Google推出了Python最牛逼的编辑器

最新推荐文章于 2025-11-24 15:28:47 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-24 15:28:47 发布 · 210 阅读 · 2 ·
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#python #google

本文介绍Google Colab——一款强大的在线云端开发平台。它不仅解决了环境配置难题，还提供了分享代码、团队协作、错误搜索、代码备份、免费GPU/TPU等功能，极大提升了编程效率。

环境配置对于大多数人来说都是拦路虎，我们小白往往不知道：

  1. 怎么正确的安装
  2. 不知道选择什么
  3. 怎么安装常用的第三方库
  4. 。。。

Google推出了一个在线的网站 https://colab.research.google.com ，这些问题现在已经不是问题了。而且Colab还有更多新奇的功能，绝对亮瞎我们的眼睛。下面一起去看看吧

一、新建云端notebook
打开 https://colab.research.google.com 网站，我们就能看到浏览器中出现了新建python notebook

在这里插入图片描述
二、分享代码
有时候同学之间或者同事之间分享项目代码，过去都是使用邮箱，繁琐费事。现在一键分享，这里我是给自己的邮箱里转发
在这里插入图片描述
然后打开自己的邮箱，wow，6666
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三、团队成员可以评论代码
比如在一个团队中，有的人写错了代码，我们可以在远隔十万八千的另外一台电脑上做评论，提示错误。
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四、链接到stackoverflow¶
单元格中运行如果出错，会直接弹出 SEARCH STACK OVERFLOW, 点击该按钮我们直接就能进入谷歌搜索界面，方便我们检索解决方案。
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五、备份到github

如果你喜欢将代码备份到github，Colab也能满足你这一点
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六、还有免费的GPU/TPU

如果你有深度学习项目，需要使用GPU/TPU，也没问题。我们可以如下操作
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七、保存本地

