


다음은 질문 형식과 기사의 초점을 염두에 두고 몇 가지 제목 옵션입니다. **직접 접근 방식:** * **Visual Studio Code가 내 Python 가상 환경을 볼 수 없는 이유는 무엇입니까?** * **나는 어떻게 M을 하는가
Visual Studio Code에서 Python용 가상 환경 설정
Visual Studio Code에서는 Python을 선택할 때 가상 환경이 표시되지 않는 경우가 많습니다. 통역사. 프로젝트 디렉토리에 venv 폴더를 생성했음에도 불구하고 가상 인터프리터는 숨겨진 상태로 유지됩니다.
원인:
Visual Studio Code는 가상 환경을 검색하기 때문에 가상 환경을 감지하지 못할 수 있습니다. 사용 가능한 인터프리터의 현재 작업 디렉토리.
해결책 1: 코드 사용.
- 명령 프롬프트를 열고 venv 디렉토리의 상위 폴더로 이동합니다.
- 코드를 입력하세요. Enter를 눌러 상위 폴더에서 Visual Studio Code를 엽니다.
- 이제 Python 인터프리터 선택에 가상 환경이 표시됩니다.
해결책 2: 작업 공간 설정 업데이트
- 파일 → 기본 설정 → 설정으로 이동합니다.
- 작업 공간 설정을 클릭합니다.
- 파일: 연결 아래에서 settings.json에서 편집을 찾아 클릭합니다. .
-
settings.json 파일에 다음을 추가합니다.
- Windows의 경우: "python.defaultInterpreterPath": "Your_venv_path\Scripts\python.exe"
- 다른 플랫폼의 경우: "python.defaultInterpreterPath": "Your_venv_path/bin/python"
- Visual Studio Code를 다시 시작합니다.
참고 :
이전 버전의 Visual Studio Code(1.43 이전 버전)를 사용하는 경우 "python.defaultInterpreterPath" 대신 "python.pythonPath"를 사용하세요.
둘 중 하나의 해결 방법을 따르세요. , 가상 환경은 Visual Studio Code에 표시되며 Python 인터프리터로 선택할 수 있습니다.
위 내용은 다음은 질문 형식과 기사의 초점을 염두에 두고 몇 가지 제목 옵션입니다. **직접 접근 방식:** * **Visual Studio Code가 내 Python 가상 환경을 볼 수 없는 이유는 무엇입니까?** * **나는 어떻게 M을 하는가의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
