


So legen Sie Haltepunkte in Pycharm fest, um die Ausführung fortzusetzen
Wie verwende ich PyCharm, um Haltepunkte festzulegen und die Ausführung fortzusetzen? Legen Sie Haltepunkte in PyCharm fest, um die Programmausführung anzuhalten und Variablen und Codestatus zu untersuchen. Zu den Methoden gehören: Klicken auf den Rand der Zeilennummer, Verwenden von Tastenkombinationen oder Klicken mit der rechten Maustaste auf die Codezeile und Auswählen von „Haltepunkt umschalten“. Zu den Fortführungsmethoden gehören: F9 (nächster Haltepunkt), F8 (Ende der Funktion), F7 (Einzelschrittausführung), F6 (Umschalten zwischen Einzelschrittausführung und Fortführungsmodus). PyCharm unterstützt auch temporäre Haltepunkte, die festgelegt werden können, indem Sie mit der rechten Maustaste auf eine Variable klicken und „Ausdruck auswerten“ auswählen oder auf die Schaltfläche „Auswerten und unterbrechen“ klicken. Haltepunkte können durch Ziehen oder Rechtsklick entfernt werden.
So verwenden Sie PyCharm, um Haltepunkte festzulegen und die Ausführung fortzusetzen
Während des Debuggens kann uns das Setzen von Haltepunkten dabei helfen, die Programmausführung an bestimmten Codezeilen anzuhalten, um Variablenwerte und den Programmstatus zu untersuchen. Mit PyCharm können Entwickler flexibel Haltepunkte setzen, um die Programmausführung nach Bedarf zu steuern.
Haltepunkte festlegen
Es gibt mehrere Möglichkeiten, Haltepunkte in PyCharm festzulegen:
- Klicken Sie auf den Rand der Zeilennummer: Klicken Sie mit der linken Maustaste auf den Rand der Zeilennummer auf der linken Seite des Code-Editors um einen Haltepunkt zu setzen.
-
Verwenden Sie die Tastenkombination: Auf dem Mac ist es
⌘ + F8
,Windows 和 Linux 上为Ctrl + F8
. - Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Codezeile und wählen Sie „Haltepunkt umschalten“: Dadurch wird der Haltepunkt in der ausgewählten Zeile umgeschaltet.
Weiterlaufen
Wenn das Programm nach dem Festlegen eines Haltepunkts am Haltepunkt pausiert, können wir mit der Ausführung fortfahren:
- F9 (oder Umschalt + F9): Weiterlaufen bis zum nächsten Haltepunkt.
- F8: Weiterlaufen bis zum Ende der Funktion.
- F7: Einzelschrittausführung (Code einzeln ausführen).
- F6: Wechseln Sie zwischen der Einzelschrittausführung und dem Fortführungsmodus.
Temporäre Haltepunkte
PyCharm unterstützt auch temporäre Haltepunkte, die nur in einer bestimmten Debugging-Sitzung wirksam werden. Um einen temporären Haltepunkt festzulegen, verwenden Sie die folgende Methode:
- Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Variable und wählen Sie „Ausdruck auswerten“: Wählen Sie im daraufhin angezeigten Dialogfeld „Haltepunkt“.
- Klicken Sie in der Symbolleiste „Debug“ auf die Schaltfläche „Auswerten und unterbrechen“: Dadurch wird ein temporärer Haltepunkt erstellt, der das Programm anhält, nachdem die Ausdrucksauswertung abgeschlossen ist.
Haltepunkte verschieben und löschen
- Um einen Haltepunkt zu verschieben, ziehen Sie ihn einfach auf die gewünschte Zeile.
- Um einen Haltepunkt zu entfernen, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Haltepunkt und wählen Sie „Haltepunkt entfernen“.
Durch das Setzen von Haltepunkten können Entwickler die Programmausführung während des Debuggens flexibel steuern und so Fehler einfacher finden und beheben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo legen Sie Haltepunkte in Pycharm fest, um die Ausführung fortzusetzen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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