最后我们还可以将我们的Colab的云端代码下载到本地，可以选择下载为py或ipynb文件
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2、Python 安装与编辑器使用指南
cherry的博客
08-13 84
本文详细介绍了 Python 的安装步骤和常见编辑器的使用方法。内容涵盖不同操作系统（Windows、Mac、Linux、Android/iOS 和 Raspberry Pi）下的 Python 安装指南，以及主流 Python 编辑器如 IDLE、PyCharm、VS Code 等的特点与使用技巧。此外，还总结了 Python 安装流程、不同 Python 环境的对比，并解答了常见问题，帮助初学者顺利入门 Python 编程。
3、Python 代码编辑与文档编写指南
cherry的博客
08-14 70
本博客详细介绍了多种Python代码编辑器的使用，包括PyCharm、Wing Personal和VS Code，并探讨了编写高质量代码文档的重要性。内容涵盖注释和文档字符串的最佳实践、PEP8风格指南以及相关工具的使用。适合不同层次的Python开发者参考，以提升代码可读性和开发效率。
谷歌出品|推出了史上最强的Python在线编辑器
05-05 2631
点击上方“程序IT圈”，选择“置顶公众号”每天点进来看看，就是最大的支持来源：菜鸟学Python今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory，Colab...
谷歌推出Python在线编辑器Colaboratory
Little Snow White
05-15 503
原文作者：cainiao_xueyuan 转载地址：https://blog.youkuaiyun.com/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/90149883 今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory，Colaboratory 是一个谷歌提供的Jupyter notebook环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行，最重要的是Colabor...
Google推出了Python最牛逼的编辑器，不看后悔一辈子！
weixin_45820912的博客
07-24 276
环境配置对于大多数人来说都是拦路虎，我们小白往往不知道： 怎么正确的安装 不知道选择什么 怎么安装常用的第三方库 。。。 Google推出了一个在线的网站 这些问题现在已经不是问题了。而且Colab还有更多新奇的功能，绝对亮瞎我们的眼睛。下面跟着大邓一起去看看吧 一、新建云端notebook 打开 如下网站，我们就能看到浏览器中出现了新建python notebook 二、分享代码 有时候同学之间或者同事之间分享项目代码，过去都是使用邮箱，繁琐费事。现在一键分享，这里我是给自己的邮.
Colab介绍：Google基于Jupyter Notebook开发的在线编程环境
学亮编程手记
02-24 2195
通过以上功能组合，Colab已成为个人开发者和教育工作者首选的云端实验平台，尤其适合需要GPU加速但缺乏本地资源的用户。Colab是Google基于Jupyter Notebook开发的在线编程环境，无需本地安装任何软件，支持直接在浏览器中运行Python代码，特别适合机器学习、数据分析和教育场景。通过集成Unsloth等优化框架，可在Colab上微调10B参数规模的模型（如Llama-3、DeepSeek），显存占用降低70%。免费用户可获得约12小时的连续使用时间（实际可能更短），适合中小规模实验。
Google推出了牛逼的Python在线编辑器，以后协同项目代码就省心了
云度
05-12 3138
Google推出了牛逼的Python在线编辑器，以后协同项目代码就省心了。舆情宝小编认为值得推荐。更多可以看下www.yuqingbao.cc
推荐：顶级Python开发编辑器Top10
"这篇文章列出了10款最佳的Python开发编辑器，包括Vim、Eclipse with PyDev、Sublime Text、Emacs...不断探索和试用不同的IDE和编辑器，可以帮助开发者找到最适合自己的工具，从而更好地利用Python的强大功能进行开发。
python网页版编辑器
04-03
### 在线 Python 网页版编辑器推荐 对于希望使用基于网页的 Python 代码编辑器的用户来说，以下是几款备受推崇的选择： #### 1. **Jupyter Notebook** Jupyter Notebook 是一款广受欢迎的数据科学工具，支持交互式...
18个在线的 Python 解释器
ai520wangzha的博客
11-06 5438
安装 Python 很容易，但或许你正在用智能手机/平板电脑，在用不允许安装软件的电脑，或者因为其它原因无法安装 Python。那么，如何通过免安装的方式使用 Python 呢？本文将介绍 18个免费的 Python 解释器和交互式 Shell（也称为 REPL），你可以从 Web 浏览器中直接访问。（译注：国内访问部分网站不稳定，可以多试试，或者借助其它辅助上网的工具）尽管有以上缺点，但是用它们来练习编写 Python 代码是足够的。下面就是 Python 在线服务网站的列表。
重磅！Google 推出了Python最牛 X 的编辑器......
Python大本营的博客
06-06 822
随着和大数据、人工智能绑定在一起，Python可畏是越来越厉害了!前几天， PYPL（即编程语言流行指数，基于 Google 搜索频率而定）出炉了 6 月编程语言排行榜，...
Python全栈开发项目——AI智能聊天机器人
qiao_yue的博客
11-24 375
本项目实现了AI聊天功能，具有语音输入和聊天背景自定义等亮点功能
使用python的pywin32库实现CANape工程自动化案例
最新发布
qq_42746084的博客
11-24 519
摘要 本教程介绍使用Python控制CANape进行自动化数据采集与MF4文件分析的方法。主要内容包括： 环境配置：需Windows系统、CANape软件、Python 3.8+及相关库（pywin32、asammdf等） 核心功能： 通过COM接口控制CANape 实现基础数据采集、条件触发录制、定时批量采集等功能 支持批量标定参数写入与验证 提供MF4文件离线分析方案 典型应用案例： 基础数据采集与保存 基于信号阈值的触发录制 定时批量数据采集 批量标定参数验证 技术实现： 使用win32com操作CA
98-爬取租房网站信息-1
11-24 115
import aiohttp #异步的网络请求模块。import asyncio #异步请求。操作系统：windows11。语言：Python3.10。开发环境：PyCharm。#导入伪造头部的信息。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1581
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python实现sftp上传文件
LDC，公众号【轻松学编程】
11-20 151
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Python科学计算库NumPy使用
2509_93947176的博客
11-23 423
如果想生成全零或全一的数组，可以用 或 ，指定形状就行，比如 会生成一个 2 行 3 列的零矩阵。另外， 类似于 Python 的 range，但更灵活，能生成等差数列。我在项目中常用这些来算统计量，比如均值、标准差，NumPy 提供了 、 等函数，一键搞定。我自己就是通过项目逐步深入的，现在回想起来，NumPy 不仅提升了我的编程效率，还让我对数据有了更深的理解。简单说，如果数组形状不匹配，NumPy 会自动扩展小数组来匹配大数组。比如，一个标量加一个数组，标量会被广播到数组的每个元素。
python自带键值对
01-07
### Python 中内置的键值对数据结构 #### 创建字典 在Python中，`dict` 是一种用于存储键值对的数据结构。可以通过多种方式创建字典： - 使用花括号 `{}` 和冒号 `:` 来指定键和值。 ```python my_dict = {'apple': 1, 'orange': 2, 'banana': 3} print(my_dict['orange']) # 输出：2 ``` - 利用 `dict()` 函数并传入关键字参数或可迭代对象。 ```python # 关键字参数形式 fruit_counts = dict(apple=5, orange=7) # 可迭代对象形式 (如列表中的元组) items = [('red', '#FF0000'), ('green', '#008000')] color_codes = dict(items) ``` - 运用字典推导式以更加简洁的方式构建字典[^1]。 ```python keys = ['key1', 'key2', 'key3'] values = ['value1', 'value2', 'value3'] my_dict = {k: v for k, v in zip(keys, values)} print(my_dict) # 输出：{'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'} ``` #### 访问元素 访问字典内的项目通常通过其键完成。如果尝试获取不存在于字典里的键，则会引发 KeyError 异常；为了避免这种情况发生，可以采用 `.get()` 方法来安全地检索项，并允许设置默认返回值[^3]。 ```python person_info = { "name": "Alice", "age": 30, } # 安全地获取年龄属性，默认为 None 如果找不到该键的话 age = person_info.get('age') favorite_color = person_info.get('favorite color') # 默认返回 None ``` #### 修改与更新 向现有字典添加新条目只需简单赋值即可。对于已存在的键执行相同操作将会覆盖旧有值。 ```python inventory = {"apples": 430, "bananas": 312} inventory["oranges"] = 525 # 添加新的键值对 inventory["apples"] += 20 # 更新已有键对应的值 ``` #### 删除元素 要移除某个特定键及其关联的值，可以使用 del 命令或者 pop() 方法。后者还能够捕获被删除项目的原始值作为输出结果的一部分。 ```python stock_prices = {"AAPL": 150.99, "GOOGL": 2750.00, "MSFT": 300.00} del stock_prices["AAPL"] price_of_google_stock_removed = stock_prices.pop("GOOGL") # 移除的同时获得原值 ```
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