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PyCharm 中 Python 解释器的添加选项及作用

《PyCharm 中 Python 解释器的添加选项及作用》

红色框内是 PyCharm 中 Python 解释器的添加选项列表,用于为项目配置不同类型的 Python 运行环境,以下是各选项的作用:

  1. Virtualenv Environment:基于 virtualenv 工具创建独立虚拟环境,隔离项目依赖,常用本地开发场景。
  2. Conda Environment:依托 Anaconda/Miniconda 管理环境,适合数据科学、机器学习(需 Conda 环境支持)。
  3. System Interpreter:直接用系统全局安装的 Python 解释器,可能影响其他项目依赖,一般不推荐复杂场景。
  4. Pipenv Environment:通过 pipenv 工具管理虚拟环境和依赖,自动生成 Pipfile,简化依赖管理。
  5. SSH Interpreter:连接远程服务器的 Python 解释器,实现本地开发、远程运行调试(需配置 SSH 连接)。
  6. Vagrant:基于 Vagrant 虚拟机的 Python 环境,用虚拟机隔离完整开发环境(需提前配置 Vagrant 环境)。
  7. WSL:调用 Windows Subsystem for Linux(WSL)里的 Linux 系统 Python 解释器,在 Windows 用 Linux 环境开发。
  8. Docker:基于 Docker 容器的 Python 环境,容器化部署时,直接用镜像里的解释器运行代码。
  9. Docker Compose:通过 Docker Compose 管理多容器环境,可联动多个服务(如 Python 应用 + 数据库)的解释器配置。

简单说,这些选项是为了让你灵活选择 / 配置 Python 运行环境,适配不同开发、部署需求(本地虚拟环境、远程服务器、容器化等) 。

 

http://www.dtcms.com/a/272458.html

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