So verwenden Sie das Pycharm-Plug-in
So verwenden Sie das PyCharm-Plug-In: 1. Wählen Sie den Menüpunkt „Extras“ oder „Plug-In-Name“ in der PyCharm-Menüleiste. 2. Wählen Sie die gewünschte Funktion oder Operation im Popup-Untermenü. Alternativ können Sie mit der rechten Maustaste in den Code-Editor klicken und den entsprechenden Menüpunkt auswählen, um das Plug-in zu verwenden.
Das Betriebssystem dieses Tutorials: Windows 10-System, Python-Version 3.11.4, DELL G3-Computer.
PyCharm ist eine beliebte integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für Python, die viele nützliche Plug-Ins bereitstellt, um Entwicklern dabei zu helfen, Python effizienter zu entwickeln. Hier sind einige Schritte und Tipps zur Verwendung des PyCharm-Plugins:
Installieren Sie das Plugin
Um das PyCharm-Plugin verwenden zu können, müssen Sie es zunächst installieren. In PyCharm können Sie Plugins installieren, indem Sie die folgenden Schritte ausführen:
Öffnen Sie PyCharm, wählen Sie das Menü „Datei“ und dann „Einstellungen“.
Wählen Sie im Einstellungsfenster „Plugins“ aus.
Geben Sie den Plugin-Namen in das Suchfeld ein oder durchsuchen Sie die Plugin-Liste, um das gewünschte Plugin zu finden.
Nachdem Sie das erforderliche Plug-in gefunden haben, klicken Sie auf die Schaltfläche „Installieren“, um die Installation zu starten.
Konfigurieren des Plug-Ins
Nach Abschluss der Installation muss das Plug-In konfiguriert werden. Einige Plugins müssen möglicherweise im Konfigurationsfenster von PyCharm konfiguriert werden, während andere möglicherweise eine Bearbeitung der Konfigurationsdatei erfordern. Um das Plugin zu konfigurieren, können Sie die folgenden Schritte ausführen:
Öffnen Sie PyCharm, wählen Sie das Menü „Datei“ und dann „Einstellungen“.
Wählen Sie im Einstellungsfenster die Registerkarte mit dem installierten Plugin aus.
Konfigurieren Sie entsprechend den spezifischen Anforderungen des Plug-Ins. Normalerweise umfasst dies die Auswahl einer zu verwendenden Sprache, das Festlegen von Tastenkombinationen, die Auswahl eines Themas usw.
Verwendung des Plug-Ins
Nachdem die Konfiguration abgeschlossen ist, können Sie mit der Verwendung des Plug-Ins beginnen. Die Verwendungsmethoden variieren von Plugin zu Plugin, können aber normalerweise verwendet werden von:
Wählen Sie den Menüpunkt „Extras“ oder „Plugin-Name“ in der Menüleiste von PyCharm.
Wählen Sie im Popup-Untermenü die gewünschte Funktion oder Operation aus.
Alternativ kann das Plugin genutzt werden, indem man im Code-Editor mit der rechten Maustaste klickt und den entsprechenden Menüpunkt auswählt.
Einige häufig verwendete PyCharm-Plugins sind:
CodeGlance: Dieses Plugin kann eine Miniaturansicht im Editor anzeigen, um eine schnelle Navigation und das Durchsuchen von Code zu ermöglichen. Um dieses Plugin zu verwenden, befolgen Sie diese Schritte:
Wählen Sie „Extras“ > „CodeGlance“ in der Menüleiste von PyCharm.
Wählen Sie die Editor-Registerkarte aus, auf der Sie Miniaturansichten anzeigen möchten.
Passen Sie die Größe und Position der Miniaturansicht an, indem Sie den Schieberegler ziehen.
Klicken Sie auf die Schaltfläche „Übernehmen“, um die Konfiguration zu speichern. Sie können jetzt im Editor eine Miniaturansicht sehen, um schnell durch Ihren Code zu navigieren und ihn zu durchsuchen.
Easypeasy: Dieses Plugin hilft Ihnen, Python-Code einfacher zu schreiben. Um dieses Plugin zu verwenden, folgen Sie bitte diesen Schritten:
Wählen Sie „Extras“ > „Easypeasy“ in der Menüleiste von PyCharm.
Wählen Sie im Popup-Fenster die Funktion oder Operation aus, die Sie verwenden möchten. Sie können beispielsweise zwischen automatischer Vervollständigung, Codeformatierung, Fehlerprüfung und mehr wählen.
Konfigurieren Sie nach Bedarf. Sie können beispielsweise Auslösezeichen für die automatische Vervollständigung festlegen, Codeformatierungsstile auswählen und vieles mehr.
Klicken Sie auf die Schaltfläche „Übernehmen“, um die Konfiguration zu speichern. Jetzt können Sie das Easypeasy-Plugin verwenden, um Python-Code einfacher zu schreiben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie das Pycharm-Plug-in. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

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.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

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.
