PyCharm에서 삭제된 파일을 복구하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 로컬 기록에서 복구: "버전 관리" 탭에서 "로컬 기록"을 선택한 다음 타임라인에서 삭제된 파일의 타임스탬프를 선택하고 마지막으로 "되돌리기"를 클릭합니다. 버전 제어 시스템에서 복구: "Version Control" 탭에서 "Repository"를 선택하고 "Blame" 기능을 사용하여 파일을 삭제한 커밋을 찾은 다음 "Checkout to"를 클릭합니다.
PyCharm에서 삭제된 파일을 복구하는 방법
삭제된 파일을 복구하는 방법:
PyCharm은 삭제된 파일을 복구하는 다음 두 가지 방법을 제공합니다.
1 로컬에서 기록에서 복원:
- "버전 관리" 탭으로 이동하세요.
- "로컬 기록"을 선택하세요.
- 타임라인에서 삭제된 파일의 타임스탬프를 선택하세요.
- 파일을 작업 복사본으로 복원하려면 "되돌리기" 버튼을 클릭하세요.
2. 버전 제어 시스템에서 복원:
- 파일이 버전 제어 시스템(예: Git)에서 관리되는지 확인하세요.
- "버전 관리" 탭으로 이동하세요.
- "저장소"를 선택하세요.
- "지점" 목록에서 올바른 지점을 선택하세요.
- "Blame" 기능을 사용하여 파일을 삭제한 커밋을 찾으세요.
- 파일을 작업 복사본으로 복원하려면 "체크아웃 대상" 버튼을 클릭하세요.
참고:
- 로컬 기록: 버전 관리 시스템에 커밋되지 않은 파일에만 적용됩니다.
- 버전 관리 시스템: 필수 파일이 버전 관리 시스템에 추가되었습니다.
- 파일이 안전하게 삭제되었거나 디스크가 손상된 경우 복구가 불가능합니다.
- 데이터 손실을 방지하기 위해 중요한 파일은 정기적으로 백업하는 것이 좋습니다.
위 내용은 pycharm으로 삭제된 파일을 복구하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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 == "__"

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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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