PyCharm は Python を学習するのに最適な IDE ですか?
過去 2 年間で Python 初心者からの最も一般的な質問は、どのコード編集ツールを使用すればよいかということです。
正直に言うと、私は個人的に Jupyter Notebook を最もよく使用しており、主に頻繁にデータを視覚化するために使用しています。それは便利なこともあります。
しかし、初心者にとっては、やはり PyCharm が最良の選択です。PyCharm のみを使用することをお勧めします。
現在の主流の Python IDE の中で、PyCharm は Python に最も適しています。特に開発されたもの初心者にとっては、不必要な時間とコストを大幅に節約できます。
私もよく PyCharm を使ってスクリプトを書いたり、Web アプリケーションを開発したりすることがありますが、PyCharm の完成度に達する IDE は存在しないと言えます。
他の IDE と比較して、PyCharm には次の 4 つの主な利点があります。これらについては後で 1 つずつ紹介します。
- シンプルなコード編集環境
- 強力なインテリジェントなコード支援機能 (インテリジェントなコード補完、コード検査、リアルタイムのエラー強調表示)
- 豊富な組み込み開発者ツール (VCS、データベース、リモート開発、デバッグ、テスト、パフォーマンス分析...)
- 完全な Web 開発とデータ サイエンスのサポート (Django、Flask、JS、notebook、pandas...)
同時に、PyCharm はクロスです-プラットフォーム アプリケーション プログラム。Linux、macOS、Windows プラットフォームと互換性があります。
PyCharm は、IntelliJ IDEA と Kotlin を開発したチェコのソフトウェア会社 JetBrain の商用ツールです。
ユーザーは、Community Edition、Professional Edition、Education Edition の 3 つのバージョンの PyCharm を使用できます。
- コミュニティ バージョンは無料ですが、多くの機能が削除されています;
- プロフェッショナル バージョンは有料であり、完全な機能があり、初年度の価格は 199 ドルで、割引が利用可能です更新用;
- 教育版は無料で、学校の学生と教育者が利用できます。申請するには関連する資格が必要です。
PyCharm の機能の詳細は次のとおりです (公式 Web サイトを参照)
1. スマート コード エディタ
PyCharm には、高品質の Python コードの作成に役立つスマート コード エディターが付属しています。キーワード、クラス、関数を異なる色で表示する (つまり、構文やエラーの強調表示) ことにより、コードの理解と読みやすさが向上します。
コード エディターは、コード補完、コード検査、リアルタイムのエラーの強調表示、および迅速な修復も提供し、自動コード再構築と豊富なナビゲーション機能を実現できます。
2. 統合ツール
PyCharm の広範なすぐに使えるツールには、統合デバッガーとテスト ランナー、Python プロファイラー、組み込みターミナル、主要な VCS と組み込みデータベースとの統合が含まれます。ツール、リモート インタプリタを利用したリモート開発機能、統合 SSH ターミナル、Docker および Vagrant との統合。
PyCharm が提供する最も基本的な統合ツールには次のようなものがあります。
- Anaconda - パッケージの管理と展開を簡素化する科学技術コンピューティング用の無料のオープンソース Python ディストリビューション。
- IPython - インタラクティブ コンピューティング用の強力なコマンド シェル。
- Kite - 人工知能を活用したオートコンプリート プラグイン。
- Pylint - ソースコード、バグ、品質チェッカー。
- pytest - Python コードの小さなテストを作成するためのフレームワーク。
- WakaTime - 生産性メトリクスと自動時間追跡を備えた開発者ダッシュボード
3. データ サイエンスと機械学習 [Pro のみ]
PyCharm は、次のような科学ライブラリをサポートしています。 Matplotlib と SciPy は、Python 開発者がデータ サイエンスと機械学習のプロジェクトを完了するのに役立ちます。
4. Google App Engine [Pro バージョンのみ]
Google App Engine または単に App Engine は、Web アプリケーションを開発およびホストするために設計された PaaS およびクラウド コンピューティング プラットフォームです。
