


Révéler les secrets de la configuration de PyCharm : vous aider à obtenir deux fois le résultat avec moitié moins d'effort
Les compétences de configuration de PyCharm révélées : vous permettent d'obtenir deux fois le résultat avec la moitié de l'effort
PyCharm, en tant qu'environnement de développement intégré Python puissant, fournit de nombreuses compétences de configuration puissantes et pratiques, permettant aux développeurs d'obtenir deux fois le résultat avec la moitié de l'effort . Cet article révélera quelques techniques de configuration de PyCharm et fournira des exemples de code spécifiques pour aider les lecteurs à mieux utiliser PyCharm pour le développement Python.
1. Invites de code et configuration d'achèvement
PyCharm fournit de puissantes invites de code et des fonctions d'achèvement, qui peuvent considérablement améliorer l'efficacité du développement. Dans PyCharm, nous pouvons personnaliser les invites de code dont nous avons besoin en configurant les paramètres de saisie semi-automatique. Par exemple, vous pouvez trouver l'option "Éditeur" - "Achèvement du code" dans les paramètres, où vous pouvez définir des paramètres tels que la touche de raccourci de déclenchement pour l'auto-complétion et le délai pour l'auto-complétion.
Exemple de code :
# 我们可以在PyCharm中设置自动补全的触发快捷键为Tab键 name = "Alice" print(name.) # 输入name后按下Tab键,会自动提示name变量的方法和属性
2. Configuration du contrôle de version
PyCharm prend en charge une variété de systèmes de contrôle de version, notamment Git, SVN, etc. Nous pouvons configurer le système de contrôle de version dans PyCharm pour gérer facilement la version du code du projet. Par exemple, vous pouvez ajouter un référentiel distant Git dans les paramètres « Contrôle de version » de PyCharm et l'associer au projet pour implémenter la soumission et la synchronisation du code.
Exemple de code :
# 在PyCharm中配置Git远程仓库 # 打开PyCharm,进入“VCS”-“Git”-“Remotes”菜单 # 点击“+”按钮添加远程仓库,填入仓库地址并保存 # 在PyCharm中可以方便地进行代码提交和拉取操作
3. Configuration du formatage du code
PyCharm fournit des fonctions de formatage de code qui peuvent aider les développeurs à maintenir la cohérence du style de code. Nous pouvons configurer des règles de formatage de code dans PyCharm pour formater automatiquement le style de code. Par exemple, vous pouvez définir l'indentation du code, les espaces, les sauts de ligne et d'autres formats dans les paramètres "Éditeur" - "Style de code" de PyCharm.
Exemple de code :
# 在PyCharm中配置代码格式化规则 # 打开PyCharm,进入“File”-“Settings”菜单 # 找到“Editor”-“Code Style”选项,可以设置代码格式化规则 # 例如,可以设置缩进为4个空格,以及空行、逗号后的空格等规则
4. Configuration du débogage
PyCharm fournit de puissantes fonctions de débogage qui peuvent aider les développeurs à localiser et à résoudre rapidement les bogues dans le code. Nous pouvons configurer les paramètres du débogueur dans PyCharm pour mieux utiliser les capacités de débogage. Par exemple, vous pouvez configurer les paramètres de démarrage du débogueur, le chemin et d'autres informations dans "Exécuter" - "Modifier les configurations" de PyCharm.
Exemple de code :
# 在PyCharm中配置调试器参数 # 打开PyCharm,进入“Run”-“Edit Configurations”菜单 # 可以配置调试器的启动参数、工作路径等信息 # 例如,可以设置断点、查看变量值,以便更好地调试代码
Résumé :
Grâce à l'introduction de cet article, nous avons découvert certaines techniques de configuration courantes dans PyCharm et fourni des exemples de code spécifiques. Nous espérons que les lecteurs pourront utiliser ces conseils de configuration pour mieux utiliser PyCharm pour le développement Python, améliorer l'efficacité du développement et réduire les taux d'erreur. J'espère que les lecteurs pourront maîtriser davantage de compétences et améliorer leur niveau de développement en utilisant PyCharm.
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!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Ce tutoriel montre comment utiliser Python pour traiter le concept statistique de la loi de Zipf et démontre l'efficacité de la lecture et du tri de Python de gros fichiers texte lors du traitement de la loi. Vous vous demandez peut-être ce que signifie le terme distribution ZIPF. Pour comprendre ce terme, nous devons d'abord définir la loi de Zipf. Ne vous inquiétez pas, je vais essayer de simplifier les instructions. La loi de Zipf La loi de Zipf signifie simplement: dans un grand corpus en langage naturel, les mots les plus fréquents apparaissent environ deux fois plus fréquemment que les deuxième mots fréquents, trois fois comme les troisième mots fréquents, quatre fois comme quatrième mots fréquents, etc. Regardons un exemple. Si vous regardez le corpus brun en anglais américain, vous remarquerez que le mot le plus fréquent est "th

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Traiter avec des images bruyantes est un problème courant, en particulier avec des photos de téléphones portables ou de caméras basse résolution. Ce tutoriel explore les techniques de filtrage d'images dans Python à l'aide d'OpenCV pour résoudre ce problème. Filtrage d'image: un outil puissant Filtre d'image

Python, un favori pour la science et le traitement des données, propose un écosystème riche pour l'informatique haute performance. Cependant, la programmation parallèle dans Python présente des défis uniques. Ce tutoriel explore ces défis, en se concentrant sur l'interprète mondial

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

Ce didacticiel montre la création d'une structure de données de pipeline personnalisée dans Python 3, en tirant parti des classes et de la surcharge de l'opérateur pour une fonctionnalité améliorée. La flexibilité du pipeline réside dans sa capacité à appliquer une série de fonctions à un ensemble de données, GE

La sérialisation et la désérialisation des objets Python sont des aspects clés de tout programme non trivial. Si vous enregistrez quelque chose dans un fichier Python, vous effectuez une sérialisation d'objets et une désérialisation si vous lisez le fichier de configuration, ou si vous répondez à une demande HTTP. Dans un sens, la sérialisation et la désérialisation sont les choses les plus ennuyeuses du monde. Qui se soucie de tous ces formats et protocoles? Vous voulez persister ou diffuser des objets Python et les récupérer dans son intégralité plus tard. C'est un excellent moyen de voir le monde à un niveau conceptuel. Cependant, à un niveau pratique, le schéma de sérialisation, le format ou le protocole que vous choisissez peut déterminer la vitesse, la sécurité, le statut de liberté de maintenance et d'autres aspects du programme

Le module statistique de Python fournit de puissantes capacités d'analyse statistique de données pour nous aider à comprendre rapidement les caractéristiques globales des données, telles que la biostatistique et l'analyse commerciale. Au lieu de regarder les points de données un par un, regardez simplement des statistiques telles que la moyenne ou la variance pour découvrir les tendances et les fonctionnalités des données d'origine qui peuvent être ignorées et comparer les grands ensembles de données plus facilement et efficacement. Ce tutoriel expliquera comment calculer la moyenne et mesurer le degré de dispersion de l'ensemble de données. Sauf indication contraire, toutes les fonctions de ce module prennent en charge le calcul de la fonction moyenne () au lieu de simplement additionner la moyenne. Les nombres de points flottants peuvent également être utilisés. Importer au hasard Statistiques d'importation de fracTI
