PyCharm でコードを段階的に実行する方法: 1. ブレークポイントを設定します。 3. コードをステップ実行します。 5. コードを実行します。カーソル; 6. 通常の実装に戻ります。
PyCharm でコードをステップごとに実行する
PyCharm では、次のようにコードをステップごとに実行できます。
##1. ブレークポイントを設定します
- 実行を停止するコード行にカーソルを置きます。
- エディタの左端をクリックするか、
- F8
を押します。
2. デバッグ セッションを開始します
- [実行] メニューで、[デバッグ]、[デバッグの開始] の順に選択します (または ## を押します)。 #Ctrl
-
Alt
D
)。または、ツールバーの「デバッグ」ボタン(デバッグアイコン)をクリックします。
- #F10
- (Windows/Linux) または Fn## を実行します。 #F10 (Mac): コードを 1 行ずつステップ実行します。
F11
(Windows/Linux) または - Fn F11 (Mac): 関数にステップインします。
Shift
- F11 (Windows/Linux)または
Fn
ShiftF11
(Mac): 関数から抜け出します。 5. カーソルまで実行します
Alt
- F9 (Windows/Linux) または
Option
F9 (Mac): 現在のカーソル位置から次のブレークポイントに到達するまでコードを実行します。 6. 通常の実行を再開します
F5
- (Windows/Linux) または
- Fn F5 (Mac): すべてのブレークポイントをスキップして、通常のコードの実行を再開します。
[デバッグ] ツールバーのボタンを使用すると、これらのコマンドにすぐにアクセスできます。
- デバッグ セッションでは、[変数] ウィンドウで変数の値を検査できます。
- キーボード ショートカット
- Ctrl
- Shift
を使用して、プロジェクト内のすべてのブレークポイントを検索することもできます。
以上がpycharmを段階的に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。

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。


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