


PyCharm-Referenzauflösung für ungelöste Referenzen
Bei der Arbeit mit Python-Projekten in PyCharm kommt es häufig vor, dass beim Zugriff auf Module von der Fehler „Ungelöste Referenz“ auftritt verschiedene Verzeichnisse. Ein Ansatz zur Lösung dieses Problems besteht darin, das Verzeichnis, das das Modul enthält, manuell zum Pfad des Interpreters hinzuzufügen, wie in der Frage gezeigt.
Es gibt jedoch eine bequemere Methode, den Verweis aufzulösen, indem das Verzeichnis als Quelle definiert wird root in PyCharm. Dieser Ansatz macht eine manuelle Konfiguration überflüssig.
Schritte zum Hinzufügen eines Quellstamms:
- Quellinhaltsstamm hinzufügen: Rechts- Klicken Sie auf das Projektverzeichnis und wählen Sie „Verzeichnis markieren als“ -> „Quellenstamm.“
- PYTHONPATH aktualisieren:Gehen Sie zu Einstellungen -> Build, Ausführung, Bereitstellung -> Konsole -> Python-Konsole. Fügen Sie in den „Python-Interpreter“-Einstellungen das Quellstammverzeichnis zum Feld „PYTHONPATH“ hinzu.
- PyCharm neu starten: Datei auswählen -> Caches ungültig machen / neu starten, um die Änderungen zu übernehmen.
Sobald Sie diese Schritte ausgeführt haben, löst PyCharm automatisch Verweise auf die Module im angegebenen Quellstamm auf. Dieser Ansatz vereinfacht den Prozess und stellt sicher, dass Importe auch bei Änderungen der Modulstruktur korrekt aufgelöst werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich ungelöste Referenzen in PyCharm für Python-Projekte auflösen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

Zusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.


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