


Wie verwaltet man Umgebungsvariablen in PyCharm für die Django-Entwicklung?
Umgebungsvariablen in PyCharm für die Django-Entwicklung festlegen
Bei der Arbeit mit Django-Projekten ist es notwendig, Umgebungsvariablen festzulegen, um Datenbankeinstellungen zu konfigurieren und andere Parameter. Anstatt diese Variablen manuell festzulegen oder externe Bash-Dateien zu verwenden, bietet PyCharm eine bequeme Möglichkeit, Umgebungsvariablen innerhalb seines Ausführungskonfigurationsmenüs zu verwalten.
So legen Sie Umgebungsvariablen in PyCharm fest:
- Öffnen Klicken Sie auf die Auswahl „Konfiguration ausführen“ in der oberen rechten Ecke der IDE und klicken Sie auf „Konfigurationen bearbeiten…“
- Wählen Sie im Konfigurationsfenster die gewünschte Python- oder Django-Datei aus dem Menü aus.
- Suchen Sie den Abschnitt „Umgebungsvariablen“ und klicken Sie auf „Bearbeiten…“
- Es erscheint ein Dialogfeld, in dem Sie Umgebungsvariablen hinzufügen, bearbeiten oder entfernen können.
- Geben Sie die gewünschten Variablen ein und Klicken Sie auf „OK“, um die Änderungen zu speichern.
Um beispielsweise die Variablen festzulegen:
export DATABASE_URL=postgres://127.0.0.1:5432/my_db_name export DEBUG=1
Fügen Sie sie einfach als Schlüsselwert zum Dialogfeld „Umgebungsvariablen“ hinzu Paare:
DATABASE_URL=postgres://127.0.0.1:5432/my_db_name DEBUG=1
Nach der Konfiguration können Sie mit dem Modul os.environ in Ihrem Code auf die Umgebungsvariablen zugreifen. So greifen Sie beispielsweise auf den Wert der Variable DATABASE_URL zu:
<code class="python">import os print(os.environ['DATABASE_URL'])</code>
Indem Sie Umgebungsvariablen direkt in den Ausführungskonfigurationen von PyCharm festlegen, können Sie Ihren Django-Entwicklungsprozess rationalisieren und die Notwendigkeit einer externen Konfigurationsverwaltung vermeiden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwaltet man Umgebungsvariablen in PyCharm für die Django-Entwicklung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.
