PyCharm에서 새 프로젝트 만들기: PyCharm을 시작하고 "새 프로젝트"를 선택합니다. "Python 프로젝트"를 선택하고 프로젝트 이름과 위치를 입력합니다. Python 인터프리터와 가상 환경을 선택합니다(필요한 경우). 템플릿을 선택합니다(선택 사항). 생성을 클릭합니다.
PyCharm에서 새 프로젝트를 만드는 방법
1단계: PyCharm 시작
PyCharm을 시작하고 완전히 로드될 때까지 기다립니다.
2단계: "새 프로젝트"를 선택합니다.
PyCharm 홈페이지에서 "새 프로젝트" 버튼을 클릭합니다.
3단계: 프로젝트 유형 선택
새 프로젝트 창에서 생성하려는 프로젝트 유형을 선택합니다. Python 프로젝트의 경우 Python 프로젝트를 선택합니다.
4단계: 프로젝트 이름 및 위치 지정
프로젝트 이름을 입력하고 프로젝트 위치를 지정합니다.
5단계: 프로젝트 설정 구성
프로젝트 인터프리터 드롭다운 목록에서 프로젝트에 사용할 Python 인터프리터를 선택합니다. 설치된 인터프리터를 선택하거나 새 인터프리터를 생성할 수 있습니다.
환경 드롭다운 목록에서 사용하려는 가상 환경을 선택하세요(사용 가능한 경우).
6단계: 템플릿 선택(선택 사항)
프로젝트에 특정 모듈이나 설정을 포함하려는 경우 템플릿을 선택할 수 있습니다. 그렇지 않으면 이 단계를 건너뛸 수 있습니다.
7단계: "만들기"를 클릭하세요.
구성을 완료한 후 "만들기" 버튼을 클릭하세요.
PyCharm은 새 프로젝트를 생성하고 프로젝트 보기에 프로젝트 파일 구조를 표시합니다.
위 내용은 새로운 pycharm을 만드는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python List 슬라이싱의 기본 구문은 목록 [start : stop : step]입니다. 1. Start는 첫 번째 요소 인덱스, 2.Stop은 첫 번째 요소 인덱스가 제외되고 3. Step은 요소 사이의 단계 크기를 결정합니다. 슬라이스는 데이터를 추출하는 데 사용될뿐만 아니라 목록을 수정하고 반전시키는 데 사용됩니다.

ListSoutPerformArraysin : 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData 및 3) MemoryEfficiencyForsParsEdata, butMayHavesLightPerformanceCosceperationOperations.

TOCONVERTAPYTHONARRAYTOALIST, USETHELIST () CONSTUCTORORAGENERATERATOREXPRESSION.1) importTheArrayModuleAndCreateAnarray.2) USELIST (ARR) 또는 [XFORXINARR] TOCONVERTITTOALIST.

chooSearRaysOverListSinpyTonforBetTerferformanceAndMemoryEfficiencyInspecificscenarios.1) arrgenumericalDatasets : arraysreducememoryUsage.2) Performance-CriticalOperations : ArraysofferspeedboostsfortaskslikeApenorsearching.3) TypeSenforc

파이썬에서는 루프에 사용하여 열거 및 추적 목록에 대한 이해를 나열 할 수 있습니다. Java에서는 루프를 위해 전통적인 사용 및 루프가 트래버스 어레이를 향해 향상시킬 수 있습니다. 1. Python 목록 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프, 열거 및 목록 이해력. 2. Java 어레이 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프 용 전통 및 루프를위한 향상.

이 기사는 버전 3.10에 도입 된 Python의 새로운 "매치"진술에 대해 논의하며, 이는 다른 언어로 된 문장과 동등한 역할을합니다. 코드 가독성을 향상시키고 기존 IF-ELIF-EL보다 성능 이점을 제공합니다.

Python 3.11의 예외 그룹은 여러 예외를 동시에 처리하여 동시 시나리오 및 복잡한 작업에서 오류 관리를 향상시킵니다.

Python의 기능 주석은 유형 확인, 문서 및 IDE 지원에 대한 기능에 메타 데이터를 추가합니다. 코드 가독성, 유지 보수를 향상 시키며 API 개발, 데이터 과학 및 라이브러리 생성에 중요합니다.


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