Update path variable pycharm что это
Path variables
Path variables are placeholders that stand for absolute paths to resources that are linked to your project but are stored outside it. If you are working in a team, these absolute paths on the computers of your teammates may differ. With path variables, you can flexibly share your code so all the references to the linked resources are resolved properly as the path variables accept the values according to the configuration on each specific computer.
In PyCharm, there are some pre-defined variables:
$USER_HOME$ : stands for your home directory.
$PROJECT_DIR$ : stands for the directory where your project is stored.
Create a new path variable
For example, you have a Python script that processes some data stored in your system in the reports.csv file. You create a run/debug configuration to run this script and want to share this configuration with your teammates through the VCS.
Share the run/debug configuration through your version control system.
After your teammates update their projects from VCS, they will change the DATA_PATH variable value so that it points to the data directory on their computers.
Ignored path variables
When you open a project, PyCharm checks if there are any unresolved path variables. If the IDE detects any, it will ask you to define values for them. If for some reason you don’t want to do that (for example, if you are not going to use files or directories with the unresolved path variables), you can add them to the list of ignored variables.
You can also use the list of ignored variables if, for example, a program argument passed to the JVM in a run/debug configuration has the same format as an internal ($SOME_STRING$) path variable. In this case, you can add this parameter to the list of ignored variables in order to avoid confusion. Enter SOME_STRING to the Ignored Variables field in the Path Variables dialog.
Install PyCharm
PyCharm is a cross-platform IDE that provides consistent experience on the Windows, macOS, and Linux operating systems.
System requirements
8 GB of total system RAM
Multi-core CPU. PyCharm supports multithreading for different operations and processes making it faster the more CPU cores it can use.
2.5 GB and another 1 GB for caches
SSD drive with at least 5 GB of free space
Officially released 64-bit versions of the following:
Microsoft Windows 8 or later
macOS 10.13 or later
Any Linux distribution that supports Gnome, KDE, or Unity DE. PyCharm is not available for some Linux distributions, such as RHEL6 or CentOS6, that do not include GLIBC 2.14 or later.
Pre-release versions are not supported.
Latest 64-bit version of Windows, macOS, or Linux (for example, Debian, Ubuntu, or RHEL)
You do not need to install Java to run PyCharm because JetBrains Runtime is bundled with the IDE (based on JRE 11).
Python 2: version 2.7
Python 3: from the version 3.6 up to the version 3.10
Install using the Toolbox App
The JetBrains Toolbox App is the recommended tool to install JetBrains products. Use it to install and manage different products or several versions of the same product, including Early Access Program (EAP) and Nightly releases, update and roll back when necessary, and easily remove any tool. The Toolbox App maintains a list of all your projects to quickly open any project in the right IDE and version.
Install the Toolbox App
Run the installer and follow the wizard steps.
After you run the Toolbox App, click its icon in the notification area and select which product and version you want to install.
Log in to your JetBrains Account from the Toolbox App and it will automatically activate the available licenses for any IDE that you install.
Install the Toolbox App
There are separate disk images for Intel and Apple Silicon processors.
Mount the image and drag the JetBrains Toolbox app to the Applications folder.
After you run the Toolbox App, click its icon in the main menu and select which product and version you want to install.
Log in to your JetBrains Account from the Toolbox App and it will automatically activate the available licenses for any IDE that you install.
Install the Toolbox App
Extract the tarball to a directory that supports file execution.
For example, if the downloaded version is 1.17.7391, you can extract it to the recommended /opt directory using the following command:
Execute the jetbrains-toolbox binary from the extracted directory to run the Toolbox App and select which product and version you want to install. After you run the Toolbox App for the first time, it will automatically add the Toolbox App icon to the main menu.
Log in to your JetBrains Account from the Toolbox App and it will automatically activate the available licenses for any IDE that you install.
You can use this shell script that automatically downloads the tarball with the latest version of the Toolbox App, extracts it to the recommended /opt directory, and creates a symbolic link in the /usr/local/bin directory.
