


Garis panduan dan langkah berjaga-jaga untuk mengkonfigurasi persekitaran PyCharm Python
PyCharm ialah persekitaran pembangunan bersepadu Python yang berkuasa Dengan menyediakan persekitaran Python, anda boleh menulis, nyahpepijat dan menjalankan kod dengan mudah. Artikel ini akan memperkenalkan langkah dan langkah berjaga-jaga untuk menyediakan persekitaran Python dengan PyCharm, dan melampirkan contoh kod khusus untuk membantu pembaca menggunakan PyCharm dengan lebih baik untuk membangunkan projek Python.
Langkah 1: Pasang PyCharm
Mula-mula, anda perlu memuat turun dan memasang PyCharm. Pergi ke tapak web rasmi PyCharm (https://www.jetbrains.com/pycharm/) untuk memuat turun fail pemasangan yang sesuai untuk sistem anda, dan pasangkannya langkah demi langkah mengikut gesaan.
Langkah 2: Konfigurasikan penterjemah Python
- Buka PyCharm, buat projek baharu atau buka projek sedia ada.
- Pilih "Fail" -> "Tetapan" -> "Projek: Nama Projek" ->
- Klik butang "+" di penjuru kanan sebelah atas untuk menambah jurubahasa baharu.
- Dalam tetingkap pop timbul, pilih penterjemah Python yang dipasang pada sistem anda atau pilih "Persekitaran Virtualenv" untuk mencipta persekitaran maya.
- Klik "OK" untuk menyimpan tetapan.
Langkah 3: Konfigurasikan persekitaran Python projek
- Dalam PyCharm, anda boleh menetapkan persekitaran Python yang berbeza untuk setiap projek. Dalam "Struktur Projek" anda boleh memilih penterjemah dan laluan projek.
- Klik "Fail" -> "Struktur Projek" dalam bar menu, dan pilih "SDK" dalam "Tetapan Projek".
- Klik butang "+" untuk menambah penterjemah Python, pilih penterjemah yang telah dikonfigurasikan atau buat penterjemah baharu.
- Pilih "Projek" dalam "Tetapan Projek" dan tetapkan SDK projek kepada penterjemah Python yang dikonfigurasikan.
Nota:
- Pastikan versi PyCharm dan versi Python anda serasi. Sesetengah versi PyCharm memerlukan sokongan versi Python yang lebih baharu.
- Anda boleh memasang perpustakaan pihak ketiga melalui terminal terbina dalam PyCharm, seperti menggunakan arahan pip untuk memasang pakej yang diperlukan.
- Jika projek anda memerlukan versi Python yang berbeza, anda boleh menggunakan persekitaran maya untuk mengurus versi Python yang berbeza.
- Apabila menyediakan persekitaran Python, adalah disyorkan untuk menggunakan persekitaran maya untuk mengasingkan perpustakaan dan kebergantungan yang diperlukan dalam projek dan mengelakkan konflik antara projek yang berbeza.
Contoh Kod:
Berikut ialah contoh kod ringkas yang menunjukkan cara menyediakan persekitaran Python dalam PyCharm dan menjalankan skrip Python mudah:
# 创建一个Python文件test.py # 在文件中输入以下代码 def hello(): print("Hello, PyCharm!") hello()
Buka fail ini dalam PyCharm, klik kanan butang jalankan atau tekan kekunci pintasan (biasanya Ctrl+Shift+F10) untuk menjalankan skrip ini dalam persekitaran Python yang ditetapkan, dan hasil output ialah "Hello, PyCharm!".
Kesimpulan:
Melalui langkah dan langkah berjaga-jaga di atas, pembaca boleh berjaya menyediakan persekitaran Python PyCharm dan membangunkan serta menyahpepijat projek Python dengan mudah. PyCharm menyediakan fungsi yang berkuasa dan antara muka yang mesra untuk membantu pembangun menulis kod Python dengan lebih cekap. Saya harap artikel ini akan membantu pembaca dan membolehkan mereka menggunakan PyCharm untuk pembangunan Python dengan lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Garis panduan dan langkah berjaga-jaga untuk mengkonfigurasi persekitaran PyCharm Python. 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



Sebab dan penyelesaian kegagalan pemasangan perpustakaan scipy, contoh kod khusus diperlukan Apabila melakukan pengiraan saintifik dalam Python, scipy ialah perpustakaan yang sangat biasa digunakan, yang menyediakan banyak fungsi untuk pengiraan berangka, pengoptimuman, statistik dan pemprosesan isyarat. Walau bagaimanapun, apabila memasang perpustakaan scipy, kadangkala anda menghadapi beberapa masalah, menyebabkan pemasangan gagal. Artikel ini akan meneroka sebab utama pemasangan perpustakaan scipy gagal dan menyediakan penyelesaian yang sepadan. Pemasangan pakej bergantung gagal Pustaka scipy bergantung pada beberapa perpustakaan Python lain, seperti nu.

