配置 Python SDK

查看可用 Python 解释器列表

1. 请确保已在您的计算机上下载并安装 Python。

   通过 Microsoft Store 在 Windows 上安装 Python

   如果您使用的是 Windows，可以从 Microsoft Store 下载 Python，并将其安装为 Python 解释器。 从 Microsoft Store 下载 Python 应用后，它将在 Python 可执行文件列表中可用。

   请注意，从 Microsoft Store 安装添加的解释器具有一些限制。 由于 Microsoft Store 应用的限制，Python 脚本可能无法完全写入共享位置，例如 TEMP 和注册表。

2. 在 Python 解释器 下拉列表中，选择 显示全部。

3. 在 Python 解释器 对话框中管理解释器列表。 您可以添加、删除和编辑解释器。

   

添加 Python 解释器

1. 按下 Ctrl+Alt+S 以打开 设置 并导航至 构建、执行、部署｜Python 解释器。

2. 单击可用解释器列表旁的 添加解释器 链接，并选择 添加本地解释器。

   

   添加 Python 解释器 对话框将打开。

3. 选择是要创建新环境（生成新的 ）还是使用现有环境（选择现有的）。

4. 根据先前的设置，您需要设置 Python SDK 的路径：

   • 对于 生成新的 选项，在 基础 Python 字段中选择路径。

   • 对于 选择现有的 选项，在 Python 路径 字段中选择路径。

5. 在 类型 下拉列表中，选择一个 Python 环境类型。 您可以在以下类型之间进行选择：

   • Virtualenv ：用于创建隔离的 Python 环境的工具。 它允许您按项目管理依赖项，而不会影响全局 Python 安装。 推荐在需要简单、项目专属环境的大多数使用场景中使用。

   • Conda ：跨平台的环境与包管理器，常用于数据科学与科学计算中。 它支持 Python 与非 Python 包。 Conda 环境通常通过 Anaconda 或 Miniconda 发行版中的 conda 命令创建。

   • Pipenv ：将 pip 和 virtualenv 结合为统一工作流的工具。 它使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 管理依赖项。 Pipenv 旨在简化依赖管理并提供可复现的构建。

   • Poetry ：简化库和应用管理的依赖管理器与构建工具。 它使用 pyproject.toml 进行配置，并提供传统 setup.py 工作流的现代替代方案。

   • uv ：新一代 Python 包和虚拟环境管理器，设计为极其快速并具有确定性。 它是 Rye project 的一部分，并因性能优异与使用便捷而日益流行。

   • Hatch ：面向 Python 的现代项目管理与环境工具。 它支持创建隔离环境、管理依赖项以及发布软件包。 Hatch 特别适用于使用 pyproject.toml 并需要更高级配置功能的项目。

6. 在 位置 字段中指定环境目录的路径。

7. （可选）根据您的需要选择下列复选框：

   • 如果希望将在您的计算机上全局安装的所有软件包添加到将要创建的虚拟环境中，请选择 继承基础解释器中的包 复选框。 此复选框对应于 virtualenv 工具的 --system-site-packages 选项。

   • 如果希望在 GoLand 中创建 Python 解释器时重复使用此环境，请选择 对所有项目可用 复选框。

   

移除 Python 解释器

• 在 Python Interpreters 对话框中，选择要移除的解释器，然后单击 移除解释器 按钮（）。