Standalone installation
Install PyCharm manually to manage the location of every instance and all the configuration files. For example, if you have a policy that requires specific install locations.
To verify the integrity of the installer, use the SHA checksum linked from the Download page.
Run the installer and follow the wizard steps.
Mind the following options in the installation wizard
64-bit launcher : Adds a launching icon to the Desktop.
Open Folder as Project : Adds an option to the folder context menu that will allow opening the selected directory as a PyCharm project.
.py : Establishes an association with Python files to open them in PyCharm.
Add launchers dir to the PATH : Allows running this PyCharm instance from the Console without specifying the path to it.
There are separate disk images for Intel and Apple Silicon processors.
To verify the integrity of the downloaded disk image, use the SHA checksum linked from the Download page.
Mount the image and drag the PyCharm app to the Applications folder.
Run the PyCharm app from the Applications directory, Launchpad, or Spotlight.
Install using tar archives
Unpack the pycharm-*.tar.gz file to a different folder, if your current Download folder doesn’t support file execution:
To verify integrity of the downloaded archive, use the SHA checksum linked from the Download page.
Switch to the bin subdirectory:
Run pycharm.sh from the bin subdirectory.
Install using snap packages
For Ubuntu 16.04 and later, you can use snap packages to install PyCharm.
PyCharm is distributed via two channels:
The stable channel includes only stable versions. To install the latest stable release of PyCharm, run the following command:
The edge channel includes EAP builds. To install the latest EAP build of PyCharm, run the following command:
To create a desktop entry, do one of the following:
On the Welcome screen, click Configure | Create Desktop Entry
From the main menu, click Tools | Create Desktop Entry
When you run PyCharm for the first time, you can take several steps to complete the installation, customize your instance, and start working with the IDE.
For information about the location of the default IDE directories with user-specific files, see Directories used by the IDE.
Silent installation on Windows
Silent installation is performed without any user interface. It can be used by network administrators to install PyCharm on a number of machines and avoid interrupting other users.
To perform silent install, run the installer with the following switches:
/S : Enable silent install
/CONFIG : Specify the path to the silent configuration file
/D : Specify the path to the installation directory
This parameter must be the last in the command line and it should not contain any quotes even if the path contains blank spaces.
To check for issues during the installation process, add the /LOG switch with the log file path and name between the /S and /D parameters. The installer will generate the specified log file. For example:
Silent configuration file
The default silent configuration file is unique for each JetBrains product. You can modify it to enable or disable various installation options as necessary.
See more details on installing PyCharm in the video tutorial:
PyCharm: пошаговая инструкция по установке IDE для изучения Python (Урок №3)
Прежде чем перейти к изучению основ Python, неплохо-бы установить специальную программу для написания кода. Можно, конечно, писать программы в обычном блокноте, но так никто не делает.
Для удобного написания кода предназначены специальные программы, которые существенно облегчают этот процесс.
Они помогают быстрее найти ошибки в коде, дают автоматические подсказки, выделяют цветом синтаксис. И многое-многое другое.
Для написания кода на языке Python сейчас существует огромное количество программ.
Например:
Что выбрать — решать вам. Но в настоящее время огромное количество разработчиков на языке Python пишут программы в PyCharm.
Можно сказать, что именно PyCharm стала стандартом для работы с Python.
Если хотите знать мое мнение, то лучше сразу привыкать к PyCharm (но можете выбрать и другой редактор кода).
Но мы сегодня установим именно PyCharm в операционной системе Windows (кстати, PyCharm можно установить и в Linux).
Можете посмотреть видео ниже, или почитать текстовую инструкцию по установке PyCharm, которая находится ниже.
Не забудьте подписаться на мой Youtube-канал.
Как установить PyCharm?
Идем на официальный сайт разработчика по этой ссылке:
и видим два варианта PyCharm для скачивания
Бесплатной версии Community более чем достаточно, для начала изучения Python
Значит, будем устанавливать именно ее:
Нажимаем на кнопку Download и скачиваем установочный файл (примерно 300 мегабайт).
