調整python構成を実行する方法は、使用しているPython統合開発環境(IDE)またはエディタによって異なります。以下に、一般的な Python IDE およびエディターの構成方法をいくつか示します:
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PyCharm: PyCharm では、[Run] メニューの [Edit Configurations] を選択して、Python 実行構成を構成できます。その後、実行する Python スクリプト、コマンド ライン引数、作業ディレクトリなどを指定して、新しい実行構成を追加できます。
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Visual Studio Code: Visual Studio Code では、デバッグ パネルで [launch.JSON ファイルの作成] を選択して、新しいデバッグ構成を作成できます。次に、launch.json ファイルで、実行する Python スクリプト、コマンド ライン引数、作業ディレクトリなどを指定できます。
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Sublime Text: Sublime Text では、SublimeREPL などの plugins を使用して Python コードを実行できます。プラグインをインストールした後、特定のショートカット キー (Ctrl B など) を押して、現在の Python スクリプトを実行できます。
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Jupyter Notebook: Jupyter Notebook では、コード セルに Python コードを記述して実行できます。 Shift Enter を押すと、現在のセルが実行され、以下の結果が表示されます。
どの ツール を使用しても、対応する実行構成オプションまたはメソッドを見つけることができるはずです。さらに理解して操作するには、使用している IDE またはエディタのドキュメントを参照してください。
以上がPythonの実行構成を調整する方法の詳細内容です。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は、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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