最新PyCharm 安装详细图文教程:小白也能轻松搞定

简介: PyCharm 来自 JetBrains,是一款专为 Python 打造的专业集成开发环境(IDE)。我们用这个工具可以高效地编写、调试并运行 Python 代码,同时还能使用虚拟环境管理、数据库连接以及前端相关功能。无论是在入门阶段练习基础语法,还是在工程化场景中搭建完整项目,PyCharm 用起来都很顺手。

PyCharm 来自 JetBrains,是一款专为 Python 打造的专业集成开发环境(IDE)。我们用这个工具可以高效地编写、调试并运行 Python 代码,同时还能使用虚拟环境管理、数据库连接以及前端相关功能。无论是在入门阶段练习基础语法,还是在工程化场景中搭建完整项目,PyCharm 用起来都很顺手。



本文配套的视频讲解:安装pycharm软件参考教程-2025版


1. 下载安装包

1.1 先在浏览器里搜索“PyCharm 下载”,并确认你即将打开的结果来自 jetbrains.com。(如下图)



1.2 进入【JetBrains PyCharm Download】页面后,依次选择 Windows→Download 跳转到下载选项。(如下图所示)



1.3 点击所需版本的 Download 后,浏览器会开始下载;将安装程序保存到容易找到的位置,如 下载桌面 等你熟悉的目录。(如下图所示)



1.4 下载完成后会得到如下文件,至此安装包获取完毕。(如下图所示)



2. 安装步骤

2.1 在下载目录找到 pycharm-*.exe,双击启动安装向导;随后点击【下一步】继续。(如下图所示)



2.2 在【Choose Install Location】页面,若需更改安装位置可点【Browse】;不必使用默认路径 C:\Program Files\JetBrains\PyCharm,也可以切换到你常用的新建文件夹,然后点【下一步】。(如下图所示)



2.3 在【Installation Options】页面,勾选 Create Desktop Shortcut 以创建桌面快捷方式;若希望将 .py 与 PyCharm 关联,可勾选 Associate .py(也可以不选);同时勾选“更新 PATH 变量”;完成后点【下一步】。(如下图所示)



2.4 在【Choose Start Menu Folder】页面,可保留默认文件夹名【JetBrains】或自行修改;确认后点击【安装】开始执行安装。(如下图所示)



2.5 进度条会显示文件复制过程;等待进度结束,随后点击【Next】。(如下图所示)



2.6 当出现【Installation Complete】页面时,勾选 运行PyCharm 可立即启动;最后点击【Finish】完成安装。(如下图所示)




3. 首次启动

3.1 通过双击桌面上的【PyCharm】图标,或在开始菜单搜索 PyCharm 启动程序;首次打开会显示【欢迎界面】。(如下图所示)



3.2 打开 PyCharm 后,勾选选项并点击 Continue,同意相关协议。(如下图所示)



3.3 在初始界面可选择 “Open” 打开已有项目文件夹,也可以选择 “New Project”;此处示例为选择一个文件夹后点击 “Open” 打开。(如下图所示)



3.4 进入主界面后,也可以通过 “File→Open” 的路径打开项目。(如下图所示)



