JetBrains PyCharm 2025.3 发布 - 面向专业开发者的 Python IDE

JetBrains PyCharm 2025.3 (macOS, Linux, Windows) - 面向专业开发者的 Python IDE

JetBrains 跨平台开发者工具

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JetBrains PyCharm - 面向专业开发者的 Python IDE

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  • 更加高效

    由 PyCharm 负责处理日常繁琐的工作细节,为您节省宝贵的时间。让您专注于关键任务,并且善用以键盘操作为主的编程方法,充分利用 PyCharm 的种种高效功能。

  • 获得智能辅助

    PyCharm 完全理解代码的每个面向。依靠它的智能代码补全、 实时错误检查和快速修复功能,轻松进行项目导航 等众多功能辅助您。

  • 提高代码质量

    编写整洁、易维护的代码,而 IDE 将利用 PEP8 检查、测试辅助、智能重构和大量检查帮助您控制质量。

  • 正如您所需

    PyCharm 是程序员为程序员设计的开发环境,提供您进行 高效 Python 开发所需的所有工具。

  • 完整打包所有功能

  • 智能 Python 辅助

    PyCharm 提供智能代码补全、代码检查、实时错误高亮显示和 快速修复,还有自动化代码重构和丰富的导航功能。

  • Web 开发框架

    PyCharm 为现代 Web 开发框架(如:Django、Flask、Google App Engine、Pyramid 和 web2py)提供丰富的框架针对性支持。

  • 科学工具

    PyCharm 与 IPython Notebook 集成 (sysin),提供交互式 Python 控制台,并且支持 Anaconda 和多种科学化的包(例如 matplotlib 和 NumPy)。

  • 跨技术开发

    除了 Python 外,PyCharm 还支持 JavaScript、CoffeeScript、TypeScript、Cython、SQL、 HTML/CSS、模板语言、AngularJS、Node.js 等等。

  • 远程开发能力

    通过远程解释器、集成的 ssh 终端、Docker 和 Vagrant 集成,在远程主机或虚拟机上 运行、调试、测试和部署应用程序。

  • 内建开发者工具

    内建提供海量工具集 (sysin):集成调试器和测试器、Python 分析器、 内置终端,以及与主流 VCS 集成,还有内建的数据库工具。

发现所有功能:https://www.jetbrains.com/pycharm/features

PyCharm 最新变化

查看最新变化:https://www.jetbrains.com/pycharm/whatsnew

下载地址

JetBrains PyCharm 2025.3 (macOS, Linux, Windows) x64 & aarch64

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### TensorFlow 中 `AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute '__version__'` 的解决方案 在使用 TensorFlow 时,开发者可能会遇到 `AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute '__version__'` 错误。该问题通常出现在模块导入方式不当、版本兼容性问题或开发环境缓存异常等情况下。 #### 原因分析 1. **模块导入方式错误** TensorFlow 的某些子模块可能不会直接暴露 `__version__` 属性,如果通过子模块导入方式访问该属性,将导致 `AttributeError`。例如: ```python from tensorflow import keras print(keras.__version__) # 可能引发错误 ``` 正确方式应是直接从主模块导入 TensorFlow 实例[^3]。 2. **TensorFlow 安装版本问题** 如果安装的 TensorFlow 版本过旧或安装过程中出现异常,可能导致 `__version__` 属性缺失。例如,在某些旧版本中,该属性可能未被定义,或者安装路径未正确配置,导致模块无法识别自身版本。 3. **开发环境缓存问题** PyCharm 或其他 IDE 的缓存机制可能导致模块信息未能及时更新,从而在静态分析时提示 `__version__` 属性不存在。 #### 解决方案 1. **确保正确导入 TensorFlow 主模块** 应始终使用以下方式导入 TensorFlow 主模块以获取版本信息: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 这种方式可确保访问到 `__version__` 属性,避免因子模块导入导致的错误。 2. **检查 TensorFlow 安装版本并更新** 如果 `__version__` 属性仍然不可用,应检查当前安装的 TensorFlow 版本,并确保其为最新版本。可使用以下命令更新 TensorFlow: ```bash pip install --upgrade tensorflow ``` 更新完成后,再次运行版本查询代码以确认问题是否解决[^2]。 3. **清理开发环境缓存** 如果确认 TensorFlow 安装无误,但 IDE 仍提示 `__version__` 属性不存在,可能是由于缓存导致的误报。可尝试以下操作: -PyCharm 中选择 `File > Invalidate Caches / Restart`,清除缓存并重启 IDE- 确保项目使用的 Python 解释器路径与 TensorFlow 安装路径一致,避免因解释器配置错误导致模块识别失败。 4. **使用虚拟环境隔离依赖** 使用虚拟环境(如 `venv` 或 `conda`)可避免系统 Python 环境与其他项目之间的依赖冲突。创建并激活虚拟环境后,重新安装 TensorFlow 并测试版本查询功能: ```bash python -m venv tf_env source tf_env/bin/activate # Linux/macOS tf_env\Scripts\activate # Windows pip install tensorflow python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)" ``` 5. **兼容性处理(适用于旧代码)** 如果项目依赖于 TensorFlow 1.x 的 API,可启用兼容性模式以避免版本冲突: ```python import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() print(tf.__version__) ``` ####
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