So öffnen Sie eine neue Datei in Pycharm
Es gibt zwei Möglichkeiten, eine neue Datei in PyCharm zu öffnen: Verwenden Sie Tastenkombinationen: Windows/Linux: Strg + N, macOS: Befehl + N. Klicken Sie in der Menüleiste auf Datei > Wählen Sie den Dateityp aus
So öffnen Sie eine neue Datei in PyCharm
Es gibt zwei Möglichkeiten, eine neue Datei in PyCharm zu öffnen:
1. Verwenden Sie Tastenkombinationen
- Windows/Linux:
Strg
+N
Ctrl
+N
- macOS:
Command
+N
macOS:
Befehl
+ N
2. Klicken Sie in der Menüleiste
- auf Datei obere Menüleiste, wählen Sie dann Neu und dann den Dateityp aus.
Bestimmte Dateitypen öffnen
Zusätzlich zum Öffnen leerer Dateien können Sie auch bestimmte Dateitypen öffnen:- Python-Dateien (.py) : Öffnen Sie wie erwähnt über Tastenkombinationen oder die Menüleiste oben neue Datei.
- Projektdatei (.pyproj): Klicken Sie in der oberen Menüleiste auf Datei, wählen Sie Neu und dann Projekt aus.
- Ordner: Klicken Sie in der oberen Menüleiste auf Datei, wählen Sie Neu und dann Verzeichnis aus.
Zusätzliche Tipps
- Sie können Dateien auch öffnen, indem Sie sie per Drag & Drop in das PyCharm-Fenster ziehen.
- Wenn Sie mehrere Dateien gleichzeitig öffnen möchten, verwenden Sie eine der oben genannten Methoden, um für jede Datei einen neuen Tab zu öffnen.
- Wenn Sie eine neue Datei in PyCharm öffnen, wird diese automatisch zum aktuellen Projekt hinzugefügt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo öffnen Sie eine neue Datei in Pycharm. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Bei der Verarbeitung großer Datensätze, die den Speicher in Python überschreiten, können sie nicht gleichzeitig in RAM geladen werden. Stattdessen sollten Strategien wie Chunking -Verarbeitung, Festplattenspeicher oder Streaming eingesetzt werden. CSV -Dateien können in Stücken über Pandas 'Chunkize -Parameter und den verarbeiteten Block nach Block gelesen werden. Dask kann verwendet werden, um die Parallelisierungs- und Aufgabenplanung ähnlich wie die PANDAS -Syntax zur Unterstützung großer Speicherdatenoperationen. Schreiben Sie Generatorfunktionen, um die Zeile der Textdateien für Zeile zu lesen, um die Speicherverwendung zu reduzieren. Verwenden Sie das Parquet -Säulen -Speicherformat in Kombination mit Pyarrow, um bestimmte Spalten oder Zeilengruppen effizient zu lesen. Verwenden Sie das Memmap von Numpy zur Speicherkarte große numerische Arrays, um auf Datenfragmente bei Bedarf zuzugreifen, oder speichern Sie Daten in leichten Daten wie SQLite oder Duckdb.

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Stellen Sie sicher, dass Python installiert und dem Systempfad hinzugefügt wird. Führen Sie Python-Version oder Python3-Versionsprüfung durch das Terminal aus; 2. Speichern Sie die Python -Datei als .Py -Erweiterung wie Hello.py; 3.. Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Build-System in Sublimetext, Windows-Benutzer verwenden {"CMD": ["Python", "-u", "$ file"]}, MacOS/Linux-Benutzer verwenden {"CMD": ["Python3

Um Python -Skripte zu debuggen, müssen Sie zuerst die Python -Erweiterung installieren und den Interpreter konfigurieren. Erstellen Sie dann eine LOWN.JSON -Datei, um die Debugging -Konfiguration festzulegen. Setzen Sie dann einen Haltepunkt in den Code und drücken Sie F5, um das Debugging zu starten. Das Skript wird am Haltepunkt unterbrochen, sodass die Überprüfung von Variablen und die Schritt-für-Schritt-Ausführung überprüft werden kann. Durch die Überprüfung des Problems durch Anzeigen der Konsolenausgabe, Hinzufügen von Protokollen oder Anpassungsparametern usw., um sicherzustellen, dass der Debugging -Prozess nach korrekter Umgebung einfach und effizient ist.

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Mit dem Keyword für die Ausbeute wird eine Generatorfunktion definiert, damit die Ausführung pausieren und die Werte nacheinander zurückgeben und dann die Pause wiederherstellen können. Die Generatorfunktion gibt ein Generatorobjekt zurück, hat faule Bewertungseigenschaften und kann Speicher speichern. Es eignet sich zum Umgang mit Szenarien wie großen Dateien, Streaming -Daten und unendlichen Sequenzen. Der Generator ist ein Iterator, der als nächstes () und für Schleifen unterstützt, aber nicht zurückspulen kann und muss wieder nachgebaut werden, um wieder iteriert zu werden.
