python开发环境

简介: 【6月更文挑战第13天】python开发环境

新建一个文件,在项目文件区demo文件夹单击鼠标右键,按照下图所示选择
在新建的文件中输入以下代码:
导入需要使用的包import numpy as npimport mathimport matplotlib.pyplot as plte = math.e# 定义一个sigmoid函数def sigmoid(x): return 1 / (1 + pow(e, -x))# 定义一个softplus函数def softplus(x): return math.log(1 + pow(e, x))# 定义一个tanh函数def tanh(x): return (e x - e (-x)) / (e x + e (-x))# 定义一个leakyrelu函数def leakyrelu(x): return max(x, 0.1 x)# 定义一个mish函数def mish(x): return x tanh(softplus(x))# 限定x,y坐标轴范围为(-5,5),并在其中产生1000个相应的点x = np.linspace(-5, 5, 1000)y0 = np.linspace(-5, 5, 1000)y1 = np.linspace(-5, 5, 1000)y2 = np.linspace(-5, 5, 1000)# 将函数值赋值给上述产生的点for i in range(1000): y0[i] = sigmoid(x[i]) y1[i] = leakyrelu(x[i]) y2[i] = mish(x[i])# 绘制函数图像plt.plot(x, y0, color='blue', linewidth=1, label='sigmoid')plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1, label='leakyrelu')plt.plot(x, y2, color='orange', linewidth=1, label='mish')plt.title('sigmoid, leakyrelu and Mish functions', fontdict={'family': 'Times New Roman', 'size': 14})plt.xticks(fontproperties = 'Times New Roman', size = 14)plt.legend(prop={'family' : 'SimSun', 'size' : 16})plt.show()
运行结果如下:
Python开发环境是进行Python编程的基础平台,包括Python解释器、集成开发环境(IDE)、库和模块等组成部分。下面将从多个维度详细介绍如何搭建一个高效且稳定的Python开发环境:

  1. 安装Python解释器:访问Python官网下载页,选择合适的版本进行下载安装。推荐使用稳定版本的Python 3,如Python 3.7,以避免新版本可能带来的兼容性问题[^1^]。安装过程中务必勾选“Add Python to PATH”,这样可以直接在命令行中执行Python及相关命令,方便后续操作[^4^]。
  2. 配置环境变量:安装完Python后,确保Python解释器所在的目录被添加到系统的环境变量中。这样可以通过命令行工具在任何位置运行Python及相关脚本和命令[^1^][^3^]。
  3. 选择IDE:VS Code是一个轻量级但功能强大的编辑器,支持通过安装插件来扩展功能,例如Python扩展包,可以提供代码自动补全、linting、调试等功能[^1^]。
  4. 管理虚拟环境:使用venv模块可以为不同的Python项目创建独立的运行环境,这可以避免包之间的版本冲突,并保证项目的移植性[^1^]。
  5. 配置版本控制:通过Git进行版本控制,可以方便地追踪代码变更历史,同时也便于团队协作开发[^1^]。
  6. 安装必要包和框架:根据项目需求安装所需的Python包,如使用pip install package-name命令进行安装。对于特定的开发领域,如数据科学、Web开发等,还需要安装相关领域的框架或库[^2^]。

此外,还可以考虑以下几点以优化开发环境:

  1. 定期更新:定期检查并更新Python解释器和所使用包的版本,以获得新功能及安全修复。
  2. 安全性考虑:确保下载的安装包和源代码来自官方或可靠的来源,避免安全风险。
  3. 性能优化:根据项目需求合理选择Python版本和库版本,有时最新版本并不一定适合生产环境。
  4. 学习使用IDE高级功能:掌握所选IDE的高级功能,如代码重构工具、版本控制集成、数据库工具等,可以大大提升开发效率。

总的来说,搭建一个良好的Python开发环境是提高编程效率和编码体验的关键步骤。通过精心选择适合自己需求的Python版本、IDE和其他工具,可以构建出一个既舒适又高效的编程工作空间。

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_shigen_ 是一位专注于Java、Python、Vue和Shell等技术的博主,分享成长与认知。本文旨在记录配置Mac Python开发环境的过程,以优化使用体验和效率。内容包括:检查与验证Python版本,设置pip的阿里云镜像源以加速下载,以及VSCode的个性化配置,如选用美观的等宽字体和安装Python、isort(导入排序)及autopep8(代码格式化)插件。通过这些步骤,读者可复刻作者的高效开发环境。关注_shigen_ ,每天学习新知识!
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