Далее все просто. Устанавливаем PyCharm как и любую-другую программу для Windows.
Дважды кликаем по установочному файлу и приступаем к установке:
Видим экран приветствия:
На следующем шаге можно изменить место установки PyCharm.
Я оставил место установки программы без изменений, и нажал на кнопку Next.
На следующем шаге достаточно поставить «галочку» для того, чтобы создать ярлык запуска программы на рабочем столе компьютера (см. рисунок ниже).
И нажимаем, как нетрудно догадаться, кнопку «Next» =)
На следующем шаге ничего не трогаем, и нажимаем на кнопку «Install».
Пошел процесс установки:
Установка PyCharm успешно завершена:
Жмем на кнопку «Finish».
Если хотите, чтобы программа сразу запустилась, то поставьте «галочку», напротив пункта «Run PyCharm».
Или просто запустите при помощи ярлыка, который уже есть на рабочем столе.
Первое, что мы увидим после запуска — это политика конфиденциальности. Придется с ней согласиться:
На следующем шаге нам будет предложено поделиться анонимной статистикой использования программы:
Этот выбор — на ваше усмотрение.
И, наконец, выбираем тему оформления:
Подозреваю, что большинство выберет темную тему =)
На следующем шаге нам будет предложено создать первый проект.
Жмем на кнопку «New Project» и создаем первый проект.
Фактически, нужно создать каталог, где будут храниться файлы наших будущих программ и скриптов.
Я создал проект urokipython на диске D. Понятно, что вы можете выбрать любое другое расположением на вашем компьютере.
Нажимаем на кнопку «Create».
Все, мы с вами установили PyCharmи и создали первый проект.
Русские Блоги
Установка Anaconda + интеграция с Pycharm
ссылка:
https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9
https://blog.csdn.net/qq_38549200/article/details/80695111
1. Руководство по началу работы с Anaconda
1 Обзор
Многие новички, которые изучают python, даже некоторое время учатся и чувствуют, что у них нет возможности начать, когда они вступают в контакт с анакондой или другими инструментами виртуальной среды. Основная причина в том, что они не понимают, для чего эти инструменты используются, для чего они используются и почему они такие Например, я сначала не понимал, зачем мне такая вещь, кроме python, в чем связь и разница между ней и python, и почему ее можно использовать для управления python.
После использования я постепенно обнаружил, что на самом деле делают инструменты управления средой, такие как anaconda, и почему они нам нужны для управления нашей средой Python.
Прежде всего, нам нужно понять назначение Anaconda. Затем нам нужно понять, как использовать Anaconda.
2. сам Python
Папка lib 
Каталог Lib, как показано выше, вот пакеты, которые поставляются с python, и все сторонние пакеты помещаются в папку site-packages.
Понимая это, мы получаем общее представление обо всей среде python. На самом деле, наиболее важным является то, что среде python нужен интерпретатор и набор пакетов.
3. Проблема
Объясняется среда python, а затем мы объясним, какие проблемы есть в такой среде, потому что анаконда официально родилась для решения этих проблем.
4.Anaconda
Затем мы поиграем в нашу Анаконду, давайте сначала установим Анаконду, а затем я расскажу вам, как использовать Анаконду для решения вышеперечисленных проблем одну за другой.
4.1 Скачать
Официальный сайт скачать
Рекомендуется загрузить версию python3, в конце концов, python2 перестанет обслуживать в будущем.
4.2 Установка
Просто следуйте инструкциям установщика и установите его пошагово. После завершения установки приложений будет больше
4.3 Настройка переменных среды
Если вы выводите conda 4.4.11 или подобное, это означает, что переменная среды установлена успешно.
Чтобы избежать возможных ошибок, мы вводим в командной строке
Сначала обновите все наборы инструментов
4.4 Управление виртуальными средами
Затем мы можем использовать anaconda для создания наших независимых сред Python. Все следующие примеры работают в командной строке, пожалуйста, откройте свою командную строку.
activate
activate может познакомить нас с виртуальной средой, установленной anaconda. Если вы не добавите никаких параметров позже, вы войдете в базовую среду, которая поставляется с anaconda.
