如何让新安装的Python IDE使用Anaconda自带的Python解释器

1. PyCharm使用Anaconda自带Python解释器说明 #

完全可以正常使用，操作非常简便，全程只需要在PyCharm配置界面选择对应路径即可，无需额外修改系统环境变量

具体操作步骤： #

• 先确认你的Anaconda安装路径：默认路径Windows为C:\Users\你的用户名\anaconda3\、macOS为/Users/你的用户名/opt/anaconda3/、Linux为/home/你的用户名/anaconda3/，根目录下的python.exe（Windows）或bin/python（macOS/Linux）就是base环境的默认解释器；如果是你自己创建的conda虚拟环境，路径对应为anaconda3/envs/你的环境名/下的python执行文件
• 打开PyCharm，新建或打开已有项目后，点击顶部菜单栏「File」→「Settings」（Windows/Linux）/「PyCharm」→「Preferences」（macOS）
• 在弹出窗口左侧依次选择「Project: 你的项目名称」→「Python Interpreter」
• 点击右侧的齿轮图标，选择「Add」选项
• 左侧列表选中「Conda Environment」，勾选「Existing environment」，浏览选中刚才确认的对应环境的python执行文件路径，若需要后续所有项目默认用该解释器可以勾选「Make available to all projects」，点击「OK」保存
• 回到解释器选择界面确认选中刚添加的Anaconda环境，应用设置即可完成配置

2. 通过Anaconda安装免费IDE的相关说明 #

完全可以通过Anaconda Navigator直接安装各类免费IDE，安装完成后会自动关联对应conda环境的Python解释器，无需手动配置路径，能避免绝大多数解释器相关的配置问题

目前Anaconda支持直接安装的常用免费IDE包括：

• Spyder：专为数据科学场景设计的Python IDE，操作逻辑和Matlab接近，默认已集成在Anaconda base环境中，无需额外下载
• VS Code：微软推出的轻量级代码编辑器，Python生态插件丰富，适配各类开发场景
• JupyterLab：Jupyter Notebook的升级版本，支持交互式代码运行、Markdown笔记混排，非常适合数据分析、机器学习相关的开发场景

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Brett Cooper