PyCharm 是一款功能強大的 Python 整合開發環境(IDE),提供了豐富的快捷鍵和功能,讓開發者更有效率地編寫和偵錯程式碼。本文將分享一些 PyCharm 運行快捷鍵的實用技巧,並附有具體的程式碼範例,幫助讀者更能掌握這些技巧。
1. 執行目前檔案
在 PyCharm 中,可以使用快速鍵 Shift F10
來執行目前開啟的 Python 檔案。這個快捷鍵能夠快速地執行目前正在編輯的程式碼,方便調試和測試。
範例程式碼:
print("Hello, PyCharm!")
按Shift F10
後,將看到輸出結果為:Hello, PyCharm!
2. 執行選定的程式碼片段
有時候我們只需要執行程式碼中的某一部分,可以使用PyCharm 提供的執行選定的程式碼片段功能。選取要執行的程式碼,然後按下快速鍵 Ctrl Shift E
(或右鍵選單選擇「Evaluate Expression」),即可執行選取的程式碼片段。
範例程式碼:
a = 10 b = 20 print(a + b)
選取print(a b)
,按下Ctrl Shift E
後,將會輸出結果30
。
3. 調試模式下的運行技巧
在PyCharm 中進行程式碼調試是非常常見的操作,可以使用一些快捷鍵來幫助更有效率地調試程式碼。
-
F8
:逐行執行程式碼 -
F7
:進入函數內部 -
Shift F8
:跳出目前函數 -
Ctrl F2
:強制停止偵錯
範例程式碼:
def add(a, b): return a + b result = add(5, 10) print(result)
在在偵錯模式下,按下F8
可以逐行執行程式碼,按下F7
可以進入add
函數內部進行偵錯。
4. 執行單元測試
PyCharm 提供了方便的單元測試工具,可以執行已經定義好的單元測試案例來檢驗程式碼是否符合預期。可以使用快速鍵 Ctrl Shift F10
(或在測試類別名稱或方法名稱上右鍵選擇“Run”)來執行目前的單元測試。
範例程式碼:
import unittest def add(a, b): return a + b class TestAdd(unittest.TestCase): def test_add(self): self.assertEqual(add(3, 5), 8) if __name__ == '__main__': unittest.main()
選取TestAdd
類別或test_add
方法,按下Ctrl Shift F10
,將會執行單元測試並輸出測試結果。
透過本文分享的 PyCharm 運行快捷鍵實用技巧,相信讀者能夠更熟練地運用 PyCharm 進行程式碼編寫和調試。希望這些技巧能幫助讀者提高工作效率,並更好地開發 Python 專案。
以上是PyCharm運行快捷鍵實用技巧分享的詳細內容。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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