Вы можете попробовать ввести python, который войдет в интерпретатор python базовой среды. Если вы удалите среду python в исходной среде, вы будете лучше осведомлены об этом, на этот раз в командной строке. Это не ваш исходный питон, а питон в базовой среде. И перед командной строкой будет дополнительная (базовая), указывающая, что в настоящее время мы находимся в базовой среде. 
Создайте свою собственную виртуальную среду
Конечно, нас не устраивает базовая среда, мы должны установить отдельную виртуальную среду для наших программ.
Создайте виртуальную среду с именем test и укажите версию Python как 3 (здесь conda автоматически найдет последнюю версию в 3 для загрузки)
Итак, у нас есть виртуальная среда для тестирования, а затем мы переключаемся в эту среду, снова используя команду activae, за которой следует имя среды, которую нужно переключить.
Сменить среду
Если мы забудем имя, мы можем сначала использовать его
Чтобы увидеть всю окружающую среду 
В текущей среде обучения нет других пакетов, кроме некоторых официальных пакетов, поставляемых с python. Для относительно чистой среды мы можем попробовать
Сначала введите python, чтобы открыть интерпретатор python, а затем введите
import requests
сообщит об ошибке, что пакет запросов не может быть найден, что является нормальным явлением. Далее мы продемонстрируем, как установить пакет запросов.
exit()
Выйти из интерпретатора Python
Установить сторонние пакеты
Чтобы установить пакет запросов.
После завершения установки мы вводим python в интерпретатор и импортируем пакет запросов, на этот раз он должен быть успешным.
Удалите сторонние пакеты
Итак, как удалить пакет
Просмотр информации о экологическом пакете
Чтобы просмотреть все установленные пакеты в текущей среде, вы можете использовать
Среда импорта и экспорта
Если вы хотите экспортировать информацию о пакете текущей среды, вы можете использовать
Сохраните информацию о пакете в файле yaml.
можно использовать, когда вам нужно воссоздать ту же виртуальную среду.
На самом деле команды очень простые, не так ли? Я приведу некоторые из наиболее часто используемых ниже, я думаю, что смогу вспомнить, если наберу их еще два раза
4.5 Погрузитесь глубже
Разве это не стандартный каталог среды Python?
Таким образом, так называемое создание виртуальной среды с помощью anaconda фактически устанавливает реальную среду Python, но мы можем использовать команды activate, conda и другие для переключения нашей текущей среды Python по желанию, используя разные версии интерпретаторов и разные пакеты. Среда для запуска скриптов Python.
Два, соединитесь с pycharm
В рабочей среде мы интегрируем среду разработки в код. Здесь мы рекомендуем pycharm JetBrains, а pycharm также можно легко объединить с виртуальной средой anaconda.
Настройте встроенную среду scikit-learn в Pycharm и начните программировать
Вывод
Теперь вы обнаружили, что использование anaconda может очень элегантно и просто решить недостатки упомянутой выше единой среды python, а также понять, что реализация всего этого не так уж волшебна.
Конечно, помимо управления пакетами, Anaconda также имеет свой пакет расширенного анализа данных, но это уже другой контент. Давайте научимся использовать Anaconda, чтобы изменить способ управления нашей собственной средой разработки. Это уже большое улучшение.
Интеллектуальная рекомендация
Разработчик PL / SQL удаленно входит в систему с ошибкой идентификатора соединения Oracle TNS
Мозга
Обратитесь к источнику: IBM DeveloperWorks: https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-cmake/ содержание: 1. Введение в Cmake 2, обработка каталога файлов с несколькими источниками 3, найти и ис.
Settings.System.getInt, чтобы получить некоторые настройки в Setting
В пользовательских компонентахpropertiesНеправильное использование неправильноVueГрамматика модифицировать.
