PyPI · The Python Package Index 是 Python Package Index（PyPI）的官方网站，它是 Python 编程语言的软件仓库，主要有以下作用：
- 查找软件包：为 Python 开发者提供了一个集中查找各类软件包的平台。开发者可以在其中搜索满足不同开发需求的工具、库等，涵盖数据处理、机器学习、Web 开发等诸多领域，比如查找用于数据分析的 pandas 库，用于构建 Web 应用的 Flask 框架等。
- 安装软件包：方便开发者安装由 Python 社区开发和共享的软件。借助 pip 工具（Python 包管理工具），开发者能直接从 PyPI 快速安装所需软件包到本地开发环境，例如执行
pip install requests就能安装用于 HTTP 请求的 requests 库，无需手动下载和配置。 - 发布软件包：软件包作者可将自己开发的 Python 代码通过 PyPI 进行分发。作者按照一定规范将代码打包后发布到 PyPI，其他开发者就能轻松获取和使用，利于代码的传播与复用。
不同的项目需要的环境和包（甚至Python版本）可能不一样，因此，在拿到一个项目之后，首先要关注的就是这个项目所需要的环境和各种包。以Pycharm+Anaconda虚拟环境为例，完成对项目的环境配置和依赖下载。
1、打开或新建项目
首先，打开Pycharm，在‘文件’菜单选择‘打开’，找到项目在本地的具体位置并打开文件或项目（如项目已存在，不存在则先创建一个项目）。打开单个文件是选择单个文件，打开一个项目则是选择一整个文件夹（一个项目可能有多个文件）。不同版本Pycharm的操作可能略有差异。
之后接连弹出两个提示：是否信任该项目，以及选择是在当前窗口打开还是在新的窗口打开。
2、检查所需环境和包
项目打开之后，先检查需要的环境和包。可以通过以下几种方式检查：
- 双击打开项目中的程序文件，代码中出现红色波浪线的地方（尤其是程序的开头）
- 点击左下角感叹号的‘问题’，可以自动检查当前程序的错误、警告和提示。
- 直接尝试运行程序，查看报错
- 查看项目的说明文档或requirements.txt文件
这些方法都可以查看项目所需要的环境和各种包。
3、为项目配置环境
首先打开左上角‘文件’—->‘设置’—>'项目‘—>’Python解释器‘，在下拉中找到需要的Python解释器（或者说虚拟环境）：
若下拉中没有找到想要的虚拟环境，则点击’全部显示‘，并点击左上角加号，添加解释器，或者点击上图右边的’添加解释器：
随后，在添加解释器界面，‘选择现有’ ，类型选择‘Conda’，在‘环境’选项下拉找到需要的环境（这里假设之前已经在Anaconda中创建好了环境）：
点击‘确定’—>'应用‘即可。
4、安装项目所需要的各种包
上面第三步已经为项目配置了自己创建的虚拟环境，接下来就是要在这个虚拟环境中安装一下项目是需要的各种包。
1、首先打开Anaconda Prompt终端，默认初始化应该是在Base环境下，需要转到项目所在的虚拟环境中，使用Conda命令：
conda activate env_name其中，env_name是该虚拟环境的名称，是创建虚拟环境时自己定义的名字。
2、执行1后即进入了该虚拟环境，然后就可以在这个环境中安装各种包了。
- 使用Conda命令：
conda install package_name其中，package_name是包的名字，如matplotlib，pandas等。如果提示没有找到这个包，可能是conda命令有问题，在搜索引擎搜索一下。
- 除了使用Conda命令，还可以使用pip命令来安装各种包：
pip install package_name依次完成所有需要的包的安装即可。
特殊情况：如果项目中有requirements.txt文件，可以一次性安装所有需要的包，而不用一个一个安装。
一种方法是 直接在Pycharm中双击打开requirements.txt文件，Pycharm自动检测所需要安装的包并提示安装，只需按照提示安装即可。
一种方法是使用Anaconda。还是在项目所在环境中，使用cd命令跳转至requirements文件所在位置：
cd requirements_add其中，requirements_add是requirements,txt文件的地址，如C:\Users\liang\Desktop\project_name
然后，使用pip命令一次性安装所有需要的包：
pip install -r requirements.txt回车后会检测当前环境中还缺少requirements.txt中的哪些包，并一次性全部安装。
