


Mesti dibaca untuk pembangun Python: Panduan konfigurasi persekitaran PyCharm
PyCharm ialah persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) yang biasa digunakan oleh kebanyakan pembangun Python Ia menyediakan pelbagai fungsi dan alatan untuk memudahkan pembangun menulis, nyahpepijat dan menguji kod Python dengan cekap. Sebelum menggunakan PyCharm untuk pembangunan, langkah penting ialah mengkonfigurasi persekitaran PyCharm. Artikel ini akan menyediakan pemaju Python dengan panduan konfigurasi persekitaran PyCharm, termasuk memasang PyCharm, mengkonfigurasi penterjemah Python, menyediakan persekitaran maya, dsb., dan juga akan disertakan dengan contoh kod khusus.
Pasang PyCharm
Mula-mula, kita perlu memuat turun dan memasang PyCharm. Anda boleh memuat turun pakej pemasangan PyCharm dari laman web rasmi JetBrains, dan pilih versi yang sesuai untuk dimuat turun dan dipasang mengikut sistem pengendalian. Selepas pemasangan selesai, anda boleh memulakan PyCharm dan mengkonfigurasinya.
Konfigurasikan jurubahasa Python
Dalam PyCharm, anda perlu mengkonfigurasi jurubahasa Python supaya anda boleh menjalankan kod Python dengan betul. Anda boleh mengkonfigurasinya mengikut langkah berikut:
- Buka PyCharm, klik "Fail" -> "Tetapan" dalam menu untuk memasuki antara muka tetapan.
- Dalam antara muka tetapan, pilih "Jurubahasa Projek", klik menu lungsur di penjuru kanan sebelah atas dan pilih "Tambah...".
- Dalam tetingkap pop timbul, anda boleh memilih penterjemah Python yang telah dipasang secara setempat, atau anda boleh mencipta persekitaran maya baharu dengan mengklik "Persekitaran Baharu".
- Selepas memilih penterjemah Python, klik "OK" untuk melengkapkan konfigurasi.
Buat persekitaran maya
Persekitaran maya boleh membantu kami mengurus pakej pergantungan projek dan mengekalkan kebebasan projek. Langkah-langkah untuk mencipta persekitaran maya dalam PyCharm adalah seperti berikut:
- Buka PyCharm, klik "Fail" -> "Tetapan" dalam menu untuk memasuki antara muka tetapan.
- Dalam antara muka tetapan, pilih "Jurubahasa Projek", klik menu lungsur di penjuru kanan sebelah atas dan pilih "Tunjukkan Semua...".
- Dalam tetingkap timbul, klik tanda "+" di penjuru kanan sebelah atas dan pilih "Tambah...".
- Dalam tetingkap untuk memilih jurubahasa, pilih "Persekitaran Virtualenv" dan klik "OK".
- Dalam tetingkap pop timbul, pilih lokasi pemasangan persekitaran maya dan penterjemah Python, dan klik "OK" untuk melengkapkan penciptaan.
Konfigurasikan alat pemformatan kod
PyCharm menyediakan alat pemformatan kod yang boleh membantu kami menyeragamkan gaya kod. Langkah-langkah untuk mengkonfigurasi alat pemformatan kod adalah seperti berikut:
- Buka PyCharm, klik "Fail" -> "Tetapan" dalam menu untuk memasuki antara muka tetapan.
- Dalam antara muka tetapan, pilih "Editor" -> "Gaya Kod".
- Dalam antara muka "Gaya Kod", anda boleh mengkonfigurasi peraturan pemformatan kod, seperti lekukan, pemisah baris, dsb.
- Klik "Guna" untuk menyimpan konfigurasi.
Konfigurasikan autolengkap kod
Pelengkapan automatik kod ialah alat berkuasa yang disediakan oleh PyCharm yang boleh membantu kami menulis kod dengan cepat. Langkah-langkah untuk mengkonfigurasi penyiapan kod automatik adalah seperti berikut:
- Buka PyCharm, klik "Fail" -> "Tetapan" dalam menu untuk memasuki antara muka tetapan.
- Dalam antara muka tetapan, pilih "Editor" -> "Umum" ->
- Dalam antara muka "Penyelesaian Kod", anda boleh mengkonfigurasi kaedah pencetus penyiapan automatik, kandungan gesaan automatik, dsb.
- Klik "Guna" untuk menyimpan konfigurasi.
Konfigurasi penyahpepijatan
PyCharm menyediakan fungsi penyahpepijatan berkuasa yang boleh membantu kami mengesan masalah kod dengan cepat. Langkah-langkah untuk mengkonfigurasi fungsi penyahpepijatan adalah seperti berikut:
- Buka PyCharm, klik "Jalankan" -> "Edit Konfigurasi..." dalam menu untuk memasuki antara muka konfigurasi.
- Dalam antara muka konfigurasi, anda boleh menetapkan parameter permulaan penyahpepijatan, pembolehubah persekitaran dan maklumat lain.
- Klik "Guna" untuk menyimpan konfigurasi.
Di atas ialah panduan untuk pembangun Python untuk mengkonfigurasi persekitaran dalam PyCharm Dengan mengkonfigurasi persekitaran PyCharm, anda boleh meningkatkan kecekapan pembangunan dan mengurangkan kebarangkalian ralat. Saya harap artikel ini akan membantu pembangun 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()
Saya berharap melalui artikel ini, pembangun Python boleh menggunakan PyCharm dengan lebih baik untuk pembangunan, meningkatkan kecekapan pembangunan dan menulis kod Python yang lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Mesti dibaca untuk pembangun Python: Panduan konfigurasi persekitaran PyCharm. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch
