Python 개발자들 사이에서 가장 많이 사용되는 개발 도구는 PyCharm입니다.
먼저 파이참이 무엇인지 알아볼까요?
PyCharm은 JetBrains에서 구축한 Python IDE입니다. Macos Windows Linux를 지원합니다.
JetBrains는 체코 프라하에 위치한 체코 소프트웨어 개발 회사입니다
코드 프로그램을 실행하기 위해 pycharm 또는 python.exe가 호출되는지 주목할 가치가 있습니다
관련 권장 사항: "python 비디오 》
Pycharm의 기능은 다음과 같습니다:
친숙한 인터페이스
디버깅
구문 강조
코드 점프
스마트 프롬프트
자동 완성
Uni 테스트
버전 관리
pycharmthis 이 도구는 오픈 소스이지만 무료인 커뮤니티 버전을 제외하면 여전히 유료 버전이 있습니다.
Download pycharm
공식 홈페이지 링크:https://www.jetbrains.com/
제품 링크를 직접 클릭해서 직접 다운로드합니다:
https:/ /www .jetbrains.com/pycharm/?fromMenu
이 페이지에서는 pycharm의 관련 버전과 해당하는 세 가지 주요 주류 시스템 플랫폼을 볼 수 있습니다.
먼저 프로페셔널 버전에 들어가 가격을 확인할 수 있습니다. 다양한 기능과 추가 설치 패키지에 따른 가격은 다음과 같습니다
먼저 Windows 플랫폼에서 pycharm 커뮤니티 버전을 다운로드합니다. 사진 속 것은 확실합니다 지난번에 설정한 3P 파일 작업 구조의 설치 패키지 경로입니다
pycharm을 설치합니다
일반 소프트웨어이므로 설치 경로는 기본값이 될 수 있습니다:
다음을 선택하세요 옵션에서 64비트 및 관련 옵션 :
설치를 기다리시면 됩니다.
일부 계약 조건을 허용하면 pycharm 환영 인터페이스가 표시됩니다
처음 사용하기 때문에 여기서는 새 프로젝트 만들기를 선택합니다.
빨간색 상자에 우리는 기본 브라우징은 앞서 말씀드린 3P 파일 작동 구조입니다.
기본 pycharm은 Python의 컴파일 도구이기 때문에 최종 실행 코드가 Python.exe에 의해 실행되기 때문에 내 디스크 파일 구조에서 python.exe 실행 파일을 빠르게 찾을 수 있습니다.
이전에 계획한 파일 작업 요구 사항에 따라 프로젝트 경로를 계획해야 합니다. 프로젝트 파일의 경로를 지정합니다. 번역에 따르면 아래와 같은 에러 메시지가 나온다면 해당 프로젝트 파일은 빈 파일이라고 판단할 수 있겠네요! 따라서 새 프로젝트를 생성하려면 먼저 이 디렉터리의 파일을 삭제해야 합니다.
이 경우 더 이상 오류 메시지가 표시되지 않으며 새 프로젝트를 만드는 다음 단계로 진행할 수 있습니다.
드디어 pycharm 컴파일 소프트웨어의 실제 모습을 볼 수 있습니다. 그림 왼쪽의 라이브러리 파일 중 일부는 그림과 같이 DLLS입니다.
hello라는 이름으로 새 프로젝트 파일을 만들었습니다.
컴파일 도구에 들어간 후 최적화할 수 있습니다.
1. 툴바 호출:
2.
깊은 배경색은 개발자의 눈을 더 잘 보호할 수 있습니다.그리고 스타일을 모노카이로 조정해 원하는 대로 매치할 수 있습니다. 당신이 편안하다면.
파이참을 단순히 최적화한 후, 코드를 작성한 후 어떻게 실행하나요?
그림에서 실행을 클릭하면 실행이 시작됩니다
실행 내용이 아래와 같이 표시됩니다. 표시되는 결과는 python.exe로 실행된 hello.py 파일입니다.
마지막으로 자체 최적화 및 조정을 통해 가장 편안하다고 생각하는 페이지를 찾을 수 있습니다.
위 내용은 Python 초보자에게 친숙한 편집기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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