이 기사에서는 Python 프로그램의 실행 프로세스를 이해하는 방법을 설명합니다. 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다.
코드의 실행 과정을 이해하는 것은 프로그래밍의 기본 요구 사항입니다. 숙련된 프로그래밍 베테랑은 코드의 작동 과정을 이해하기 위해 육안으로 코드를 보기만 하면 됩니다. 하지만 막 프로그래밍을 시작한 초보자에게는 이런 일이 그리 당연하지 않습니다. 그래서 코드를 작성하고 디버깅할 때 일단 프로그램의 로직이 조금 복잡해지면 코드의 미로에 빠지는 것과 같아서 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 없습니다.
그래서 누군가 자신의 코드가 예상한 결과를 제공하지 않아 당황하여 도움을 요청할 수밖에 없을 때마다 나는 프로그램에 출력을 추가하는 것을 제안할 것입니다. 한편으로는 프로그램의 순서에 따라 판단됩니다. 반면에 실행 경로는 실행 프로세스 중 각 변수의 실제 값을 관찰하여 오류가 발생한 위치를 확인하는 것입니다.
또 다른 방법은 IDE에서 제공하는 디버깅 기능을 사용하여 중단점 추가 및 단일 단계 실행을 통해 프로그램의 실행 상태를 이해하는 것입니다. Visual Studio, Eclipse 및 xCode와 같은 거의 모든 일반적인 IDE는 디버깅 도구를 제공합니다. Python의 경우 pdb 라이브러리를 사용하여 중단점 디버깅을 구현할 수도 있습니다.
위의 두 가지 방법은 대부분의 프로그래머가 디버깅할 때 기본 루틴이 되어야 합니다. 그러나 초보자에게는 이러한 도구조차 사용하기가 여전히 약간 어렵습니다.
때로는 사람들에게 프로그램을 설명하기 위해 몇 가지 프로세스와 그래픽을 종이에 그리는 경우가 있습니다. 물론 효과는 더 좋지만 널리 홍보할 수 있는 방법은 아닙니다. 나중에 우연히 이러한 요구 사항을 충족하는 도구가 있다는 것을 발견했습니다. 이 도구는 초보자에게 매우 적합하며 프로그램이 어떻게 실행되는지 직관적으로 "볼" 수 있습니다. 프로그래밍을 처음 접하고 프로그램의 실행 과정을 이해하는 데 어려움을 겪는 사람들에게는 확실히 "아티팩트"라고 부를 수 있습니다.
온라인 파이썬 튜터 입니다. 무료 온라인 코드 실행 및 데모 도구입니다.
프로젝트 주소: pythontutor.com
이 프로젝트 소개(인터넷에서 가져옴, 출처 알 수 없음):
온라인 Python Tutor는 Philip Guo가 개발했습니다. 학생들이 프로그래밍 학습의 기본적인 장애물을 극복하고 프로그램이 실행될 때 컴퓨터의 소스 코드 각 줄의 프로세스를 이해할 수 있도록 개발된 무료 교육 도구입니다. 이 도구를 통해 교사나 학생은 직접 웹 브라우저에서 Python 코드를 작성하고 프로그램을 단계별로 시각적으로 실행합니다.
2013년 12월 기준, 165개 국가 및 지역에서 총 50명 10,000명 이상의 사람들이 이 온라인 도구를 교과서, 유인물 또는 온라인 프로그래밍 가이드의 보충 자료로 사용했습니다. 매일 6,000개 이상의 Python 스니펫을 실행하고 시연합니다. 프로그램. 온라인 Python Tutor 사용자에는 독학 초보자 외에도 Coursera, edX 및 Udacity에서 과정을 수강하는 사용자가 포함됩니다. 온라인 강좌를 기다리는 학생들은 물론, MIT, UC Berkeley 등 대학의 교사들도 마찬가지입니다.
Python Tutor는 Python 버전 2.7과 3.3을 모두 지원합니다.
Python 외에도 Java, JavaScript, TypeScript 및 Ruby를 실행할 수도 있습니다. C 및 C++를 지원하는 버전도 있습니다.
JS 코드 한 줄을 통해 이 도구를 자신의 페이지에 삽입할 수 있습니다.
링크를 생성하여 코드를 다른 사람과 직접 공유할 수도 있습니다.
단위 테스트 기능이 제공됩니다.
웹사이트에서는 좀 더 고전적인 알고리즘을 포함하여 많은 예제도 제공합니다.
사용 과정을 다시 경험해 봅시다.
편집기에 코드를 입력하고 "Visualize Execution"을 클릭하여 실행하고 시연해 보세요.
import random def fn(x): return x**2 result = [] for i in range(3): t = random.randint(1, 10) print t r = fn(t) result.append(r) print result
루프, 목록, 함수, 모듈이 포함된 코드 조각을 사용했습니다. 작동 방법 보기:
왼쪽 상단은 코드이고 화살표는 현재 실행 위치를 나타냅니다.
아래 버튼과 진행 표시줄을 통해 프로그램 진행을 직접 제어할 수 있습니다.
왼쪽 하단이 출력입니다.
오른쪽은 프로그램의 시각적 시뮬레이션입니다. 이 예에서는 프로세스 중 변수의 변경 사항, 함수가 호출된 시기 및 기타 정보를 명확하게 확인할 수 있습니다.
그러나 많은 온라인 실행 환경과 마찬가지로 Python Tutor는 실행 중 입력 기능을 지원하지 않습니다. 그래서 우리는 숫자 추측이나 페널티 킥 미니 게임을 여기에 직접 넣을 수 없습니다. 앞으로 이 기능이 추가되기를 바랍니다.
Python Tutor의 도움으로 일부 알고리즘을 더 쉽게 이해하세요. 마지막으로 버블 정렬을 구현합니다. [](http://crossin-forum.b0.upaiy...
위 내용은 Python 프로그램의 실행 프로세스를 이해하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro

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