Создание виртуальных окружений и установка библиотек для Python 3 в IDE PyCharm
Язык программирования Python считается достаточно простым. На нем легче и быстрее пишутся программы, по сравнению с компилируемыми языками программирования. Для Python существует множество библиотек, позволяющих решать практически любые задачи. Есть, конечно, и минусы и другие нюансы, но это отдельная тема.
Довольно часто я вижу, как мои знакомые и друзья начинают изучать Python и сталкиваются с проблемой установки и использования сторонних библиотек. Они могут несколько часов потратить на установку библиотеки, и даже, могут не справиться с этим и забить на неё. В то время как, в большинстве случаев, это можно было сделать за несколько минут.
Статья начинается с базовых вещей: с установки Python 3, инструментов разработки Pip и Virtualenv и среды разработки PyCharm в Windows и в Ubuntu. Для многих это не представляет трудностей и возможно, что уже всё установлено.
После чего будет то, ради чего задумывалась статья, я покажу как в PyCharm создавать и использовать виртуальные окружения и устанавливать в них библиотеки с помощью Pip.
Установка Python и Pip
Pip является менеджером пакетов для Python. Именно с помощью него обычно устанавливаются модули/библиотеки для разработки в виде пакетов. В Windows Pip можно установить через стандартный установщик Python. В Ubuntu Pip ставится отдельно.
Установка Python и Pip в Windows
Для windows заходим на официальную страницу загрузки, где затем переходим на страницу загрузки определенной версии Python. У меня используется Python 3.6.8, из-за того, что LLVM 9 требует установленного Python 3.6.
Во время установки ставим галочку возле Add Python 3.x to PATH и нажимаем Install Now:
Установка Python и Pip в Ubuntu
В Ubuntu установить Python 3 можно через терминал. Запускаем его и вводим команду установки. Вторая команда выводит версию Python.
Далее устанавливаем Pip и обновляем его. После обновления необходимо перезапустить текущую сессию (или перезагрузить компьютер), иначе возникнет ошибка во время вызова Pip.
Основные команды Pip
Рассмотрим основные команды при работе с Pip в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.
Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper
VirtualEnv используется для создания виртуальных окружений для Python программ. Это необходимо для избежания конфликтов, позволяя установить одну версию библиотеки для одной программы, и другу для второй. Всё удобство использования VirtualEnv постигается на практике.
Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Windows
В командной строке выполняем команды:
Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Ubuntu
Для Ubuntu команда установки будет следующей:
После которой в конец
Работа с виртуальным окружением VirtualEnv
Рассмотрим основные команды при работе с VirtualEnv в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.
| Команда | Описание |
|---|---|
| mkvirtualenv env-name | Создаем новое окружение |
| workon | Смотрим список окружений |
| workon env-name | Меняем окружение |
| deactivate | Выходим из окружения |
| rmvirtualenv env-name | Удаляем окружение |
Установка PyCharm
PyCharm — интегрированная среда разработки для языка программирования Python. Обладает всеми базовыми вещами необходимых для разработки. В нашем случае огромное значение имеет хорошее взаимодействие PyCharm с VirtualEnv и Pip, чем мы и будем пользоваться.
Установка PyCharm в Windows
Скачиваем установщик PyCharm Community для Windows с официального сайта JetBrains. Если умеете проверять контрольные суммы у скаченных файлов, то не забываем это сделать.
В самой установке ничего особенного нету. По сути только нажимаем на кнопки next, и в завершение на кнопку Install. Единственно, можно убрать версию из имени папки установки, т.к. PyCharm постоянно обновляется и указанная версия в будущем станет не правильной.
Установка PyCharm в Ubuntu
Скачиваем установщик PyCharm Community для Linux с официального сайта JetBrains. Очень хорошей практикой является проверка контрольных сумм, так что если умеете, не ленитесь с проверкой.
Теперь в директории
Далее выполняем команды в терминале:
Производим установку. И очень важно в конце не забыть создать desktop файл для запуска PyCharm. Для этого в Окне приветствия в нижнем правом углу нажимаем на Configure → Create Desktop Entry.
