PyCharm は、デバッグ、構文の強調表示、プロジェクト管理、コード ジャンプ、スマート プロンプト、自動実行など、ユーザーが Python 言語で開発する際の効率を向上させるのに役立つ一連のツールが付属する Python IDE です。 -complete 、単体テスト、バージョン管理。さらに、この IDE はいくつかの高度な機能を提供します。
PyCharm は、ユーザーが Python 言語で開発する際の効率 (デバッグ、構文など) を向上させるのに役立つ一連のツールを備えた Python IDE です。ハイライト表示、プロジェクト管理、コードジャンプ、スマートプロンプト、オートコンプリート、単体テスト、バージョン管理。さらに、IDE は、Django フレームワークでのプロフェッショナルな Web 開発をサポートするいくつかの高度な機能を提供します。
コーディング支援
コーディング補完、コード スニペット、コードの折りたたみとウィンドウの分割のサポートを備えた、スマートで構成可能なツールを提供します。エディターが役立ちます。ユーザーはコーディングタスクをより速く簡単に完了できます。
プロジェクト コード ナビゲーション
IDE を使用すると、ユーザーは、あるファイルから別のファイルへ、メソッドからその宣言や使用法へ、さらにはクラス階層内へも瞬時に移動できます。ユーザーが提供されたショートカット キーの使用方法を学習すれば、さらに高速になる可能性があります。
コード分析
ユーザーは、コーディング構文、エラーの強調表示、インテリジェントな検出、およびワンクリックでのコードのクイック完了提案を使用して、コーディングをより最適化できます。
Python リファクタリング
この機能を使用すると、ユーザーはプロジェクト スコープ内の名前変更、メソッド/スーパークラスの抽出、フィールド/変数/定数のインポート、移動、推進を簡単に行うことができます。 /後方リファクタリング。
Django のサポート
独自の HTML、CSS、JavaScript エディターを使用すると、ユーザーは Django フレームワークを通じて Web をより迅速に開発できます。さらに、CoffeeScript、Mako、Jinja2 もサポートしています。
Google App Engine のサポート
ユーザーは、Python 2.5 または 2.7 実行環境の使用を選択して、Google App Engine 用のアプリケーションを開発し、日常的なプログラム展開作業を実行できます。
統合されたバージョン管理
ログイン、ログアウト、ビューの分割と結合 - すべてが統合された VCS ユーザー インターフェイス内で実行可能 (Mercurial、Subversion、Git、Perforce で利用可能)他の SCM)。
グラフィック ページ デバッガー
ユーザーは、独自の包括的なデバッガーを使用して、Python または Django アプリケーションを調整し、ユニットをテストできます。デバッガーには、ブレークポイント、ステッピング、マルチスクリーン ビューが付属しています。 、ウィンドウ、および評価式。
統合単体テスト
ユーザーは、フォルダー内のテスト ファイル、単一のテスト クラス、メソッド、またはすべてのテスト プロジェクトを実行できます。
カスタマイズ可能および拡張可能
Textmate、NetBeans、Eclipse および Emacs キーボード マスター、および Vi/Vim シミュレーション プラグインにバインドできます。
推奨チュートリアル: 「Python チュートリアル 」
以上がpycharmって何ができるの?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。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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