シンプルでわかりやすい Ubuntu インストール PyCharm チュートリアル
はじめに:
PyCharm は、コード インテリジェンスを備えた強力な Python 統合開発環境 (IDE) です。コードのフォーマット、デバッグ機能など。この記事では、具体的なコード例を使用して、Ubuntu システムに PyCharm をインストールする手順を段階的に説明します。
ステップ 1: システム バージョンを確認する
PyCharm のインストールを開始する前に、まず Ubuntu システムのバージョンを確認する必要があります。ターミナルを開き、次のコマンドを入力します。
lsb_release -a
コマンドが実行されると、ターミナルにシステムのバージョン情報が表示され、Ubuntu システムであるかどうかを確認できます。
ステップ 2: Java 開発キット (JDK) をインストールする
PyCharm には Java 開発キット (JDK) が必要なので、最初に JDK をインストールする必要があります。ターミナルに次のコマンドを入力します。
sudo apt-get update sudo apt-get install default-jdk
これらのコマンドは、Ubuntu システムのソフトウェア ソースを更新し、デフォルトの JDK バージョンをインストールします。
ステップ 3: PyCharm をダウンロードする
ターミナルに次のコマンドを入力して、PyCharm (コミュニティ エディション) の最新バージョンをダウンロードします。
wget -O pycharm.tar.gz https://download.jetbrains.com/python/pycharm-community-latest.tar.gz
このコマンドは、pycharm.tar という名前のファイルをダウンロードします。 .gz ファイルには、PyCharm インストール ファイルが含まれています。
ステップ 4: PyCharm を解凍する
次のコマンドを入力して、ダウンロードした pycharm.tar.gz ファイルを解凍します。
tar -xzf pycharm.tar.gz
解凍後、pycharm-
ステップ 5: PyCharm を起動します
解凍した pycharm-
cd pycharm-<version>/bin ./pycharm.sh
PyCharm が起動した後、次のことができます。ようこそ画面が表示されたら、[新しいプロジェクトの作成] をクリックして新しいプロジェクトを作成します。
ステップ 6: Python インタープリターを構成する
プロジェクトの作成プロセスで、Python インタープリターを構成する必要があります。 「プロジェクトインタープリター」列をクリックし、右側の設定アイコンをクリックして「インタープリターの追加」を選択します。
ポップアップ ダイアログ ボックスで、システム内の既存の Python インタープリターを選択するか、[Virtualenv 環境] をクリックして仮想環境を作成できます。 「OK」をクリックすると、PyCharm はプロジェクトの Python インタープリターを自動的に構成します。
ステップ 7: Python コードを作成して実行する
これで、PyCharm で Python コードを作成して実行できるようになりました。プロジェクト構造ツリー内のファイルまたはフォルダーを右クリックし、「新規」を選択し、「Python ファイル」をクリックして新しい Python ファイルを作成します。
コードを記述したら、メニューバーの「実行」をクリックし、「「ファイル名.py」を実行」を選択してコードを実行します。
概要:
上記の 7 つの手順に従って Ubuntu システムに PyCharm をインストールして構成すると、この効率的な Python 統合開発環境をすでに快適に使用できるようになります。この記事がお役に立てば幸いです!
(上記の記事は参考用です。具体的な操作については公式ドキュメントを参照してください)
以上がUbuntu に PyCharm をインストールするためのわかりやすいチュートリアルの詳細内容です。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スクリプトがUNIXシステムで実行できない理由には、次のものが含まれます。1)CHMOD XYOUR_SCRIPT.PYを使用して実行権限を付与する不十分な権限。 2)shebangラインが正しくないか欠落している場合、#!/usr/bin/envpythonを使用する必要があります。 3)環境可変設定が誤っていない場合、OS.Environデバッグを印刷できます。 4)間違ったPythonバージョンを使用して、Shebangラインまたはコマンドラインでバージョンを指定できます。 5)仮想環境を使用して依存関係を分離する依存関係の問題。 6)構文エラー、python-mpy_compileyour_script.pyを使用して検出します。

Pythonアレイの使用は、リストよりも大量の数値データの処理に適しています。 1)配列を保存するメモリを保存します。2)アレイは数値的な値で動作するのが高速です。3)アレイフォースタイプの一貫性、4)アレイはCアレイと互換性がありますが、リストほど柔軟で便利ではありません。

listSareのより良い前提条件とmixdatatypes、whilearraysares優れたスナリカル計算砂の砂を大きくしたデータセット。

numpymanagesmemoryforlargearrayseffictificleusing biews、copies、andmemory-mappedfiles.1)rewsinging withotingcopying、directmodifying theoriginalArray.2)copiescanbecreatedwithcopy()methodforpreservingdata.3)Memory-MapplehandLemassiutasedatasetasedatasetasetasetasetasetasedas

listsinpythondonotrequireimportingamodule、whilearrays fromthearraymoduledoneedanimport.1)listsarebuiltin、versatile、andcanholdmixeddatypes.2)araysaremoremory-efficient-fornumerumerumerumerumerumerdatabutでき、対象となるンドベフェフサメタイプ。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。


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