Установка PyCharm в Ubuntu из snap-пакета
PyCharm теперь можно устанавливать из snap-пакета. Если вы используете Ubuntu 16.04 или более позднюю версию, можете установить PyCharm из командной строки.
Использование VirtualEnv и Pip в PyCharm
Поддержка Pip и Virtualenv в PyCharm появилась уже довольно давно. Иногда конечно возникают проблемы, но взаимодействие работает в основном стабильно.
Рассмотрим два варианта работы с виртуальными окружениями:
Первый пример: использование собственного виртуального окружения для проекта
Создадим программу, генерирующую изображение с тремя графиками нормального распределения Гаусса Для этого будут использоваться библиотеки matplotlib и numpy, которые будут установлены в специальное созданное виртуальное окружение для программы.
Запускаем PyCharm и окне приветствия выбираем Create New Project.
В мастере создания проекта, указываем в поле Location путь расположения создаваемого проекта. Имя конечной директории также является именем проекта. В примере директория называется ‘first_program’.
Теперь установим библиотеки, которые будем использовать в программе. С помощью главного меню переходим в настройки File → Settings. Где переходим в Project: project_name → Project Interpreter.
Здесь мы видим таблицу со списком установленных пакетов. В начале установлено только два пакета: pip и setuptools.
Справа от таблицы имеется панель управления с четырьмя кнопками:
Для добавления (установки) библиотеки в окружение нажимаем на плюс. В поле поиска вводим название библиотеки. В данном примере будем устанавливать matplotlib. Дополнительно, через Specify version можно указать версию устанавливаемого пакета и через Options указать параметры. Сейчас для matplotlib нет необходимости в дополнительных параметрах. Для установки нажимаем Install Package.
После установки закрываем окно добавления пакетов в проект и видим, что в окружение проекта добавился пакет matplotlib с его зависимостями. В том, числе был установлен пакет с библиотекой numpy. Выходим из настроек.
Теперь мы можем создать файл с кодом в проекте, например, first.py. Код программы имеет следующий вид:
Далее указываем в поле Name имя конфигурации и в поле Script path расположение Python файла с кодом программы. Остальные параметры не трогаем. В завершение нажимаем на Apply, затем на OK.
Теперь можно выполнить программу и в директории с программой появится файл gauss.png :
Второй пример: использование предварительно созданного виртуального окружения
Данный пример можно использовать во время изучения работы с библиотекой. Например, изучаем PySide2 и нам придется создать множество проектов. Создание для каждого проекта отдельного окружения довольно накладно. Это нужно каждый раз скачивать пакеты, также свободное место на локальных дисках ограничено.
Более практично заранее подготовить окружение с установленными нужными библиотеками. И во время создания проектов использовать это окружение.
В этом примере мы создадим виртуальное окружения PySide2, куда установим данную библиотеку. Затем создадим программу, использующую библиотеку PySide2 из предварительно созданного виртуального окружения. Программа будет показывать метку, отображающую версию установленной библиотеки PySide2.
Далее в созданном окружении устанавливаем пакет с библиотекой PySide2, также как мы устанавливали matplotlib. И выходим из настроек.
Теперь мы можем создавать новый проект использующий библиотеку PySide2. В окне приветствия выбираем Create New Project.
Для проверки работы библиотеки создаем файл second.py со следующий кодом:
Далее создаем конфигурацию запуска программы, также как создавали для первого примера. После чего можно выполнить программу.
Заключение
У меня нет богатого опыта программирования на Python. И я не знаком с другими IDE для Python. Поэтому, возможно, данные IDE также умеют работать с Pip и Virtualenv. Использовать Pip и Virtualenv можно в командой строке или в терминале. Установка библиотеки через Pip может завершиться ошибкой. Есть способы установки библиотек без Pip. Также создавать виртуальные окружения можно не только с помощью Virtualenv.
В общем, я лишь поделился небольшой частью опыта из данной области. Но, если не вдаваться в глубокие дебри, то этого вполне достаточно знать, чтобы писать простые программы на Python с использованием сторонних библиотек.