Visual Studio Code，Anaconda 虚拟环境，具体项目？

Question

谁能帮我理解在 Visual Studio 代码中使用 conda 环境？ 我已经用这个激活了虚拟环境（图像处理）：

conda activate imageprocessing

并且终端似乎一直在虚拟环境中，所以PATH看起来没有问题，看起来像这样。

(imageprocessing) ../users/[project_folder_somewhere]

但是当我打开 Visual Studio 代码并激活用于在那里打开笔记本的 kernel 时，与来自图像处理虚拟环境的 python 完全相同，我仍然需要安装以前伪造的库，例如 Pillow。 哪个部分不成功？ 如果我继续这样做，我是否冗余安装了 Pillow package？ 即使通过路径连接，视觉代码是否也不能与 conda 很好地集成？ 我使用此功能在 Visual Studio Code 上打开 .ipynb 文件，因为与使用此功能相比，基于浏览器的 Jupyter Notebooks 太慢且目录混乱（或者我是这么认为的？）。

Answer 1

在VS Code中，当我们使用不同的python环境时，模块安装的位置是不同的。 因此，我们需要明确我们当前使用的是哪个python环境。 （我们可以在 VS Code 终端中使用命令“ python --version ”来检查它。）

当我们使用conda环境时，它自带python，所以我们可以使用“pip”安装模块，也可以使用“conda”安装模块。 它安装的模块存储在：“ ...\anaconda3\envs\conda-name\lib\site-packages ”。

命令“ pip show pillow ”检查模块的安装position：

另外，安装完成后，还是显示找不到模块。 我注意到这里的文件名有问题。 我们需要将“PIL”重命名为“pillow”，或者使用“import PIL”

参考： VS Code 中的 conda-environment 。

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