Ubuntu に PyCharm をインストールするための完全なガイド
- PyCharm のダウンロード
まず、PyCharm インストール パッケージをダウンロードする必要があります。ブラウザを開いて、JetBrains 公式 Web サイト (https://www.jetbrains.com/pycharm/) にアクセスします。 Web サイトで適切なバージョンを見つけて、ダウンロード ボタンをクリックし、ファイルの保存を選択します。 - Java 開発環境のインストール
PyCharm は Java に基づいて開発されているため、インストールする前に、まず Java 開発環境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て Java をインストールします。
sudo apt update
sudo apt installdefault-jre - PyCharm のインストール
ターミナルを開き、ダウンロード ディレクトリに入り、PyCharm を見つけます前にダウンロードしたインストール パッケージ。次のコマンドを使用して、インストール パッケージを解凍します:
tar -xzf pycharm-.tar.gz は、ダウンロードした PyCharm のバージョン番号であることに注意してください。 - PyCharm の起動
解凍が完了したら、解凍された PyCharm ディレクトリに入り、bin ディレクトリを見つけます。次のコマンドを使用して PyCharm を起動します:
./pycharm.sh - PyCharm の構成
PyCharm を初めて起動するときは、いくつかの構成項目を選択するように求められます。好みに応じて選択することも、デフォルトの構成を使用することもできます。 「次へ」をクリックして続行します。 - PyCharm の認証
PyCharm は商用ソフトウェアですが、無料のコミュニティ バージョンも提供しています。有効な商用ライセンスをお持ちの場合は、「ライセンス サーバー」オプションを選択してライセンス情報を入力できます。無料のコミュニティ バージョンを使用することを選択した場合は、「無料で評価する」オプションを選択できます。 「PyCharm の使用を開始」をクリックして続行します。 - プロジェクトの作成
新しいプロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトをインポートするかを選択できます。対応するオプションをクリックし、プロンプトに従います。 - Python インタープリターの構成
PyCharm で Python を開発するには、最初に Python インタープリターを構成する必要があります。 PyCharm の上部のメニュー バーで、[ファイル] -> [設定] を選択します。ポップアップ設定ウィンドウで、「プロジェクト:」 -> 「プロジェクト インタープリター」を選択します。右上隅の歯車アイコンをクリックし、「追加」を選択します。ポップアップダイアログボックスで「システムインタープリタ」を選択し、「OK」をクリックします。 Python インタープリターへのパス (通常は「/usr/bin/python」または「/usr/local/bin/python」) を見つけます。必要なインタープリターを選択し、「OK」をクリックします。 - Python ファイルの作成
これで、PyCharm で Python ファイルを作成し、コードの記述を開始できます。 PyCharmの上部メニューバーで、「ファイル」→「新規」→「Pythonファイル」を選択します。ファイル名を入力して「OK」をクリックします。新しく開いたエディターに Python コードを入力します。 - コードの実行
コードの作成が完了したら、ツールバーの緑色の実行ボタンをクリックするか、ショートカット Shift F10 を使用してコードを実行できます。
上記は、Ubuntu に PyCharm をインストールするための完全なガイドです。上記の手順に従って、Ubuntu システムで Python 開発用の PyCharm を簡単にインストールして使用できます。楽しいプログラミングを!
以上がUbuntu に PyCharm をインストールするための完全な手順の詳細内容です。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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