Um ein Python-Projekt mit PyCharm zu erstellen, befolgen Sie diese Schritte: Erstellen Sie ein neues Projekt und wählen Sie einen Interpreter aus. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung (optional, um Abhängigkeiten zu isolieren). Richten Sie die Projektstruktur ein, einschließlich des Ordners „src“ und der Datei „__init__.py“. Erstellen Sie eine Hauptdatei (z. B. „main.py“) als Anwendungseinstiegspunkt. Führen Sie das Projekt aus, um den Code auszuführen. Fügen Sie Dateien und Ordner hinzu, um Ihren Code zu organisieren. Verfolgen Sie Codeänderungen mithilfe der Versionskontrolle (optional). Verwenden Sie den Debugger, um Fehler zu finden und zu beheben.
So verwenden Sie PyCharm, um ein Python-Projekt zu erstellen
1. Erstellen Sie ein neues Projekt
- Öffnen Sie PyCharm und klicken Sie auf Datei >
- Wählen Sie „Python-Projekt“ und geben Sie den Projektnamen und den Speicherort ein.
- Wählen Sie den Interpreter aus (normalerweise die auf Ihrem System installierte Python-Version).
2. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung (optional)
- PyCharm kann beim Erstellen eines neuen Projekts automatisch eine virtuelle Umgebung erstellen.
- Virtuelle Umgebungen können Projektabhängigkeiten isolieren und Konflikte verhindern.
- Klicken Sie auf „Projektinterpreter“ > „Neue virtuelle Umgebung“ > „OK“.
3. Richten Sie die Projektstruktur ein
- Erstellen Sie im Projektverzeichnis einen Ordner mit dem Namen „src“, um den Quellcode zu speichern.
- Erstellen Sie im Ordner „src“ eine leere Datei mit dem Namen „__init__.py“ (dadurch wird „src“ zu einem Python-Paket).
4. Erstellen Sie die Hauptdatei
- Erstellen Sie im Ordner „src“ eine Python-Datei, z. B. „main.py“.
- Dies ist die Hauptdatei des Projekts, die den Einstiegspunkt für die Anwendung enthält.
5. Führen Sie das Projekt aus
- Klicken Sie in der Menüleiste von PyCharm auf „Ausführen“ > „Hauptmenü ausführen“.
- Ihr Programm wird gestartet.
6. Dateien und Ordner hinzufügen
- Zusätzliche Ordner und Dateien können im Projektverzeichnis erstellt werden.
- Sie können beispielsweise ein „utils“-Modul erstellen, um öffentliche Funktionen zu speichern.
7. Versionskontrolle (optional)
- Sie können Versionskontrolltools (wie Git) verwenden, um Codeänderungen im Projekt zu verfolgen.
- Klicken Sie in PyCharm auf „VCS“ > „Versionskontrollintegration aktivieren“.
- Wählen Sie ein Versionskontrolltool und initialisieren Sie das Repository.
8. Debuggen
- Wenn es ein Problem mit dem Programm gibt, können Sie den Debugger von PyCharm verwenden, um das Problem zu finden und zu beheben.
- Klicken Sie auf „Ausführen“ > „Debug ‚main‘“ und legen Sie einen Haltepunkt fest oder verwenden Sie den Viewer, um die Variablen zu überprüfen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo erstellen Sie ein Projekt in Pycharm. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.

Inpython, eine "Liste" iSaverSatile, mutablesquencethatcanholdmixedDatatypes, während "Array" iSamorememory-effizientes, homogenoussequencequiringelementementsOfthesametype.1) ListareidealfordVeredatastorageAndmanipulationDuetothisiflexflexibilität

PythonlistsandArraysarBothmus.1) listsareflexiBleDsupportheterogenDatabUtarelessMemoryeffizient.2) Arraysaremoremory-effizientforhomogenousDatAbutLessvertile, das KorrectTypecodusagetoavoidoVoidERRors erfordert.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.


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