vscode配置miniconda环境

要在VSCode中配置Miniconda，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，下载Miniconda的安装包并安装。您可以从https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 下载Miniconda的安装包。 2. 安装完成后，需要配置环境变量。在控制面板中，点击“系统与安全”，然后选择“系统”，再点击“高级系统设置”，接着选择“环境变量”。在系统变量中找到“PATH”变量，添加以下三个路径： - C:\Users\您的用户名\Miniconda3 - C:\Users\您的用户名\Miniconda3\Scripts - C:\Users\您的用户名\Miniconda3\Library\bin。 - 方法二：按下“shift+ctrl+p”，在弹出的搜索栏中输入“Select Interpreter”，选择“Python: Select Interpreter”，这将显示可供配置的环境。选择您想要使用的Miniconda环境。 4. 添加conda命令的导入。您可以使用conda的命令语句，例如"conda info"、"conda info --envs"、"conda config --show channels"来查看和配置conda环境。 5. 如果您想使用清华镜像的创建地址，可以在channel中添加该地址。 6. 最后，您可以使用conda命令安装所需的Python第三方库。 请注意，以上是配置Miniconda在VSCode中的一般步骤，具体的配置可能因操作系统和软件版本而有所不同。建议您根据自己的实际情况进行相应的调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Vscode + miniconda安装与配置](https://blog.csdn.net/m0_63861761/article/details/124968369)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [如何在vs code中配置miniconda/anaconda环境（两种方法）](https://blog.csdn.net/Snow_yuki/article/details/90635956)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

### 如何在 VS Code 中配置 Miniconda 虚拟环境 要在 Visual Studio Code (VS Code) 中配置 Miniconda 的虚拟环境，可以按照以下方法完成： #### 1. 安装 Miniconda 并创建虚拟环境 首先需要确保已经安装了 Miniconda，并通过 `conda` 命令创建了一个新的虚拟环境。可以通过以下命令实现： ```bash conda create -n myenv python=3.8 ``` 这会创建一个名为 `myenv` 的新环境，并指定 Python 版本为 3.8[^2]。 激活该虚拟环境的方法如下： ```bash conda activate myenv ``` #### 2. 验证虚拟环境是否已正确加载 进入虚拟环境后，可通过以下命令确认当前使用的 Python 解释器路径： ```bash which python ``` 此命令返回的结果应指向 Miniconda 下的某个路径，例如 `/home/user/miniconda3/envs/myenv/bin/python`[^3]。 #### 3. 打开 VS Code 并选择正确的 Python 解释器 启动 VS Code 后，在右下角的状态栏中找到显示当前 Python 解析器的部分（通常是一个类似于 “Python X.Y.Z” 的标签），点击它以弹出解析器列表。从中选择对应于刚才创建的 Conda 环境的那个解释器。如果未自动检测到，则手动输入其完整路径[^1]。 #### 4. 修改 settings.json 文件（如有必要） 有时可能还需要调整 `.vscode/settings.json` 文件来进一步定制工作区的行为。比如明确指明所用的 Python 可执行文件位置： ```json { "python.pythonPath": "/path/to/your/miniconda/envs/myenv/bin/python" } ``` 这里需把 `/path/to/your/miniconda/...` 替换成实际存在的目录结构。 #### 5. 测试配置有效性 最后一步就是测试整个流程的效果——新建简单的 Python 脚本来验证一切正常运作与否。例如编写下面这段小程序用于打印版本号信息： ```python import sys print(sys.executable) print(sys.version_info) ``` 运行上述脚本之后观察输出结果里的可执行程序地址是不是预期中的那个来自特定 Conda env 的实例即可判断成功与否。 --- ### 注意事项 - **保持一致性**：始终记得每当重新开启编辑器前都得先切换至目标 conda environment 上面去。 - **解决潜在冲突**：要是发现任何异常状况发生的话，请仔细审查项目根目录下的隐藏配置文档即 .settings.json 是否存在互相矛盾之处。