Visual Studio Code での Python バージョンの不一致のトラブルシューティング
Visual Studio Code では、Python3 を使用するように設定とタスクを構成しているにもかかわらず、出力が永続的に表示されます。デフォルトは「python2.7」です。設定を調査すると、グローバル設定とワークスペース設定の両方で「Python: Python Path」が「python3」に設定されており、「tasks.json」も適切に構成されていることが正しいようです。
ただし、解決するにはバージョンの不一致を確認するには、[表示] メニューに移動し、[コマンド パレット...] を選択します (または F1 キーを押します)。コマンド パレットで、「Python: Select Interpreter」と入力し、デフォルトで使用する Python バージョンを選択します。
「推奨」ヒントは無視してよいことに注意してください。これは、ベア システム インストールを指す場合があります。カスタム パッケージは含めないでください。正しいインタープリターを選択すると、Visual Studio Code は出力を指定された Python バージョンに関連付けます。これにより問題が解決され、出力が構成で設定した設定と一致することが確認されます。
以上がVisual Studio コードで Python 3 ではなく Python 2.7 が使用されているのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo

Inpython、「リスト」は、「リスト」、自由主義的なもの、samememory効率が高く、均質な偶然の瞬間の想起された「アレイ」の「アレイ」の「アレイ」の均質な偶発的な想起されたものです

pythonlistsandarraysaraybothmutable.1)listsareflexibleandsupportheTeterdatabutarlessmemory-efficient.2)Arraysaremorememory-efficientiant forhomogeneousdative、ressivelessatile、ressing comerttytytypecodeusageodoavoiderorors。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。


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