Web アプリケーションに自動スケーリング機能を提供します。 PyCharm のプロフェッショナル バージョンは、Google App Engine のサポートを提供します。
5. 包括的なデバッグとテスト
一般的な IDE はプログラムのデバッグとテストをサポートしており、PyCharm も例外ではなく、統合された Python デバッガーと行ごとのコード カバレッジを提供します。 。
6. マルチテクノロジー開発 [プロフェッショナル バージョンのみ]
Python 開発者は、PyCharm を使用して Web アプリケーションを作成できます。その結果、Python IDE は、CoffeeScript、CSS、HTML、JavaScript、TypeScript などの一般的な Web テクノロジをサポートします。
さらに、Cython と SQL のサポートも含まれています。
PyCharm はリアルタイム編集機能も提供します。つまり、開発者は Web ページをリアルタイムでプッシュしながら Web ページを作成/変更できます。したがって、変更は Web ブラウザ上で直接追跡できます。 Web アプリケーションは、AngularJS または NodeJS を使用して構築することもできます。
7. プロジェクトとコードのナビゲーション
コード ナビゲーション機能を使用すると、開発者はクラス、関数、またはファイルに簡単に移動できます。また、Python コードの編集と拡張に必要な労力と時間を大幅に削減するのにも役立ちます。ファイル構造ビューと専用のプロジェクト ビューは常に利用可能です。
レンズ モードを使用すると、開発者は Python ソース コード全体を徹底的に検査してデバッグできます。コード ナビゲーションを使用すると、ほとんど時間をかけずに要素や変数などを見つけることができます。開発者は、クラス、ファイル、メソッドをすばやく切り替えることができます。
8. リファクタリング
PyCharm のリファクタリング機能は、Python プログラムの外部パフォーマンスに影響を与えることなく、Python プログラムの内部構造を改善するのに役立ちます。ローカル変数とグローバル変数への変更は効率的かつ高速です。
9. リモート開発
PyCharm を使用すると、リモート ホストまたは仮想マシン上でアプリケーションを実行、デバッグ、テスト、デプロイできます。
この目的のために、Python IDE は以下を提供します:
- 統合 SSH ターミナル
- Docker および Vagrant
- リモート インタプリタ
10. 一般的な Python Web フレームワークのサポート [Pro バージョンのみ]
PyCharm を使用すると、開発者は Python 開発プロジェクトで Django を活用できます。 Python IDE にはオートコンプリート機能が備わっており、Django を使用してデバッグ コードを作成することもできます。
PyCharm は、Flask、Pyramid、web2py などの他の一般的な Python フレームワークもサポートしています。
11. バージョン管理システム (VCS) の統合
バージョン管理システム (VCS) は、ファイル、アプリケーション、およびその他の情報ソースに加えられた変更を追跡するだけです。
PyCharm は、CVS、Git、Mercurial、Perforce、Subversion に統合されたユーザー インターフェイスを提供します。
以上がPyCharm は Python を学習するのに最適な IDE ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIによるテキストエラーの修正と構文最適化を実現するには、次の手順に従う必要があります。1。Baidu、Tencent API、またはオープンソースNLPライブラリなどの適切なAIモデルまたはAPIを選択します。 2。PHPのカールまたはガズルを介してAPIを呼び出し、返品結果を処理します。 3.アプリケーションにエラー修正情報を表示し、ユーザーが採用するかどうかを選択できるようにします。 4.構文の検出とコードの最適化には、PHP-LとPHP_CODESNIFFERを使用します。 5.フィードバックを継続的に収集し、モデルまたはルールを更新して効果を改善します。 AIAPIを選択するときは、PHPの精度、応答速度、価格、サポートの評価に焦点を当てます。コードの最適化は、PSR仕様に従い、キャッシュを合理的に使用し、円形クエリを避け、定期的にコードを確認し、Xを使用する必要があります。

