本文为大家分享了Windows下搭建python开发环境详细步骤,供大家参考,具体内容如下
1.搭建Java环境
(1)直接从官网下载相应版本的JDK或者JRE并点击安装就可以
(2)JDK与JRE的区别:
1)JDK就是Java Development Kit.简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等
2)JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者
2.安装python编译器
(1)直接从官网下载相应版本的python并点击安装就可以
(2)一般安装2.7版本,原因是网上对2.7版本的参考资料比较多,而且很多python的常用插件目前也是更新到与python2.7版本兼容而已
3.安装Eclipse平台
(1)从官网下载相应版本的Eclipse,由于该软件是绿色软件所以无需安装,解压到指定的路径后直接打开就可以
4.安装pydev插件
(1)从官网下载相应版本的pydev并解压
(2)解压后有features与plugins两个文件夹,将这两个文件夹的内容复制到Eclipse解压目录下对应的features与plugins文件夹中,重启Eclipse
(3)进入Eclipse,打开help-About Eclipse-Installation Details-Installed Software,检查是否已经成功安装了pydev
5.测试使用
(1)每次打开Eclipse后,都会弹出一个如下的对话框,可以根据个人喜好在Workspace中指定建立pydev工程的路径
(2)每当新指定一个存放pydev工程的路径时,都应该重新配置pydev指定的编译器,步骤为:打开Eclipse-Window-Preferences-pydev-interpreters-python interpreter,界面如下:点击New添加python编译器
(3)建立工程:打开Eclipse-file-new-project-pydev-pydev project,弹出如下界面:
填好相应信息后建立工程test,右击新建的工程文件夹,添加pydev package并命名为test,进入package中添加pydev module命名为test,接着我们就可以在test.py上面编写我们的python代码了。
注意:python的每个package中,都有一个__init__.py文件,有了这个文件,我们才能导入这个目录下的module。
(4)编辑代码:在test.py输入如下代码
#coding=UTF-8 ''''' Created on 2014年8月20日 @author: Collin ''' def test(): str='this is for test' return str if __name__=='__main__': str=test() print str
右击test.py,run as-python run ,检查是否运行成功,若成功则会在console上显示:

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기


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