pygame安裝步驟:1、使用「python --version」指令查看安裝的Python版本;2、安裝pip;3、下載pygame;4、進入cmd,輸入指令pip install wheel,安裝wheel; 5.在cmd中進入.whl檔案的目錄;6、cmd中輸入Python,然後輸入import pygame查看安裝是否成功;7、在編輯器設定中安裝pygame即可。
本教學作業系統:Windows10系統、Python3.11.4版本、Dell G3電腦。
1、python --version 查看已安裝的Python版本
#升級pip指令: python -m pip install --upgrade pip
#如果已經已經存在。下載了安裝檔就使用:pip install 檔案名稱
如果沒有下載就使用:python -m pip install --user 模組名,系統自動下載
#2、如果沒有安裝pip,先安裝pip。
網址是:https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads
下載第二個就行,解壓縮後,執行setup.py。
現在開啟cmd,查看pip安裝版本,現在pip已經安裝完成了。
cmd中輸入pip list ,你會看到所有使用pip安裝的套件。
3、下載pygame:
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame
#cp27代表python2.7版本,win32代表32位元作業系統。我的是python3.7,系統是64位,所以我下載的是
pygame-1.9.4-cp37-cp37m-win_amd64.whl
下載的檔名後綴是whl,因此下一步就是安裝能夠運行whl檔案的程式。
4、安裝wheel ,進入cmd,輸入指令:pip install wheel
5、在cmd中進入.whl檔案的目錄,我的檔案放在(E:\Python\pygame),
進入方法如下:在cmd中輸入指令E:(先進入E碟),然後輸入cd E:\Python\pygame,最後輸入pip install pygame-1.9.4-cp37-cp37m-win_amd64.whl
##6、檢視安裝是否成功,cmd中輸入Python,然後輸入import pygame
7、此時編輯器中還不能使用pygame,需要在設定中安裝一下
開啟settings -project interpreter,發現在project Interpreter中沒有pygame,點右邊的,搜尋pagame,點擊左下角的安裝,以後安裝其他模組,也是如此。以上是pygame怎麼安裝的詳細內容。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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