PyCharm ブレークポイントのデバッグ操作方法: ブレークポイントを設定します (コード行番号の横の空白をクリックするか、F9 を押します)。デバッグを実行します (「実行」ボタンをクリックするか、Alt Shift F10 を押します)。ステップ (F10 を押して次の行に進み、F11 を押して関数を入力します); (「デバッグ」ウィンドウの「変数」セクションで) 変数を変更します (「変数」セクションで変数を右クリックします)。 [値の設定] を選択します); 実行を続行します (現在のブレークポイントで [続行] から F8 を押します) (青い点をクリックして無効にし、ブレークポイントを右クリックして削除します)。
#PyCharm ブレークポイントのデバッグ操作方法
1. ブレークポイントの設定
- コード行番号の横の空白領域をクリックすると、ブレークポイントとなる青い点が表示されます。
- ショートカット キー: Windows/Linux では
- F9
、macOS では
Fn F9を押します。
2. デバッグを実行します
- ツールバーの「実行」ボタンをクリックするか、
- Alt Shift F10
を押します。
PyCharm はコードを実行し、最初のブレークポイントで停止します。
3. ステップバイステップの実行
- F10
を押してコードの次の行を入力します。
- F11
を押して関数に入ります。
- Shift F11
を押して機能を終了します。
4. 変数を確認します
- [デバッグ] ツール ウィンドウで、[変数] セクションを展開します。
- 現在の実行スコープ内のすべての変数がここに表示されます。
5. 変数の変更
- #変数の値が期待値と異なる場合は、「変数」で変更できます。セクション。
- 変数を右クリックし、「値の設定」を選択します。
6. 実行を続行します。
- F8
を押してコードの実行を続行します。
PyCharm は、次のブレークポイントに到達するかプログラムが終了するまで、現在のブレークポイントから実行を続けます。
7. ブレークポイントの無効化/削除
- #ブレークポイントの青い点をクリックしてブレークポイントを無効にし、もう一度クリックして有効化をリセットします。
- ブレークポイントを右クリックし、[ブレークポイントの削除] を選択してブレークポイントを削除します。
以上がpycharmブレークポイントデバッグの操作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。

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