강력한 텍스트 편집기의 장점과 Python 프로그래밍의 적응성을 결합하려는 개발자는 Atom을 개발 환경으로 사용할 수 있습니다. Python을 Atom에서 사용하면 한 곳에서 코드를 작성, 편집, 실행하여 개발 프로세스 속도를 높일 수 있습니다. 이 기사에서는 Atom에서 Python을 빠르게 설정하는 단계를 소개합니다.
1단계: Atom 설치
Atom에서 Python 실행을 시작하기 전에 먼저 Atom 텍스트 편집기를 가져와야 합니다. 전 세계 개발자들은 GitHub에서 만든 인기 있는 오픈 소스 무료 텍스트 편집기인 Atom을 사용합니다. Atom은 공식 홈페이지(https://atom.io/)에서 쉽게 다운로드할 수 있습니다.
2단계: APM(Atom 패키지 관리자) 설치
PC에 Atom을 설치한 후 다음 단계는 Atom Package Manager(APM)를 포함하여 설정을 완료하는 것입니다. Atom의 패키지 관리자로서 APM을 사용하면 Atom 기능을 향상시키는 패키지를 관리하고 설치할 수 있습니다. Atom을 실행하고 Atom 메뉴에서 APM 옵션을 선택하여 APM을 설치합니다. APM 명령줄 도구를 설치하려면 셸 명령 설치를 선택합니다. 이 프로그램을 사용하여 필요에 따라 Atom에 패키지를 설치합니다.
3단계: Atom-Runner 패키지 설치
이제 놀라운 Atom-Runner 패키지를 통해 텍스트 편집기에서 직접 코드를 실행할 수 있습니다. Python을 포함한 여러 컴퓨터 언어를 지원한다는 점을 감안할 때 이 패키지는 Python 프로그램을 실행하는 데 이상적입니다. 터미널을 열고 아래 명령을 입력하여 Atom-Runner 패키지를 설치하세요 -
으아악4단계: Atom-Runner 플러그인을 사용하도록 Atom 구성
Atom-Runner 플러그인을 설치한 후 다음 단계는 이를 사용하도록 Atom을 구성하는 것입니다. 이렇게 하려면 Atom 메뉴에서 "Preferences"를 선택하세요. 환경 설정에서 "패키지" 탭을 선택하고 목록에서 "Atom-Runner"플러그인을 찾으세요. 찾은 후 탭하여 설정을 열고 "활성화" 확인란이 선택되어 있는지 확인하세요. 그러면 Atom이 Atom-Runner 플러그인을 사용하여 코드를 실행할 수 있습니다.
5단계: Python 코드 작성 및 실행
이제 Atom과 Atom-Runner 패키지를 설치했으므로 Python 코드 생성 및 실행을 시작할 수 있습니다. Atom에서 새 파일을 열고 Python 코드를 입력한 다음 .py 확장자로 문서를 저장하면 됩니다. 준비가 되면 코드를 선택하고 "Ctrl + Shift + B"를 눌러 실행하세요. 화면 하단의 새 패널에서 Atom-Runner는 코드를 실행하고 결과를 표시합니다. 그것은 간단합니다!
결론
이 기사가 Atom과 함께 Python을 사용하는 방법을 더 명확하게 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. Atom 텍스트 편집기와 Atom-Runner 플러그인 덕분에 이제 동일한 환경에서 Python 코드를 작성, 실행 및 디버그할 수 있습니다. 이 구성은 Python을 사용할 때 작업 흐름과 생산성을 향상시키려는 개발자에게 실시간으로 시간을 절약해 줍니다. Atom에서 Python을 실행하는 것이 얼마나 쉽고 편리한지 한번 시도해 보세요!
위 내용은 Atom에서 Python을 실행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

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