


Quel logiciel est nécessaire pour la programmation Python ?
Quels logiciels sont nécessaires pour la programmation Python ?
La programmation Python nécessite le logiciel PyCharm.
PyCharm est un IDE Python fourni avec un ensemble d'outils qui peuvent aider les utilisateurs à améliorer leur efficacité lors du développement en langage Python, tels que le débogage, la coloration syntaxique, la gestion de projet, les sauts de code, les invites intelligentes et l'auto -complet, tests unitaires, contrôle de version. De plus, l'IDE fournit des fonctionnalités avancées pour prendre en charge le développement Web professionnel sous le framework Django.
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Fonctions principales de PyCharm
● Assistance au codage
Il fournit Un éditeur intelligent et configurable avec complétion de codage, extraits de code et prise en charge du pliage de code et des fenêtres divisées peut aider les utilisateurs à terminer leur travail de codage plus rapidement et plus facilement.
Quantity Navigation dans le code du projet
L'EDI peut aider les utilisateurs à naviguer instantanément d'un fichier à un autre, d'une méthode à sa déclaration ou à son utilisation, et même à travers la hiérarchie des classes. Cela peut même être plus rapide si les utilisateurs apprennent à utiliser les touches de raccourci fournies.
● Analyse du code
Les utilisateurs peuvent utiliser sa syntaxe de codage, la mise en évidence des erreurs, la détection intelligente et les suggestions de complétion rapide du code en un clic pour optimiser le codage.
● Refactoring Python
Avec cette fonctionnalité, les utilisateurs peuvent facilement renommer, extraire des méthodes/superclasses, importer des champs/variables/constantes, avancer et avancer dans le projet/refactoring arrière.
● Prend en charge Django
Avec ses propres éditeurs HTML, CSS et JavaScript, les utilisateurs peuvent développer plus rapidement le Web via le framework Django. De plus, il prend en charge CoffeeScript, Mako et Jinja2.
● Prend en charge Google App Engine
Les utilisateurs peuvent choisir d'utiliser l'environnement d'exploitation Python 2.5 ou 2.7 pour développer des applications pour Google App Engine et effectuer le déploiement de programmes de routine.
● Contrôle de version intégré
Connectez-vous, déconnectez-vous, affichez le fractionnement et la fusion - le tout dans son interface utilisateur VCS unifiée (disponible pour Mercurial, Subversion, Git, Perforce et autres SCM).
● Débogueur de page graphique
Les utilisateurs peuvent utiliser son propre débogueur complet pour ajuster les applications Python ou Django et les unités de test. Le débogueur a des points d'arrêt et des étapes, des vues multi-écrans, des fenêtres et des expressions d'évaluation.
● Tests unitaires intégrés
Les utilisateurs peuvent exécuter un fichier de test, une seule classe de test, une méthode ou tous les projets de test dans un dossier.
● Personnalisable et extensible
Peut être lié avec Textmate, NetBeans, Eclipse & Emacs Keyboard Master et le plug-in d'émulation Vi/Vim.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
