PyCharm は、Python コードを効果的にデバッグするためのブレークポイント デバッグ機能を提供し、コードの特定の行で実行を一時停止して変数値を検査し、コードをステップ実行することができます。ブレークポイントを設定する: コード行に赤い点を設定します。ブレークポイントの管理: ブレークポイントを編集、削除、または無効にします。一時ブレークポイント: 現在のデバッグ セッションでのみ有効です。条件付きブレークポイント: 条件に基づいてブレークをトリガーします。デバッグプロセス: ブレークポイントまで実行、ステップスルー、ステップイン、値を検査し、スタックトレースを表示します。ヒント: コードの動作についてより深い洞察を得るには、ブレークポイント マネージャー、条件付きブレークポイント、ステップスルー、変数検査を使用します。
PyCharm ブレークポイント デバッグ ガイド
Python コードを効果的にデバッグするために、PyCharm は強力なブレークポイント デバッグ機能を提供します。ブレークポイントを使用すると、コードの特定の行で実行を一時停止して、変数値を調べたり、スタック トレースを確認したり、コードをステップ実行したりできます。
ブレークポイントを設定する方法:
- ブレークポイントを設定するコード行にカーソルを置きます。
-
F9
キーを押すか、コード行を右クリックして [ブレークポイントの切り替え] を選択します。 - コード行の左端に赤い点が表示され、ブレークポイントが設定されていることを示します。
ブレークポイントの管理:
-
ブレークポイントの編集:[デバッグ] ツールバーの [ブレークポイントの編集] ボタンをクリックします。または、
Ctrl
Shift
F8
を押します。これにより、「ブレークポイント」ウィンドウが開き、ブレークポイントを編集、削除、または無効にすることができます。 - 一時ブレークポイント: 一時ブレークポイントは、コード行を右クリックし、[一時ブレークポイントの追加] を選択することで設定できます。これは、現在のデバッグ セッション内でのみ有効です。
- 条件付きブレークポイント: [ブレークポイント] ウィンドウの [条件付き] タブを選択すると、特定の条件が満たされた場合にのみトリガーされる条件付きブレークポイントを設定できます。
デバッグ プロセス:
-
ブレークポイントまで実行:
F5
キーを押すか、「」をクリックしてください。ツールバーの「実行」ボタンをクリックするとコードが実行されます。実行はブレークポイントに到達するまで継続されます。 -
ステップバイステップ実行:
F11
キーを押すか、[デバッグ] ツールバーの [ステップイン] ボタンをクリックして、コードをステップバイステップで実行します。これにより、コードが 1 行ずつ実行され、変数値の変化を確認できるようになります。 -
ステップバイステップ:
F7
キーを押すか、[デバッグ] ツールバーの [ステップ オーバー] ボタンをクリックして関数にステップインします。これにより、関数を 1 行ずつ実行せずに実行されます。 - 値を確認します: ブレークポイントでは、[変数] ウィンドウを使用して変数の値を確認できます。
- スタック トレースの表示: [デバッグ] ツールバーの [スタック] ボタンを使用すると、現在のスタック トレースを表示できます。実行中に呼び出される関数を示します。
ヒント:
- ブレークポイント マネージャーを使用すると、複数のブレークポイントを簡単に管理できます。
- 条件付きブレークポイントを設定して、特定の条件下でのみ実行を中断します。
- ステップバイステップとステップインを使用して、コードの動作をより深く理解します。
- 変数値とスタック トレースを表示して、デバッグ プロセスをより深く理解します。
以上がpycharmでブレークポイントデバッグを実行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。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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