


Bermula dari awal: Analisis terperinci pemasangan dan konfigurasi PyCharm
Mula dari awal: Penjelasan terperinci mengenai pemasangan dan konfigurasi PyCharm
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, bahasa pengaturcaraan Python semakin digunakan secara meluas dan telah menjadi pilihan pertama ramai pembangun dan saintis data. Sebagai persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) Python, PyCharm memainkan peranan penting dalam proses pembangunan Python. Artikel ini akan memperkenalkan proses pemasangan dan konfigurasi PyCharm secara terperinci dari awal, dengan contoh kod khusus.
Pemasangan PyCharm adalah sangat mudah, anda perlu memuat turun pakej pemasangan PyCharm Laman web rasmi menyediakan dua versi, Profesional dan Komuniti, untuk dipilih oleh pengguna. Pilih versi yang sesuai, klik Muat turun, tunggu muat turun selesai dan kemudian klik dua kali pakej pemasangan untuk memasang. Semasa proses pemasangan, anda perlu memberi perhatian untuk memilih direktori pemasangan yang sesuai, dan anda boleh menyesuaikan pilihan pemasangan, termasuk sama ada untuk membuat pintasan desktop, dsb.
Selepas pemasangan selesai, apabila anda membuka PyCharm buat kali pertama, beberapa konfigurasi awal diperlukan. Mula-mula pilih tema antara muka lalai Pengguna boleh memilih tema yang berbeza mengikut keutamaan dan tabiat peribadi, dengan itu menjadikan antara muka pengaturcaraan lebih selesa dan cekap. Seterusnya, kita perlu mengkonfigurasi penterjemah Python. PyCharm menyokong pelbagai versi penterjemah Python, dan pengguna boleh memilih dan menambahkannya mengikut keperluan mereka.
Mengkonfigurasi penterjemah Python adalah sangat mudah Klik "Fail"->"Tetapan" untuk memasuki antara muka tetapan dan pilih "Jurubahasa Projek" dalam bar navigasi kiri. Jurubahasa Python yang sedang digunakan akan dipaparkan di sebelah kanan antara muka Klik butang tambah di sebelah kanan untuk memilih jurubahasa Python yang telah dipasang pada komputer anda, atau anda boleh memilih untuk memuat turun dan memasang jurubahasa baharu. Selepas memilih jurubahasa, klik "Guna" dan "OK" untuk menyimpan tetapan.
Selepas melengkapkan konfigurasi asas, kita boleh mula menggunakan PyCharm untuk pembangunan Python. Pertama, kita perlu membuat projek Python. Klik "Fail"->"Projek Baharu" di bahagian atas antara muka dan pilih lokasi storan dan nama projek projek. PyCharm secara automatik akan mencipta persekitaran maya dan mengikat projek kepada persekitaran maya Ini memastikan bahawa perpustakaan pihak ketiga dan versi Python yang digunakan dalam projek adalah konsisten dengan persekitaran maya.
Selepas mencipta projek, kami boleh mencipta fail Python, menulis kod, nyahpepijat dan menjalankan projek. Klik kanan pada projek ->"New"->"Python File", masukkan nama fail dan klik "OK". Kemudian, anda boleh menulis kod Python yang diperlukan dalam fail Python yang baru dibuat. Antara muka penyuntingan PyCharm menyediakan banyak fungsi seperti pelengkapan automatik kod dan kekunci pintasan, yang sangat meningkatkan kecekapan pembangunan.
Di bawah ini kami memberi anda contoh kod mudah untuk mengira faktorial:
def factorial(n): if n < 1: return 1 else: return n * factorial(n-1) if __name__ == "__main__": num = int(input("请输入一个正整数: ")) result = factorial(num) print(num, "的阶乘是", result)
Dalam kod di atas, fungsi ditakrifkan untuk mengira faktorial factorial
, dan kemudian dengan memasukkan integer positif, fungsi dipanggil untuk mengira faktorial dan mengeluarkan hasil.
Selain fungsi penyuntingan kod asas dan menjalankan, PyCharm juga menyediakan banyak fungsi berkuasa lain, seperti penyiapan kod automatik, pemfaktoran semula kod, kawalan versi, dll., menjadikan proses pembangunan lebih cekap dan mudah. Pada masa yang sama, PyCharm juga mempunyai dokumentasi terbina dalam dan kod sampel untuk banyak perpustakaan Python yang biasa digunakan, menjadikannya lebih mudah bagi pembangun untuk menyemak dan belajar.
Ringkasnya, PyCharm, sebagai persekitaran pembangunan bersepadu yang direka khas untuk pembangunan Python, mempunyai fungsi yang berkuasa dan antara muka yang mesra, menjadikannya mudah untuk pembangun mengedit, nyahpepijat dan menjalankan kod Python. Melalui pengenalan artikel ini, saya percaya bahawa setiap orang mempunyai pemahaman awal tentang pemasangan dan konfigurasi PyCharm, dan juga memahami beberapa operasi pembangunan asas. Saya harap artikel ini akan membantu semua orang dalam mempelajari dan menggunakan PyCharm, dan boleh meningkatkan kecekapan dan kualiti pembangunan Python.
Atas ialah kandungan terperinci Bermula dari awal: Analisis terperinci pemasangan dan konfigurasi PyCharm. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python 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 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.

Aplikasi 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.

Sama 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 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.

Adakah 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.

Aplikasi 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 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