PyCharm에서 여러 Py 파일 실행: 파일 열기, 실행 구성 생성, 스크립트 추가 및 옵션 구성. 구성을 저장하고 실행하면 PyCharm은 지정된 모든 Py 파일을 동시에 실행합니다. 출력 및 오류 메시지는 "실행" 도구 창에서 볼 수 있습니다.
PyCharm에서 여러 Py 파일을 실행하는 방법
PyCharm은 사용자가 동시에 여러 Py 파일을 실행할 수 있는 인기 있는 Python 개발 환경입니다. 이는 다양한 파일에서 함수나 클래스를 정의하거나, 코드를 테스트하거나, 복잡한 스크립트를 실행하는 데 유용합니다.
구체적인 단계:
- 실행하려는 파일 열기: PyCharm에서 실행하려는 각 Py 파일을 엽니다.
- 실행 구성 만들기: 메뉴 표시줄에서 "실행" > "구성 편집"을 클릭합니다.
- 새 구성 추가: "+" 버튼을 클릭하고 "Python"을 선택하세요.
- 스크립트 구성: "스크립트" 탭에서 "콘텐츠 루트 추가"를 클릭하고 실행하려는 Py 파일을 선택합니다.
- 추가 옵션 설정(선택): 선택 사항이지만 실행 매개변수, 환경 변수, 작업 디렉터리 등 추가 옵션을 설정할 수 있습니다.
- 구성 저장: 구성을 저장하려면 "확인"을 클릭하세요.
- 실행 구성: 메뉴 표시줄에서 "실행" > "실행..."을 클릭하고 방금 생성한 구성을 선택한 다음 "확인"을 클릭하세요.
PyCharm은 지정된 모든 Py 파일을 동시에 실행합니다. 도구 실행 창에서 출력 및 오류 메시지를 볼 수 있습니다.
팁:
- 모든 Py 파일이 동일한 디렉터리에 저장되어 있는지 확인하세요.
- 종속성이 있는 여러 Py 파일을 실행하는 경우 해당 종속성을 올바르게 가져왔는지 확인하세요.
- 단축키 "Ctrl+Alt+R"(Windows/Linux) 또는 "Cmd+Option+R"(Mac)을 사용하여 현재 파일의 모든 Py 파일을 실행할 수 있습니다.
위 내용은 pycharm으로 여러 py 파일을 실행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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