pycharm 디버깅 튜토리얼은 다음과 같습니다. 1. 코드 실행 3. 실행/디버그 구성 정보 저장 5. 테스트 프로그램 실행 테스트 8. 테스트 프로그램 블록 생성 10. 디버그 및 실행 12. 중단점 설정 13. 코드 디버깅 15. 콘솔 인터페이스에서 디버그 프로그램.
이 튜토리얼의 운영 체제: Windows 10 시스템, Dell G3 컴퓨터.
pycharm 디버깅 튜토리얼은 다음과 같습니다.
1. 준비
Python 버전이 2.7 이상입니다.
Python 프로젝트가 생성되었으며 내용이 추가되었습니다. 시작하기 튜토리얼
2. — —코드 실행
전에 작성한 Solver.py 파일을 열고 편집 상자를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 후 바로가기 메뉴에서 "'Solver' 실행" 옵션을 선택하세요.
이제 스크립트 파일은 정상적으로 실행되고 프로그램의 출력값이 디버깅 도구 창에 표시됩니다.
다음으로 이 두 단계의 구체적인 내용을 자세히 설명하겠습니다.
3. 실행/디버그 모드란 무엇입니까
실행/디버깅해야 하는 각 스크립트 파일에는 스크립트 이름, 디렉터리 및 기타 중요한 실행 및 디버깅 정보를 지정하는 특수 구성 파일이 필요합니다. Pycharm은 사용자가 수동으로 생성할 필요가 없도록 이 구성 파일을 통합했습니다. 실행 또는 디버그 버튼을 클릭할 때마다(또는 바로 가기 메뉴에서 동일한 작업을 수행할 때마다) 실제로 현재 실행/디버그 구성 파일을 현재 디버그 모델에 로드합니다. 첫 번째 사진을 잘 보시면 콤보박스에 실행/디버그 관련 정보가 전혀 없고, 두 번째 사진까지 나오지 않는 것을 보실 수 있습니다. 이는 지금 표시된 대로 실행/디버그 명령이 실행될 때 솔버 스크립트의 실행/디버그 구성 파일이 자동으로 생성된다는 것을 의미합니다. 이때 기본 도구 모음에서 두 개의 실행(녹색 화살표 버튼) 및 디버그(녹색 딱정벌레 버튼) 버튼을 사용할 수 있게 됩니다.
동시에 이 두 아이콘은 여전히 반투명합니다. 즉, 임시 아이콘임을 의미합니다. , Pycharm에 의해 자동으로 생성됩니다. 확인, 현재 사용 가능한 명령 작업을 보려면 드롭다운 화살표를 클릭하세요.
여러 실행/디버그 구성 구성표를 설정한 경우 여기에서 하나를 클릭하여 실행으로 선택하세요. /debug 현재 프로젝트 문서의 구성입니다.
4. 실행/디버그 구성 정보를 저장하세요
위의 드롭다운 목록에서 구성 편집 옵션을 클릭하여 실행/디버그 구성 편집 창을 엽니다.
왼쪽 디렉터리에 Python과 Default라는 두 개의 노드가 나타납니다. . 첫 번째 노드 디렉터리 아래에는 단일 구성 옵션 'Solver'가 있고, 두 번째 옵션 아래에는 많은 구성 정보가 있습니다.
이게 무슨 뜻인가요?
Default 노드 아래에는 프레임워크 이름이나 모드 이름만 볼 수 있습니다. 새로운 Run/Debug 구성 파일을 생성하면 Default 노드 설정을 변경하면 선택한 모드 브랜치 아래에 생성됩니다. 아래에서 이와 관련된 모든 구성 파일이 그에 따라 변경됩니다.
예를 들어, Pycharm에서 사용되는 Python 인터프리터를 원격 또는 로컬 인터프리터로 바꾸려면 Python 페이지에서 인터프리터 설정을 변경하여 모든 새로운 디버깅 구성 파일이 이 새로운 인터프리터를 사용하도록 할 수 있습니다.
초기 Python 노드에서는 단일 구성 옵션인 'Solver'만 사용되었습니다. Python 유형의 구성이지만 Default 노드에서는 Python 메커니즘과 달리 불투명 아이콘으로 표시됩니다. 현재 구성 파일의 저장 상태를 나타내기 위해 구성 파일을 저장한 후 아이콘이 불투명해집니다. 예를 들어, Python 유형 아래에 현재 Solver 스크립트에 대한 새 구성 파일을 생성하고 이름을 'Solver1'로 지정합니다.
기존 구성 파일을 변경하면 이러한 변경 사항은 해당 스크립트 영역에만 적용됩니다.
