해결되지 않은 참조에 대한 PyCharm 참조 해결
PyCharm에서 Python 프로젝트로 작업할 때 다음에서 모듈에 액세스할 때 해결되지 않은 참조 오류가 발생하는 것이 일반적입니다. 다른 디렉토리. 이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 질문에 표시된 대로 모듈이 포함된 디렉터리를 인터프리터 경로에 수동으로 추가하는 것입니다.
그러나 디렉터리를 소스로 정의하여 참조를 해결하는 더 편리한 방법이 있습니다. PyCharm 내에서 루트합니다. 이 접근 방식을 사용하면 수동 구성이 필요하지 않습니다.
소스 루트 추가 단계:
- 소스 콘텐츠 루트 추가: 오른쪽- 프로젝트 디렉토리를 클릭하고 "디렉토리를 다음으로 표시" ->를 선택하십시오. "소스 루트."
- PYTHONPATH 업데이트: 기본 설정으로 이동 -> 빌드, 실행, 배포 -> 콘솔 -> 파이썬 콘솔. "Python 인터프리터" 설정에서 소스 루트 디렉터리를 "PYTHONPATH" 필드에 추가합니다.
- PyCharm 다시 시작: 파일 선택 -> 변경 사항을 적용하려면 캐시를 무효화하고 다시 시작하세요.
이 단계를 수행하면 PyCharm은 지정된 소스 루트 내의 모듈에 대한 참조를 자동으로 확인합니다. 이 접근 방식은 프로세스를 단순화하고 모듈 구조가 변경되는 경우에도 가져오기가 올바르게 해결되도록 보장합니다.
위 내용은 Python 프로젝트용 PyCharm에서 해결되지 않은 참조를 어떻게 해결할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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