相关实践学习
使用PAI+LLaMA Factory微调Qwen2-VL模型,搭建文旅领域知识问答机器人
使用PAI和LLaMA Factory框架,基于全参方法微调 Qwen2-VL模型,使其能够进行文旅领域知识问答,同时通过人工测试验证了微调的效果。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
相关文章
|
1月前
|
人工智能 缓存 自然语言处理
构建AI智能体:三十九、中文新闻智能分类:K-Means聚类与Qwen主题生成的融合应用
K-Means作为最经典和广泛使用的聚类算法,以其简单性和效率在数据科学中占据重要地位。尽管有其局限性,但通过合理的初始化方法、参数调优和与大模型的结合,K-Means仍然能够解决许多实际聚类问题。与大型语言模型的结合代表了现代AI应用的一个重要方向,其中K-Means负责高效处理和大规模模式识别,而大模型负责深度的语义理解和内容生成,二者优势互补,构建出更加智能和高效的AI系统。
253 12
|
2月前
|
人工智能 算法 索引
构建AI智能体:三十六、决策树的核心机制(二):抽丝剥茧简化专业术语推理最佳分裂点
本文深入探讨了决策树的核心机制,重点分析了最佳分裂点的确定方法。通过鸢尾花分类案例,详细解析了基尼不纯度、加权平均基尼不纯度和信息增益等关键指标的计算过程。文章展示了决策树如何通过穷举搜索找到能最大程度降低不纯度的特征阈值(如花瓣宽度1.65cm),并解释了不同随机种子对分裂点选择的影响。决策树通过一系列if-else问题构建分类模型,其核心是追求节点纯度最大化,采用贪婪算法在每个节点选择信息增益最大的分裂方案。这种机制使决策树既直观又强大,但也需要注意过拟合问题。
202 5
|
2月前
|
存储 分布式计算 数据库
ETL vs ELT:到底谁更牛?别被名字骗了,这俩是两种世界观
ETL vs ELT:到底谁更牛?别被名字骗了,这俩是两种世界观
161 12
|
2月前
|
弹性计算 运维 API
用错工具比没工具更可怕:Ansible vs Terraform 实战对比,用最接地气的方式讲清楚
用错工具比没工具更可怕:Ansible vs Terraform 实战对比,用最接地气的方式讲清楚
295 22
|
2月前
|
存储 监控 Cloud Native
云原生日志监控体系怎么做才不崩?一篇给你讲透采集、存储、分析、告警的最佳实践
云原生日志监控体系怎么做才不崩?一篇给你讲透采集、存储、分析、告警的最佳实践
225 16
|
1月前
|
SQL 人工智能 缓存
阿里云百炼产品月刊【2025年11月】
通义千问本月重磅升级:上线10款多模态与语音模型,涵盖ASR、TTS、视觉语言及翻译;MCP市场新增3个云服务,上架24个电商应用模板;推出实训Agent创客活动,助力高效生成电商视觉内容。
762 10
|
2月前
|
Python Windows
Miniconda 安装与环境配置全流程图解(2025 最新版)
Miniconda 可以看作是 Anaconda 的“轻装版”,只自带 conda 包管理器与基础的 Python 运行时。它体积小、部署速度快,特别适合按需创建与管理虚拟环境的用户。与 Anaconda 相比,Miniconda 不会预先安装一大堆科学计算库,你可以根据项目需求再单独选择、安装需要的包,因此整体更轻巧、更灵活。 本文将手把手演示在 Windows 下安装 Miniconda 的全过程:从下载安装器、完成向导配置、设置环境变量,到最后的基础验证与简单示例,帮助你迅速把 Miniconda 用起来。
1599 12
|
4月前
|
数据安全/隐私保护 开发者
鸿蒙应用开发从入门到实战(十一):ArkUI组件Text&TextInput
ArkUI提供了丰富的系统组件,用于制作鸿蒙原生应用APP的UI,本文主要讲解文本组件Text和TextInput的使用。
374 3
|
2月前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
Meta SAM3开源:让图像分割,听懂你的话
Meta发布并开源SAM 3,首个支持文本或视觉提示的统一图像视频分割模型,可精准分割“红色条纹伞”等开放词汇概念,覆盖400万独特概念,性能达人类水平75%–80%,推动视觉分割新突破。
1496 59
Meta SAM3开源:让图像分割,听懂你的话
|
1月前
|
存储 弹性计算 固态存储
阿里云服务器计算型、通用型、内存型等实例规格适用场景与选型指导
阿里云服务器实例规格从类型上来说有通用型(g系列)、计算型(c系列)、内存型(r系列)、通用算力型(U实例)、大数据型(d系列)、本地SSD型(i系列)、高主频型(hf系列)等十几种不同类型的实例规格。本文为大家整理汇总了计算型、通用型、内存型等实例规格的适用场景,以及云服务器ECS实例规格的选型指导,以供参考和选择。