Ist das iPad zum Schreiben von Python geeignet?
Auf Website B gibt es viele Blogger, die Videos über die Verwendung des iPad als Produktivitätstool aufgenommen haben, wie z. B. die Verwendung des iPad zum Zeichnen von Comics, zum Erstellen von Notizen, zum Schneiden von Videos, für leichte Büroarbeiten usw. Das kann das iPad also sein Wird zum Schreiben von Code und zum Ausführen von Python verwendet?
Dies ist auch ein Anliegen einiger Python-Neulinge. Sie laden oft einige Python-Bearbeitungs-Apps herunter und versuchen, Python darauf zu üben, wie Pythonista, Pyto, Python3IDE usw.
„Meine Idee ist, dass das iPad nicht zum Schreiben von Code geeignet ist, geschweige denn zum Ausführen von Python, weil es viele Umgebungseinschränkungen hat und nicht zum Bearbeiten geeignet ist.“
Ruzhihu antwortete scherzhaft: Das iPad ist das einzige Eine Funktion, die beim Erlernen von Python hilfreich ist, ist das Herunterfahren des Computers ...
Aber wenn Sie es unbedingt verwenden müssen, können Sie die Kombination von iPad + Jupyter in Betracht ziehen und eine externe Tastatur als Notizanwendung konfigurieren .
Apropos Jupyter: Es handelt sich möglicherweise um eine webbasierte Python-Data-Science-Plattform, auf der Python, R, Markdown usw. geschrieben werden können Geeignet für die Datenverarbeitung und -analyse.
Jupyter hat zwei Produktformen: Notebook und Lab. Es kann lokal installiert oder auf dem Server bereitgestellt werden, sodass der iPad-Browser Jupyter ausführen und Python-Code bearbeiten kann.
Wie stellt man also Jupyter auf dem Server bereit?
Tatsächlich ist es nicht schwierig, es in etwa 5 Schritten durchzuführen:
1. Kaufen Sie einen Cloud-Server (Linux)
Standardmäßig läuft auf dem Notebook-Server nur der lokale 127.0.0.1:8888 und Es kann nur lokal darauf zugegriffen werden, d. h. Sie können http://127.0.0.1:8888 verwenden, um lokal über einen Browser auf das Notebook zuzugreifen.
2. Installieren Sie Anaconda oder Miniconda auf dem Cloud-Serversystem.
In diesem Schritt wird Conda installiert, ein Python-Paketverwaltungstool. Für eine schnellere Download-Geschwindigkeit wird empfohlen, die Conda-Quelle auf die Tsinghua-Quelle umzustellen.
3. Wenn Sie Anaconda oder Miniconda installiert haben, kann dieser Schritt weggelassen werden
4.
Jupyter-Komponenten werden alle mit Conda installiert. Informationen zur Konfiguration finden Sie im Tutorial: https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/public_server.html.
5. Konfigurieren Sie den Domänennamenzugriff für Jupyter.
Sehen Sie sich das Tutorial für die Konfigurationsmethode an: https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/public_server.html#using-a-gateway-server-for-kernel-management.
Nach Abschluss dieser 5 Schritte können Sie über den Domänennamen auf Jupyter im iPad-Browser zugreifen und Python-Code auf Notebook oder Lab bearbeiten und ausführen.
Wenn Sie keinen eigenen Server konfigurieren möchten, können Sie auch vorgefertigte Jupyter-Anwendungen wie mybinder verwenden. Sie können Ihre eigene Jupyter-Umgebung einrichten, indem Sie die Website besuchen.
Kurz gesagt, ich empfehle nicht, das iPad zum Üben von Python zu verwenden. Der Zeitaufwand ist zu hoch und die realisierbaren Funktionen sind ebenfalls begrenzt. Sie können beruhigt am Computer programmieren, wir kümmern uns nicht darum.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIst das iPad zum Schreiben von Python geeignet?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

VS Code ist der vollständige Name Visual Studio Code, der eine kostenlose und open-Source-plattformübergreifende Code-Editor und Entwicklungsumgebung von Microsoft ist. Es unterstützt eine breite Palette von Programmiersprachen und bietet Syntax -Hervorhebung, automatische Codebettel, Code -Snippets und intelligente Eingabeaufforderungen zur Verbesserung der Entwicklungseffizienz. Durch ein reiches Erweiterungs -Ökosystem können Benutzer bestimmte Bedürfnisse und Sprachen wie Debugger, Code -Formatierungs -Tools und Git -Integrationen erweitern. VS -Code enthält auch einen intuitiven Debugger, mit dem Fehler in Ihrem Code schnell gefunden und behoben werden können.

VS -Code kann nicht nur Python ausführen, sondern bietet auch leistungsstarke Funktionen, einschließlich: automatisch Identifizieren von Python -Dateien nach der Installation von Python -Erweiterungen, Bereitstellung von Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung, Debugging und anderen Funktionen. Erweiterungen stützen sich auf die installierte Python -Umgebung und dienen als Bearbeitung von Brückenverbindungen und Python -Umgebung. Zu den Debugging-Funktionen gehören das Einstellen von Haltepunkten, das Schritt-für-Schritt-Debugging, das Anzeigen von Variablenwerten und die Verbesserung der Debugging-Effizienz. Das integrierte Terminal unterstützt das Ausführen komplexer Befehle wie Unit -Tests und Paketverwaltung. Unterstützt erweiterte Konfiguration und verbessert Funktionen wie Codeformatierung, Analyse und Versionskontrolle.
