PyCharm은 다음 방법으로 이전 작업을 실행 취소할 수 있습니다. 키보드 단축키 사용: Windows/Linux: Ctrl + Z Mac: Cmd + Z 메뉴 탐색 사용: 편집 > 실행 취소 도구 모음 버튼 사용: 왼쪽 화살표(실행 취소)가 있는 원 버튼 클릭 PyCharm 다단계 실행 취소 및 다시 실행을 지원하고 도구 모음 버튼 옆에 기록 메뉴를 제공합니다. 실행 취소 작업을 수행할 수 없게 되는 것을 방지하려면 정기적으로 파일을 저장하는 습관을 기르는 것이 좋습니다.
PyCharm에서 이전 단계를 복원하는 방법
PyCharm으로 개발할 때 실수로 파일을 닫거나 실수로 코드를 삭제하는 등 예상치 못한 상황이 불가피하게 발생합니다. 이러한 상황에 대처하기 위해 PyCharm은 이전 단계를 복원하여 빠르게 이전 작업을 재개할 수 있는 기능을 제공합니다.
방법:
-
단축키 사용
- Windows/Linux: Ctrl + Z
- Mac: Cmd + Z
-
메뉴를 사용하여 탐색
- 메뉴 표시줄 > 편집 > 실행 취소
-
도구 모음 버튼 사용
- 도구 모음에서 왼쪽을 가리키는 화살표가 있는 원 모양의 "실행 취소" 버튼을 클릭하세요.
확장:
- PyCharm은 다중 레벨 실행 취소도 지원하므로 여러 단계를 복원할 수 있습니다.
- 다음 단계를 재개하려면 "복원" 단축키를 사용할 수 있습니다.
- Windows/Linux: Ctrl + Shift + Z
- Mac: Cmd + Shift + Z
더 많은 경우 실행 취소 또는 다시 실행 작업을 여러 번 수행한 경우 도구 모음의 실행 취소 및 다시 실행 버튼 옆에 있는 메뉴에서 기록을 보고 되돌릴 특정 단계를 선택할 수 있습니다.
팁:
- 실행 취소가 항상 가능한 것은 아닙니다. 예를 들어, 파일이 저장되었거나 프로젝트가 다시 로드된 경우 이전 단계로 되돌릴 수 없습니다.
- 오작동을 방지하려면 정기적으로 파일을 저장하는 습관을 기르는 것이 좋습니다.
위 내용은 pycharm에서 이전 단계를 복원하는 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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