5. 정식 운영
아주 직접적인 방법으로 스크립트를 실행할 수 있게 되었습니다. 다음으로, 스크립트를 실행하는 다른 방법을 찾아보겠습니다.
아시다시피 스크립트를 실행한다는 것은 현재 디버깅 구성 파일을 로드하는 것을 의미하므로 스크립트를 실행하는 것은 주로 다음 프로세스를 따릅니다.
(1) 기본 도구 모음에서 실행/디버그 그룹 상자를 클릭하여 현재 디버깅을 확인합니다. 구성 파일 정보
(2) 다음을 수행합니다(3개 중 하나 선택).
실행 버튼을 클릭하여 구성 파일을 로드합니다.
Shift+F10 단축키를 누릅니다.
메인 메뉴에서 실행 → 실행을 선택합니다.
이 시점에서 실행 도구 창에서 프로그램의 실행 결과를 관찰할 수 있습니다.
6. 테스트 프로그램 실행
여기에서는 코드 테스트의 중요성을 논의하는 것이 아니라 Pycharm이 이 기능을 완료하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴보겠습니다.
7. 테스터를 선택하세요
먼저 테스터를 지정해야 합니다. 도구 모음에서 설정 버튼을 클릭하여 설정/기본 설정 대화 상자를 연 다음 클릭하여 Python 통합 도구 페이지(검색 기능을 통해 찾을 수 있음)로 들어갑니다. 기본 선택은 다음과 같습니다.
여기서 Nosetests를 선택합니다. 저장하고 대화 상자를 닫습니다.
8. 테스트 프로그램 블록 만들기
먼저 테스트 인스턴스를 만듭니다. Pycharm은 테스트 코드를 생성하는 매우 스마트한 방법을 제공합니다. 클래스 이름을 클릭하여 선택한 다음 Ctrl+Shift+T 단축키를 누르거나 기본 메뉴에서 탐색 → 테스트를 선택하면 테스트 프로그램이 이미 존재하는 경우 바로 이동합니다. 해당 코드로 이동하여 코드를 생성하세요.
시스템 프롬프트에 따라 Pycharm에 다음 대화 상자가 표시됩니다.
생성 결과를 보려면 확인 버튼을 클릭하세요. 물론 이것은 테스트 함수를 수동으로 작성해야 하는 클래스 프레임워크일 뿐입니다.
9. 테스트 코드 실행
모든 것이 준비되면 테스트 클래스 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 팝업 바로가기 메뉴에서 실행 명령을 선택합니다.
실행 상태에서 Test Runner 탭의 출력 결과를 관찰합니다. bar:
10. 디버그 및 실행
우선, 왜 디버그해야 하는지 알아야 합니다. 프로그램이 작동하는 동안 오류가 발생했다고 가정해 보겠습니다. 오류가 발생한 위치를 어떻게 찾을 수 있습니까? 디버깅이 필요합니다.
Pycharm에서는 프로그램에서 필요한 부분에 중단점을 추가하기만 하면 바로 디버깅할 수 있습니다. 다음으로 자세히 소개하겠습니다.
11.
중단점은 줄의 위치를 표시합니다. 프로그램이 이 코드 줄로 실행되면 Pycharm은 프로그램의 실행 상태를 쉽게 분석할 수 있도록 프로그램을 일시적으로 중단합니다. Pycharm은 해당 아이콘으로 구분할 수 있는 여러 유형의 중단점을 지원합니다. 여기서는 Python의 줄 중단점을 예로 들어 소개합니다.
12. 중단점 설정
방법은 매우 간단합니다. 코드 왼쪽의 빈 회색 슬롯을 클릭하세요.
중단점은 해당 코드 줄을 빨간색으로 표시합니다. 변경 사항이 적용되며 가능한 한 빨리 솔루션을 발행할 것입니다.
그런데 중단점을 취소하는 방법도 매우 간단합니다. 동일한 위치에서 다시 클릭하기만 하면 됩니다.
중단점 위로 마우스 포인터를 가져가면 Pycharm이 중단점의 주요 정보, 줄 번호 및 스크립트 속성을 표시합니다. 중단점 속성을 변경하려면 중단점을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하세요.
해볼 수 있습니다. 중단점 속성을 개인화하여 변경하고 아이콘 변경을 확인합니다.
13. 코드 디버깅
다음으로 정식으로 코드 디버깅을 시작합니다.件 먼저 구성 파일 상자에서 현재 디버깅의 구성 파일과 동일한 이름의 'Solver' 파일을 선택한 다음 디버그 버튼(녹색 딱정벌레 스타일 버튼)을 클릭합니다. 1) PyCharm이 실행을 시작하고 중단점에서 일시 중지됩니다.
