탭, 프로젝트 보기 또는 부동 창을 통해 PyCharm에서 다중 열기: 탭에서 다중 열기: 프로젝트 브라우저에서 파일을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "새 탭에서 열기"를 선택하거나 키보드 단축키 Ctrl + T를 사용합니다. 프로젝트 보기를 여러 번 열기: 프로젝트 탭을 클릭한 다음 열기 버튼을 클릭하거나 키보드 단축키 Ctrl + Alt + O를 사용합니다. 여러 개의 부동 창 열기: 편집기 탭을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 부동을 선택하거나 키보드 단축키 Ctrl + Shift + F12를 사용합니다.
PyCharm에서 여러 열기를 구현하는 방법
프로젝트 개발 프로세스 중에 상호 참조 또는 비교를 위해 여러 프로젝트나 파일을 동시에 열어야 하는 경우가 있습니다. PyCharm은 개발자의 다양한 요구 사항을 충족하기 위해 여러 개의 개구부를 구현하는 다양한 방법을 제공합니다.
1. 여러 탭 열기
가장 직접적인 방법은 PyCharm에서 각 탭이 파일이나 프로젝트에 해당하는 여러 탭을 여는 것입니다.
-
새 탭 만들기: 왼쪽 하단에 있는 "+" 버튼을 클릭하거나 키보드 단축키
Ctrl
+T
(Windows/Linux) 또는 Cmd +T
(macOS).Ctrl
+T
(Windows/Linux)或Cmd
+T
(macOS)。 - 打开现有文件:在项目浏览器中右键单击文件,然后选择“打开”或“打开在新标签页中”。
- 打开外部文件或目录:拖放文件或目录到 PyCharm 窗口中,或使用菜单栏中的“文件”->“打开”命令。
2. 通过项目视图多开
PyCharm 的项目视图允许我们同时浏览和编辑多个项目。
-
显示项目视图:点击左上角的“项目”标签或使用键盘快捷键
Alt
+1
(Windows/Linux)或Cmd
+1
(macOS)。 -
打开项目:点击项目视图顶部的“打开”按钮或使用键盘快捷键
Ctrl
+Alt
+O
(Windows/Linux)或Cmd
+Opt
+O
(macOS)。 -
创建新项目:点击项目视图中的“新建项目”按钮或使用键盘快捷键
Ctrl
+Alt
+N
(Windows/Linux)或Cmd
+Opt
+N
(macOS)。
3. 通过浮动窗口多开
除了标签页和项目视图之外,PyCharm 还允许我们以浮动窗口的形式多开文件。
- 浮动当前文件:右键单击编辑器选项卡,然后选择“浮动”。
-
浮动编辑器组:同时按住
Ctrl
(Windows/Linux)或Cmd
(macOS)键,然后单击需要浮动的编辑器选项卡。 -
浮动所有编辑器:点击菜单栏中的“窗口”->“浮动所有”,或使用键盘快捷键
Ctrl
+Shift
+F12
(Windows/Linux)或Cmd
+Shift
+F12
프로젝트 브라우저에서 파일을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "열기" 또는 "새 탭에서 열기"를 선택합니다.
🎜🎜외부 파일 또는 디렉터리 열기: 🎜파일 또는 디렉터리를 PyCharm 창으로 끌어서 놓거나 메뉴 표시줄에서 "파일" -> "열기" 명령을 사용하세요. 🎜🎜🎜🎜2. 프로젝트 보기를 통해 여러 프로젝트 열기🎜🎜🎜PyCharm의 프로젝트 보기를 사용하면 여러 프로젝트를 동시에 탐색하고 편집할 수 있습니다. 🎜🎜🎜🎜프로젝트 보기 표시: 🎜왼쪽 상단 모서리에 있는 프로젝트 탭을 클릭하거나 키보드 단축키Alt
+ 1
(Windows/Linux) 또는 Cmd를 사용하세요.
+ 1
(macOS). 🎜🎜🎜프로젝트 열기: 🎜프로젝트 보기 상단에 있는 열기 버튼을 클릭하거나 키보드 단축키 Ctrl
+ Alt
+ O
를 사용하세요. (Windows/Linux) 또는 Cmd
+ Opt
+ O
(macOS). 🎜🎜🎜새 프로젝트 만들기: 🎜프로젝트 보기에서 "새 프로젝트" 버튼을 클릭하거나 키보드 단축키 Ctrl
+ Alt
+ N
사용 >(Windows/Linux) 또는 Cmd
+ Opt
+ N
(macOS). 🎜🎜🎜🎜3. 부동 창을 통해 여러 파일 열기🎜🎜🎜탭 및 프로젝트 보기 외에도 PyCharm을 사용하면 부동 창 형태로 여러 파일을 열 수 있습니다. 🎜🎜🎜🎜 현재 파일 부동: 🎜 편집기 탭을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "부동"을 선택합니다. 🎜🎜🎜플로팅 편집기 그룹: 🎜Ctrl
(Windows/Linux) 또는 Cmd
(macOS) 키를 동시에 누른 채 플로팅하려는 편집기 탭을 클릭하세요. 🎜🎜🎜 모든 편집기 부동: 🎜 메뉴 표시줄에서 "창" -> "모두 부동"을 클릭하거나 키보드 단축키 Ctrl
+ Shift
+ F12를 사용하세요.
(Windows/Linux) 또는 Cmd
+ Shift
+ F12
(macOS). 🎜🎜🎜이러한 방법을 유연하게 사용하면 PyCharm에서 여러 프로젝트와 파일을 동시에 쉽게 처리하고 개발 효율성을 높일 수 있습니다. 🎜위 내용은 더 많은 pycharm을 여는 방법의 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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