在Python開發人員中,使用最多的開發工具就是PyCharm了。
先來科普一下什麼是pycharm呢?
PyCharm是由JetBrains打造的一款Python IDE。支援macos windows linux.
JetBrains是一家捷克的軟體開發公司,該公司位於捷克的布拉格
值的注意的是pycharm還是調取python.exe來執行程式碼程式
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#pycharm的功能如下:
介面友善
調試
語法高亮
#程式碼跳轉
#智慧提示
#自動完成
#單元測試
版本控制
pycharm這款工具雖然是開源的,但是還是有收費版的,除了社群版免費之外,剩下的專業版就要收費了。
下載pycharm
#官網連結:https://www.jetbrains.com/
我們直接點開該產品的鏈接,然後直接下載它就可以了:
https://www.jetbrains.com/pycharm/?fromMenu
在該頁面中,我可以看到pycharm的相關版本,和對應對應的三大主流系統平台。
我們可以先進入專業版中查詢到它的價格:根據不同功能以及額外的安裝包價格如下
我們先下載社群版的windows平台下的pycharm.圖片中的路徑一定是上回建立的3P檔案工作架構中的安裝套件路徑
安裝pycharm
因是普通軟體,所以安裝路徑可以為預設的:
#選擇選項中的64位元和關聯選項:
靜等安裝就可以了。
在允許它的一些協議條款之後,就會呈現出一個pycharm的歡迎介面
因為是第一次使用,所以這裡我選擇新建一個項目:
在紅框處,我們可以看的到基礎瀏覽就是我之前說到的3P檔案工作架構。
因為預設的這個pycharm就是Python的編譯工具,所以它就迅速的能夠找到我磁碟檔案架構中的python.exe這個執行檔;因為最終的執行程式碼都是由Python.exe來執行的。
依照先前規劃好的文件工作要求,需要把把專案路徑規劃好:把路徑指向project檔。如果出現了以下的錯誤提示,按照翻譯,我可以得出project檔案必須是空檔案才可以的結論!因此我需要刪除該目錄下的檔案才可以建立新的項目。
這樣的話就不會再有錯誤的提示了,我們就能進行下一步的建立新專案了。
我們終於可以看到pycharm編譯軟體的真面路,圖中左面的一些都是DLLS的庫文件,這裡我們新建一個Python文件,如圖所示。
我新建一個專案檔為hello.
#進入到編譯工具之後,我們可以對其進行下最佳化:
1.工具列調出:
#2.介面炫彩調整
深度的背景顏色能夠更好的保護開發人員的眼睛。
並調整樣式為monokai,自己可以隨意進行搭配。只要自己舒服就好。
簡單的優化完pycharm之後,寫好一段程式碼之後是如何執行的呢?
我們點擊圖中的run開始執行
並且在下面能顯示我們執行出的內容來,我們可以看得到裡面顯示的結果就是用python.exe來執行的hello.py這個檔。
最後經過自己的最佳化調整出自己認為最舒適的頁面即可:
以上是一款對python初學者友好的編輯器的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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