PyCharm에서 Python 파일을 실행하는 단계: 프로젝트를 열거나 Python 파일을 추가합니다. 실행하려는 파일로 이동합니다. 실행/디버그 설정을 구성합니다(선택 사항). 파일을 실행하려면 "실행" 버튼을 클릭하세요.
PyCharm에서 Python 파일 실행
PyCharm에서 Python 파일을 실행하려면 다음 단계를 따르세요.
1 프로젝트 또는 파일을 엽니다.
- Python 파일 프로젝트가 있거나 새 프로젝트를 만듭니다.
- 이미 Python 파일이 있는 경우 파일 > 열기 메뉴를 통해 프로젝트에 추가하세요.
2. 실행할 파일을 선택합니다.
- 프로젝트 도구 창에서 실행하려는 Python 파일을 찾습니다.
- 파일을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "실행"을 선택하세요.
3. 실행/디버그 구성 설정(선택 사항)
- 실행 대화 상자에서는 매개변수, 작업 디렉터리, 환경 변수 등의 실행/디버그 설정을 구성할 수 있습니다.
- 대부분의 경우 기본 설정으로 충분하지만 필요에 따라 조정할 수 있습니다.
4. 파일 실행
- 파이썬 파일을 실행하려면 "실행" 버튼을 클릭하세요.
- 실행 결과는 "콘솔" 도구 창에서 확인할 수 있습니다.
기타 옵션:
- 바로가기를 통해 실행: 바로가기 Ctrl+Shift+F10(Windows/Linux) 또는 Cmd+Shift+F10(macOS)을 사용하여 현재 선택한 파일을 실행합니다.
- 실행 메뉴 사용: 실행 메뉴를 통해 실행 구성 및 디버깅과 같은 추가 실행 옵션에 액세스합니다.
- 터미널에서 실행: 도구 > 터미널 메뉴를 통해 터미널에서 Python 파일을 실행할 수 있습니다.
위 내용은 pycharm으로 Python 파일을 실행하는 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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