Seabornのジョイントプロットを使用して、2つの変数間の関係と分布をすばやく視覚化します。 2。基本的な散布図は、sns.jointplot(data = tips、x = "total_bill"、y = "tip"、dind = "scatter")によって実装され、中心は散布図であり、ヒストグラムは上部と右側と右側に表示されます。 3.回帰線と密度情報をdind = "reg"に追加し、marminal_kwsを組み合わせてエッジプロットスタイルを設定します。 4。データ量が大きい場合は、「ヘックス」を使用することをお勧めします。

文字列リストは、 '' .join(words)などのJoIn()メソッドとマージして、「Helloworldfrompython」を取得できます。 2。NUMBERリストは、参加する前にMAP(STR、数字)または[STR(x)forxinNumbers]を備えた文字列に変換する必要があります。 3.任意のタイプリストは、デバッグに適したブラケットと引用符のある文字列に直接変換できます。 4。カスタム形式は、 '|' .join(f "[{item}]" foriteminitems)output "[a] | [などのjoin()と組み合わせたジェネレーター式によって実装できます。

例外定義を明確にします。 2。Zスコア、IsolationForestなどの適切な方法を選択します。 3.精度、F1、およびその他のインジケーターを使用して、評価および調整します。 4.モデルを展開し、アラームメカニズムを設定します。例外検出システムを構築するための鍵は、データの特性とビジネスシナリオを理解することです。まず、EDAを介してデータ分布を分析し、ビジネスと通信して例外定義を決定し、データタイプとシナリオに基づいて統計的方法、モデル方法、または深い学習方法を選択し、SCIKIT-LEARNなどのPythonツールを使用して検出を実現し、評価と手動のレビューと最適化モデルを組み合わせ、最終的にフレームワークを介してシステムを展開します。

CでPythonスクリプトを呼び出すには、Pythoncapiを介した実装が必要です。最初に、通訳を初期化してから、モジュールをインポートして関数を呼び出し、最後にリソースをクリーンアップします。特定の手順は次のとおりです。1。py_initialize()でpythonインタープリターを初期化します。 2。pyimport_import()でpythonスクリプトモジュールをロードします。 3。pyobject_getattrtring()を介して目的関数を取得します。 4。pyobject_callobject()を使用してパラメーターを渡して関数を呼び出します。 5。PY_DECREF()およびPY_FINALIZE()を呼び出してリソースをリリースし、通訳を閉じます。この例では、Helloは正常に呼び出されます

Biopythonは、バイオインフォマティクスの生物学的データを処理するための重要なPythonライブラリであり、開発効率を向上させるための豊富な機能を提供します。インストール方法は簡単です。PipinstallBiopythonを使用してインストールを完了できます。 Bioモジュールをインポートした後、FASTAファイルなどの一般的なシーケンス形式をすばやく解析できます。 SEQオブジェクトは、DNA、RNA、および反転相補性やタンパク質配列への翻訳などのタンパク質配列の操作をサポートしています。 Bio.entrezを介して、NCBIデータベースにアクセスしてGenBankデータを取得できますが、メールアドレスを設定する必要があります。さらに、BioPythonは、構造解析タスクに適したペアワイズシーケンスアライメントとPDBファイルの解析をサポートしています。

サーマルマップを使用して、データ間の相関または数値分布を示すことができます。これは、Seabornのヒートマップ機能を使用して簡単に実装できます。 basic基本的なヒートマップは、相関マトリックスを計算し、sns.heatMap(corr、annot = true、cmap = 'coolwarm'、center = 0、square = true)を呼び出します。これは、機能間の関係を分析するのに適しています。 customカスタムヒートマップは、学生スコアシートなどの2次元データを視覚化でき、データをデータフレームに変換し、sns.heatmap(df_grades、annot = true、cmap = 'blues'、cbar = true)を使用してプロットする必要があります。 ③実用的なテクノロジー

pandas.melt()は、幅広い形式データを長い形式に変換するために使用されます。答えは、ID_VARSを識別列を保持し、value_varsを溶かしてvar_nameおよびvalue_nameを選択する列を選択して、新しい列名を定義することです。列は1.id_vars = 'name'を意味します。 4.Value_Name = 'スコア'元の値の新しい列名を設定し、最後に名前、件名、スコアを含む3つの列を生成します。