Panduan Pemasangan Pygame: Terdapat banyak langkah dari muat turun hingga konfigurasi, contoh kod khusus diperlukan Pengenalan: Pygame ialah perpustakaan pembangunan permainan Python sumber terbuka yang sangat baik Ia menyediakan pelbagai fungsi dan alatan, membolehkan pembangun membuat pelbagai jenis permainan dengan mudah permainan 2D. Artikel ini akan memperkenalkan cara memuat turun, memasang dan mengkonfigurasi Pygame untuk pemula, dan menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pembaca bermula dengan cepat. 1. Muat turun Pygame: Pertama, kita perlu memuat turun perpustakaan Pygame. Di laman web rasmi Python

Ringkasan beberapa sebab mengapa tugas berjadual crontab tidak dilaksanakan Masa kemas kini: 9 Januari 2019 09:34:57 Penulis: Harapan di medan ini terutamanya meringkaskan dan memperkenalkan kepada anda beberapa sebab mengapa tugas berjadual crontab tidak dilaksanakan setiap orang Penyelesaian diberikan untuk setiap pencetus yang mungkin, yang mempunyai rujukan dan nilai pembelajaran tertentu untuk rakan sekerja yang menghadapi masalah ini. Pelajar yang memerlukan boleh mengikuti editor untuk belajar bersama-sama: Saya telah menghadapi beberapa masalah di tempat kerja yang dijadualkan tugas tidak dilaksanakan Kemudian, apabila saya mencari di Internet, saya mendapati bahawa Internet terutamanya menyebut lima insentif ini: 1. Perkhidmatan crontab bukan fungsi kernel Linux, tetapi bergantung pada cron.

Sebagai rangka kerja pembelajaran mendalam yang berkuasa, PyTorch digunakan secara meluas dalam pelbagai projek pembelajaran mesin. Sebagai persekitaran pembangunan bersepadu Python yang berkuasa, PyCharm juga boleh memberikan sokongan yang baik apabila melaksanakan tugas pembelajaran mendalam. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara memasang PyTorch dalam PyCharm dan menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pembaca mula menggunakan PyTorch dengan cepat untuk tugasan pembelajaran mendalam. Langkah 1: Pasang PyCharm Mula-mula, kita perlu pastikan kita ada

OpenCV ialah perpustakaan sumber terbuka untuk penglihatan komputer dan pemprosesan imej, yang digunakan secara meluas dalam pembelajaran mesin, pengecaman imej, pemprosesan video dan bidang lain. Apabila membangun menggunakan OpenCV, untuk menyahpepijat dan menjalankan program dengan lebih baik, ramai pembangun memilih untuk menggunakan PyCharm, persekitaran pembangunan bersepadu Python yang berkuasa. Artikel ini akan memberikan pengguna PyCharm tutorial pemasangan untuk OpenCV, dengan contoh kod khusus. Langkah Pertama: Pasang Python Pertama, pastikan anda telah memasang Python

PyCharm ialah persekitaran pembangunan bersepadu Python yang berkuasa yang menyediakan pelbagai fungsi dan alatan untuk membantu pembangun meningkatkan kecekapan. Antaranya, PyInstaller ialah alat yang biasa digunakan yang boleh membungkus kod Python ke dalam fail boleh laku (format EXE) untuk memudahkan berjalan pada mesin tanpa persekitaran Python. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan PyInstaller dalam PyCharm untuk membungkus kod Python ke dalam format EXE, dan menyediakan khusus

Orange3 ialah alat visualisasi data sumber terbuka dan pembelajaran mesin yang berkuasa Ia mempunyai pemprosesan data yang kaya, analisis dan fungsi pemodelan, menyediakan pengguna dengan penyelesaian perlombongan data dan pembelajaran mesin yang mudah dan pantas. Artikel ini akan memperkenalkan secara ringkas fungsi asas dan penggunaan Orange3, dan menggabungkannya dengan senario aplikasi sebenar dan kes kod Python untuk membantu pembaca menguasai kemahiran penggunaan Orange3 dengan lebih baik. Fungsi asas Orange3 termasuk pemuatan data, prapemprosesan data, pemilihan ciri, penubuhan dan penilaian model, dsb. Pengguna boleh menggunakan antara muka intuitif untuk menyeret dan melepaskan komponen untuk membina proses data dengan mudah. Pada masa yang sama, pemprosesan data dan tugas pemodelan yang lebih kompleks juga boleh diselesaikan melalui skrip Python. Di bawah ini kita akan melalui praktikal

Panduan pemasangan perpustakaan Scipy dan penyelesaian ralat biasa Pengenalan: Scipy ialah perpustakaan sumber terbuka untuk pengkomputeran saintifik Python, menyediakan pelbagai fungsi pengkomputeran matematik, saintifik dan kejuruteraan. Ia dibina berdasarkan perpustakaan NumPy dan boleh mengendalikan beberapa masalah pengiraan berangka yang kompleks. Artikel ini akan memperkenalkan panduan pemasangan Scipy dan menyediakan penyelesaian kepada beberapa ralat biasa, bersama-sama dengan contoh kod khusus untuk membantu pembaca memahami dan menggunakan Scipy dengan lebih baik. 1. Panduan pemasangan perpustakaan Scipy untuk memasang Python dan pi