(2) 중단점이 위치한 코드 줄이 파란색으로 변합니다. 이는 PyCharm 프로그램 프로세스가 중단점에 도달했지만 중단점으로 표시된 코드가 아직 실행되지 않았음을 의미합니다.
(3) 현재 중요한 디버깅 정보를 표시하고 사용자가 디버깅 프로세스를 변경할 수 있는 디버그 도구 창이 나타납니다.
Pycharm 사용자 매뉴얼에는 디버깅 창의 모든 컨트롤에 대한 기능 정보가 완벽하게 제공되어 있지만 여기서는 이에 대해 간략하게 소개합니다. 창은 디버거 탭과 콘솔 탭이라는 두 개의 탭으로 나누어져 있습니다.
(1) 디버거 창은 프레임, 변수 및 감시의 세 가지 표시 영역으로 구분됩니다. 이 창에는 현재 프레임과 실행 중인 프로세스가 나열되어 사용자가 프로그램 공간 등의 변수 상태를 볼 수 있습니다. 프레임을 선택하면 관련 변수 정보가 표시됩니다. 물론 해당 영역을 접거나 숨길 수도 있습니다.
(2) 콘솔 창에는 현재 콘솔 출력 정보가 표시되며 기본적으로 이 창은 디버거 아래에 있으며 해당 레이블을 클릭하면 앞에 표시될 수 있습니다.
물론 프로그램의 기본 레이아웃이 마음에 들지 않으면 이러한 창의 위치를 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 탭 및 영역 이동 장을 참조하세요.
디버거 창 작업 모드:
좋아, 이제 프로그램은 첫 번째 중단점에서 일시 중지되고 프레임 창에는 솔버 스크립트의 7번째 코드 줄에 해당하는 프로세스 데모가 표시되며 관련 변수 a, b, c에는 가 정의되었지만 변수 d가 아직 정의되지 않았습니다. 다음?
F9(또는 왼쪽 도구 모음의 녹색 화살표)를 누르면 프로그램이 다음 중단점까지 계속 실행됩니다. 이러한 방식으로 각 중단점을 다시 실행하고 변수의 변경 사항을 관찰할 수 있습니다.
디버거 창에 대한 자세한 내용은 소프트웨어 매뉴얼: 제품 설명서를 참조하세요.
콘솔 창의 작업 모드:
콘솔 창을 사용해야 하는 이유는 무엇입니까? 프로그램에서 제공하는 오류 정보를 보거나 추가 임시 작업을 수행해야 하는 경우 이 창에서 수행해야 합니다.
콘솔 탭을 클릭하여 앞으로 가져옵니다.
그런 다음 왼쪽 도구 모음에서 명령 프롬프트 버튼을 클릭하여 Python 명령 프롬프트를 표시합니다.
이제 콘솔 메커니즘이 활성화되었습니다. 그 안에서 일부 Python을 실행해 보세요. 명령:
콘솔 창은 코드 맞춤법 팁(Ctrl+Space) 및 기록 메모리(위/아래 키) 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 디버그 콘솔 사용
을 참조하세요.마지막으로 콘솔 창을 항상 표시하려면 사용 가능한 상태입니다. 별도의 창으로 이동하세요.
14. 다시 실행
이 디버깅 실행을 완료하고 디버깅 구성 파일을 다시 로드한 후 도구 모음에서 그냥 실행 버튼을 클릭하여 디버깅을 다시 실행할 수 있습니다.
15. REPL - 콘솔 인터페이스에서 프로그램 디버깅
마지막으로, 콘솔 환경 작업에 더 익숙하다면 Pycharm을 콘솔 모드로 설정할 수도 있습니다. 콘솔을 로드하려면 기본 메뉴에서 도구 → Python 콘솔 실행...을 선택하세요.
콘솔 창이 활성화되고 별도의 창으로 표시됩니다.
이 콘솔 창에서 많은 흥미로운 작업을 수행할 수 있습니다. 다음으로, 최근 작성된 Solver.py 파일의 코드를 콘솔로 가져오는 방법을 보여줍니다.
Solver.py 파일을 엽니다(Ctrl+E - 보기 → 최근 파일 등 여는 방법은 다양함). 파일의 코드 내용(Ctrl+A 또는 편집 → 모두 선택)을 누른 다음 Alt+Shift+E를 누릅니다(또는 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 팝업 바로가기 메뉴에서 콘솔에서 선택 실행 선택):
이때, Pycharm 선택한 코드는 편집할 수 있도록 콘솔 인터페이스로 자동으로 가져옵니다.
위 내용은 pycharm 디버깅 튜토리얼의 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.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

Dreamweaver Mac版
시각적 웹 개발 도구

Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU
이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.
