


Une lecture incontournable pour les développeurs Python : guide de configuration de l'environnement PyCharm
PyCharm est un environnement de développement intégré (IDE) couramment utilisé par de nombreux développeurs Python. Il fournit une multitude de fonctions et d'outils pour permettre aux développeurs d'écrire, de déboguer et de tester efficacement le code Python. Avant d'utiliser PyCharm pour le développement, une étape importante consiste à configurer l'environnement PyCharm. Cet article fournira aux développeurs Python un guide de configuration de l'environnement PyCharm, comprenant l'installation de PyCharm, la configuration de l'interpréteur Python, la configuration d'un environnement virtuel, etc., et sera également accompagné d'exemples de code spécifiques.
Installez PyCharm
Tout d'abord, nous devons télécharger et installer PyCharm. Vous pouvez télécharger le package d'installation de PyCharm depuis le site officiel de JetBrains et sélectionner la version appropriée à télécharger et à installer en fonction du système d'exploitation. Une fois l'installation terminée, vous pouvez démarrer PyCharm et le configurer.
Configurer l'interpréteur Python
Dans PyCharm, vous devez configurer l'interpréteur Python afin de pouvoir exécuter correctement le code Python. Vous pouvez le configurer selon les étapes suivantes :
- Ouvrez PyCharm, cliquez sur "Fichier" -> "Paramètres" dans le menu pour accéder à l'interface des paramètres.
- Dans l'interface des paramètres, sélectionnez "Project Interpreter", cliquez sur le menu déroulant dans le coin supérieur droit et sélectionnez "Ajouter...".
- Dans la fenêtre pop-up, vous pouvez sélectionner l'interpréteur Python qui a été installé localement, ou vous pouvez créer un nouvel environnement virtuel en cliquant sur "Nouvel environnement".
- Après avoir sélectionné l'interpréteur Python, cliquez sur "OK" pour terminer la configuration.
Créer un environnement virtuel
Les environnements virtuels peuvent nous aider à gérer les packages de dépendances de projets et à maintenir l'indépendance du projet. Les étapes pour créer un environnement virtuel dans PyCharm sont les suivantes :
- Ouvrez PyCharm, cliquez sur "Fichier" -> "Paramètres" dans le menu pour accéder à l'interface des paramètres.
- Dans l'interface des paramètres, sélectionnez "Project Interpreter", cliquez sur le menu déroulant dans le coin supérieur droit et sélectionnez "Afficher tout...".
- Dans la fenêtre pop-up, cliquez sur le signe "+" dans le coin supérieur droit et sélectionnez "Ajouter...".
- Dans la fenêtre de sélection de l'interpréteur, sélectionnez "Virtualenv Environment" et cliquez sur "OK".
- Dans la fenêtre pop-up, sélectionnez l'emplacement d'installation de l'environnement virtuel et de l'interpréteur Python, puis cliquez sur "OK" pour terminer la création.
Configurer l'outil de formatage de code
PyCharm fournit des outils de formatage de code qui peuvent nous aider à normaliser le style de code. Les étapes pour configurer l'outil de formatage du code sont les suivantes :
- Ouvrez PyCharm, cliquez sur "Fichier" -> "Paramètres" dans le menu pour accéder à l'interface des paramètres.
- Dans l'interface des paramètres, sélectionnez "Éditeur" -> "Style de code".
- Dans l'interface "Code Style", vous pouvez configurer les règles de formatage du code, telles que l'indentation, les sauts de ligne, etc.
- Cliquez sur "Appliquer" pour enregistrer la configuration.
Configurer la complétion automatique du code
La complétion automatique du code est un outil puissant fourni par PyCharm qui peut nous aider à écrire du code rapidement. Les étapes pour configurer la complétion automatique du code sont les suivantes :
- Ouvrez PyCharm, cliquez sur "Fichier" -> "Paramètres" dans le menu pour accéder à l'interface des paramètres.
- Dans l'interface des paramètres, sélectionnez « Éditeur » -> « Général » -> « Achèvement du code ».
- Dans l'interface "Code Completion", vous pouvez configurer la méthode de déclenchement de la complétion automatique, le contenu des invites automatiques, etc.
- Cliquez sur "Appliquer" pour enregistrer la configuration.
Configuration du débogage
PyCharm fournit de puissantes fonctions de débogage qui peuvent nous aider à localiser rapidement les problèmes de code. Les étapes pour configurer la fonction de débogage sont les suivantes :
- Ouvrez PyCharm, cliquez sur "Exécuter" -> "Modifier les configurations..." dans le menu pour accéder à l'interface de configuration.
- Dans l'interface de configuration, vous pouvez définir les paramètres de démarrage du débogage, les variables d'environnement et d'autres informations.
- Cliquez sur "Appliquer" pour enregistrer la configuration.
Ce qui précède est un guide destiné aux développeurs Python pour configurer l'environnement dans PyCharm. En configurant l'environnement PyCharm, vous pouvez améliorer l'efficacité du développement et réduire la probabilité d'erreurs. J'espère que cet article sera utile aux développeurs Python.
# 示例代码:在PyCharm中编写一个简单的Python程序 def hello_world(): print("Hello, World!") if __name__ == '__main__': hello_world()
J'espère que grâce à cet article, les développeurs Python pourront mieux utiliser PyCharm pour le développement, améliorer l'efficacité du développement et écrire un meilleur code Python.
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.

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.

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.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

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

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
