pembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimana untuk mencipta projek python dalam pycharm
Buat projek Python menggunakan PyCharm: Buka PyCharm dan klik Fail > Isikan nama projek, lokasi dan penterjemah Python. Pilihan: Pilih rangka kerja dan buat fail Python utama. Klik Buat. Paparan projek, editor, konsol dan terminal akan muncul dan anda kini boleh menulis dan melaksanakan kod.
Cara menggunakan PyCharm untuk mencipta projek Python
PyCharm menyediakan antara muka mudah untuk mencipta projek Python dengan mudah. Berikut ialah panduan langkah demi langkah tentang cara mencipta projek Python menggunakan PyCharm:
Langkah 1: Buka PyCharm
Lancarkan Persekitaran Pembangunan Bersepadu (IDE) PyCharm.
Langkah 2: Buat projek baharu
Dalam PyCharm, klik menu Fail dan pilih >Projek Baharu.
Langkah 3: Isikan butiran projek
Dalam kotak dialog Projek Baharu, isikan butiran berikut:
- Nama Projek: Masukkan nama untuk projek anda.
- Lokasi: Pilih lokasi di mana projek anda akan disimpan.
- Python Interpreter: Pilih jurubahasa Python yang anda mahu gunakan untuk projek anda.
Langkah 4: Pilih rangka kerja (pilihan)
Jika anda ingin menggunakan rangka kerja tertentu (seperti Django atau Flask), pilihnya. Langkah ini adalah pilihan, anda boleh menambah bingkai kemudian.
Langkah 5: Buat fail utama (pilihan)
Jika anda mahu fail Python utama dijana semasa anda mencipta projek anda, pilih kotak semak "Buat fail Python utama".
Langkah 6: Klik butang "Buat"
Klik butang "Buat" untuk mencipta projek.
Selepas penciptaan projek:
- Paparan projek: Paparan projek menunjukkan folder dan struktur fail projek.
- Editor: Editor digunakan untuk menulis dan mengedit kod Python.
- Konsol: Konsol digunakan untuk menjalankan kod dan melihat output.
- Terminal: Terminal digunakan untuk melaksanakan arahan dalam direktori projek.
Anda kini telah berjaya mencipta projek Python dan boleh mula menulis dan melaksanakan kod.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mencipta projek python dalam pycharm. 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
