splootcode:降低编程入门门槛的编码环境

splootcode:降低编程入门门槛的编码环境

splootcode The coding environment for non-engineers splootcode 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/splootcode

项目介绍

splootcode 是一款致力于降低编程入门难度的编码环境。它为非工程师背景的用户提供了一个无障碍的编程学习平台。通过直观的设计和实用的功能,splootcode 帮助初学者快速掌握 Python 编程,从而让编程学习变得更加容易。

SplootCode 编辑器截图

项目技术分析

splootcode 采用 WebAssembly 技术和 Pyodide,在浏览器中运行 Python 代码。Pyodide 是 CPython 编译到 WebAssembly 的版本,这使得 Python 代码能够在 Web 应用中高效执行。splootcode 的这种架构设计,为用户提供了一个无需安装 Python 解释器和环境的编程体验。

项目及技术应用场景

splootcode 的设计目标是为非工程师用户提供一个无限制的 Python 实现环境。以下是该项目的一些主要应用场景:

  1. 编程教育:splootcode 提供了一个简单直观的编程环境,非常适合用于编程教育,尤其是面向编程初学者。
  2. 在线编程平台:splootcode 可作为在线编程平台的内核,为用户提供即时的编程反馈和交互式学习体验。
  3. 代码原型设计:开发者可以在 splootcode 中快速编写和测试代码原型,无需担心本地环境配置。

项目特点

  1. 无限制的 Python 实现:splootcode 提供了一个完全自由的 Python 环境,让用户可以自由探索和实验。
  2. 快速编辑:通过键盘快捷键和自动完成功能,用户可以快速编辑代码,提高编码效率。
  3. 连续运行时反馈:splootcode 不需要一步一步的调试器,就能提供连续的运行时反馈,帮助用户及时发现和修正错误。
  4. 避免常见编程错误:通过设计,splootcode 帮助用户减少语法错误和其他常见编程错误。
  5. 简化工作流程:splootcode 自动处理诸如转义、括号匹配、包装和空格等繁琐的工作,让用户更专注于代码逻辑。
  6. 易于发现和使用语言特性:splootcode 提供了一个友好的界面,使得语言特性和函数更容易被用户发现和使用。

技术细节

splootcode 作为一款 Web 应用,使用 Pyodide 来在浏览器中运行 Python 代码。Pyodide 将 CPython 编译为 WebAssembly,允许 Python 代码在浏览器中直接运行,而不需要任何额外的安装。

开发环境

必备条件:安装 Python、nodejs 和 yarn。

本地开发

  1. 安装依赖:
    $ yarn install
    
  2. 生成内置变量和函数的类型信息(需要 Python 3.8+):
    $ yarn generate-types
    
  3. 构建项目依赖的 Yarn 工作空间包:
    $ yarn build:packages
    
  4. 启动开发服务器:
    $ yarn start
    
    在另一个终端中,运行以下命令来为运行时 iframe 服务器:
    $ yarn start-frame
    
  5. 应用程序将可通过 http://localhost:3000 访问。运行时 iframe 服务器将从 :3001 运行,并会自动被编辑器加载。

splootcode 的主编辑器和 iframe 通过 postMessage 进行通信,它们需要知道彼此的域名。这通过 .env.development 文件进行配置。如果您希望更改上述端口,也需要编辑该文件。

重要提示:主应用程序必须在 localhost 而不是 127.0.0.1 的 URL 栏中打开,以便运行时 iframe 正常工作。否则,运行时 iframe 将被认为已死亡并持续重新加载。不幸的是,在较旧版本的 Node(早于 Node 17)中,Vite 开发服务器默认会打开到 127.0.0.1,较新版本的 Node 应该默认为 localhost。如果您希望使用不同的源,则更新 .env.development 以匹配。

许可

如果您计划将 splootcode 用于商业目的,请查看 LICENSE 文件。这不是一个标准的开源许可证。

通过上述介绍,splootcode 无疑是一个值得关注的编程学习工具,它为非工程师背景的用户提供了一个友好且高效的编程环境。无论您是编程初学者还是希望探索 Python 编程的专业开发者,splootcode 都是一个值得尝试的开源项目。

splootcode The coding environment for non-engineers splootcode 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/splootcode

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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