PyCharm에서 새 프로그램을 만들려면: PyCharm을 열고 새 프로젝트를 만든 다음 Python 인터프리터를 선택하세요. "src" 폴더에 기본 Python 파일을 만듭니다. Python 코드를 작성하고 프로그램 진입점을 포함했는지 확인하세요. 프로그램을 실행하려면 "실행" 버튼을 클릭하세요.
PyCharm에서 새 프로그램을 만드는 방법
1단계: PyCharm을 열고 새 프로젝트 만들기
- PyCharm을 실행합니다.
- 환영 페이지나 메뉴에서 "새 프로젝트"를 선택하세요.
- 프로젝트 이름과 위치를 입력하세요.
2단계: 프로젝트 인터프리터 선택
- 드롭다운 목록에서 Python 인터프리터 버전을 선택합니다.
-
필요한 버전이 없으면 "추가"를 클릭하고 다음 단계에 따라 설치하세요.
- 설치 방법으로 "Virtualenv" 또는 "Conda"를 선택하세요.
- 통역사 버전과 설치 위치를 지정하세요.
3단계: 기본 Python 파일 만들기
- 프로젝트 탐색기에서 "src" 폴더를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "New" >
- 파일 이름(예: "main.py")을 입력하세요.
4단계: 프로그램 작성
- "main.py" 파일에서 Python 코드를 작성합니다.
- 코드에 프로그램의 진입점이 포함되어 있는지 확인하세요(예: "main" 함수).
5단계: 프로그램 실행
- 편집기에서 녹색 "실행" 버튼을 클릭합니다(또는 키보드 단축키를 사용합니다).
- 프로그램이 콘솔에서 실행됩니다.
위 내용은 pycharm에서 새 프로그램을 만드는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

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


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