Tukar fungsi PyCharm versi Python dengan mudah
Cara mudah untuk menukar versi Python dalam PyCharm, contoh kod khusus diperlukan
PyCharm ialah persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) Python yang berkuasa, yang menyediakan banyak fungsi mudah untuk meningkatkan kecekapan pembangunan kami. Salah satu fungsi yang biasa digunakan ialah menukar versi Python. Semasa proses pembangunan, kita mungkin perlu menukar antara versi Python yang berbeza untuk menyesuaikan diri dengan keperluan projek atau persekitaran ujian yang berbeza. Artikel ini akan memperkenalkan cara mudah untuk menukar versi Python dalam PyCharm dan memberikan contoh kod khusus.
Menukar versi Python dalam PyCharm terutamanya dicapai dengan menetapkan penterjemah projek. Di bawah ialah langkah dan contoh kod khusus.
Langkah 1: Buka PyCharm dan buka projek di mana anda perlu menukar versi Python.
Langkah 2: Klik "Fail" dalam bar menu, kemudian pilih "Tetapan".
Langkah 3: Dalam tetingkap "Tetapan" timbul, pilih "Projek:
Langkah 4: Dalam halaman tetapan "Jurubahasa Projek", anda boleh melihat penterjemah Python yang digunakan oleh projek semasa. Klik ikon gear di penjuru kanan sebelah atas dan pilih "Tambah."
Langkah 5: Dalam tetingkap timbul "Tambah Jurubahasa Python", anda boleh memilih versi Python yang dipasang pada komputer anda. Jika anda sudah mempunyai versi Python yang anda ingin tukar dipasang, anda boleh memilih "System Interpreter" dan kemudian pilih versi penterjemah yang sepadan.
Langkah 6: Jika anda tidak mempunyai versi Python yang ingin anda tukar, anda boleh memilih "Persekitaran Baharu" dan kemudian pilih versi Python dan laluan pemasangan yang sepadan. Klik "OK" untuk mengesahkan tetapan.
Langkah 7: Dalam halaman tetapan "Jurubahasa Projek", pilih jurubahasa Python yang baru anda tambahkan dan klik "OK" untuk mengesahkan tetapan.
Selepas melengkapkan langkah di atas, anda telah berjaya menukar versi Python projek. Anda boleh menulis dan menjalankan kod dalam PyCharm, menggunakan versi Python pilihan anda.
Berikut ialah contoh kod khusus:
import sys print(sys.version)
Dengan kod di atas, apabila dijalankan dalam PyCharm, versi Python yang digunakan oleh projek semasa akan dicetak keluar. Anda boleh menukar penterjemah Python beberapa kali dan menjalankan kod di atas untuk mengesahkan sama ada suis berjaya.
Perlu diambil perhatian bahawa menukar versi Python boleh menyebabkan sesetengah pakej bergantung tidak serasi atau tidak dapat dipasang. Sebelum menukar versi Python, disyorkan untuk membuat sandaran projek anda dan memastikan pakej pergantungan projek anda serasi dengan versi Python sasaran.
Ringkasnya, PyCharm menyediakan cara mudah untuk menukar versi Python. Dengan menetapkan penterjemah projek, kami boleh bertukar dengan mudah antara versi Python yang berbeza dan melaksanakan kerja pembangunan dan ujian yang sepadan. Saya harap artikel ini akan membantu anda menukar versi Python dalam PyCharm.
Atas ialah kandungan terperinci Tukar fungsi PyCharm versi Python dengan mudah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AMPython lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.
Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AMPython dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.
Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AMAplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
Python dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AMSama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.
Python untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AMPython digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.
Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AMAdakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AMAplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AMPython lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).
Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
