最全Pycharm教程（9）——创建并运行一个基本的Python测试程序 --待整理

最新推荐文章于 2025-05-13 19:41:31 发布
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PyCharm程序代码检测功能介绍
HackDyno的博客
09-10 1428
PyCharm的代码检测功能是一个强大的工具，可以帮助开发者提高代码质量和效率。通过语法检查、代码错误检查、类型检查、代码风格检查和导入优化，PyCharm可以帮助开发者发现和修复代码中的错误、潜在问题和不规范的代码。其中之一就是代码检测功能，它可以帮助开发者发现和修复代码中的错误和潜在问题，从而提高代码的可读性和可维护性。代码检测是在编写代码的过程中进行静态分析，以识别潜在的错误和不规范的代码。PyCharm提供了多种代码检测工具和功能，下面将介绍其中一些常用的功能。PyCharm程序代码检测功能介绍。
100天精通Python丨基础知识篇 —— 02、Python和Pycharm（语言特点、学习方法、工具安装）
独木不成林，单弦不成音。
12-09 8万+
刚接触一门语言的时候，势必会很痛苦：1 是没有形成知识框架，2 是基础薄弱甚至没有，不要担心，西红柿就是这么过来的！ 我会详细介绍我的学习过程和踩过的坑，让大家少走弯路，快速入门。
最全Pycharm教程（9）——创建并运行一个基本的Python测试程序
weixin_36670529的博客
08-22 3751
1、主题 这里我们着重介绍Pycharm如何帮助我们创建并运行一个基本的测试程序。至于如何编写具体的测试程序，参见之前的文章。 2、准备工作 确认你电脑上已经安装了Python解释器，2.4到3.3的版本均可。 3、创建一个简单的Python工程 在主菜单中，选择File | New Project 在创建工程对话框中，输入工程名称（这里暂定为TestSamples），选择工程类型（这...
【2025最新】Pycharm里如何运行多个py文件
最新发布
Kakaxiii的博客
05-13 1196
最近再跑大量的实验，然而每个实验的运行时间都很长，之前为了省事，直接开几个新项目执行就完了，直到实验还剩十几个的时候，意识到这样会浪费很多时间。于是决定彻底从根源上解决问题。3.点击apply 注意你新增加的文件也要配置一下，允许同时运行。2.观察现在运行的python代码，点击允许多个实例。1.在Run标签处点击配置。
PyCharm入门第一步（三）：测试第一个Python应用程序
需要界面开发、IDE工具研发中文教程资料的小伙伴，记得私信我~
08-28 1424
PyCharm最新版本下载 步骤3：测试您的第一个Python应用程序 选择test runner 如果您之前使用过nosetest， py.test或Twisted Trial，则必须选择 unittest。 创建测试 创建测试的一种快捷方法是让PyCharm将它们从要测试的类中删除。为此，需要打开Car.py，然后右键单击editor background，指向Go To，然后选...
pycharm调试程序
weixin_40720301的博客
12-22 377
一.调试的作用 二.debug调试 红框从左到右：单步调试，跳入（内部函数），跳出（内部函数），运行到指定行 打印：先导入模块，导入后调用该模块的该函数（函数名与模块名一致） 三.日志信息调试 ...
《Python全栈系列教程》专栏介绍及文章汇总
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05-12 71万+
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SylviaMiller的博客
03-31 1915
1 Python3 Python2和Python3有很多细节不同，这里我安的是Python3.10.2。 2 基于Windows10系统搭建Python编程环境 （1）检查是否已经安装了Python 在这个搜索框中搜索“cmd”->Enter进入 或者 Win键+R->输入cmd->Enter进入 在终端窗口输入Python->Enter，如果出现Python提示符，就说明已经安装了Python （2）安装Windows Python 如果报错指出Python.
Python 接口并发测试详解
悦分享
10-23 8473
性能测试是通过自动化测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件对系统的各项性能指标进行的测试。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。性能测试的重点是测试在并发条件下服务或系统的瓶颈所在，从而优化相关功能，可能涉及软件及硬件的多方面改进。由此可见，性能测试对整个产品非常重要，甚至可以决定一个产品是否能长久发
从入门到进阶，史上最全Python精华文章合集
m0_71327177的博客
07-24 1276
随后，文章深入分析了6种数据可视化类型，并给出了使用PythonMatplotlib的例子，实现了以下内容两种散点图，线图，柱状图，条形图和箱形图。这篇文章演示了这种机制是如何工作的，并给出了一个从真实网站中爬取数据的例子。这篇文章采用展示示例代码和视频的形式，讲解了八大机器学习算法线性回归，逻辑回归，决策树，支持向量机，K近邻，随机森林，K-Means聚类及主成分分析。“迭代器指的是可在其上迭代（循环）的对象，其作用是为数据抽象出一个容器，使其表现出与迭代对象类似的功能。...
Pytorch安装完成后Pycharm如何配置环境并测试Pytorch
weixin_45687036的博客
02-26 1万+
Pytorch安装完成后Pycharm如何配置环境并测试Pytorch
在pycharm中编写RF脚本
侠奕
07-04 2330
参考资料 在pycharm中支持robotframework脚本
PyCharm程序调试实用指南
.
06-23 3831
在PyCharm中新建一个项目，然后在菜单栏中选择“File”->“Settings”，打开设置界面，选择“Project”->“Python Interpreter”，在右侧的框中点击“+”按钮添加需要使用的Python环境。在PyCharm中，我们可以设置断点来暂停程序的执行，方便我们进行调试。这时，程序将在设置的断点处暂停执行，我们可以通过调试面板查看程序的执行状态。希望本文能帮助到大家。在以上代码中，我们可以设置断点来暂停程序的执行，然后使用调试面板查看变量的值以及程序的执行状态。
使用 PyCharm 进行 Python 开发实战
学习使你进步。
06-01 1148
本文介绍了如何使用 PyCharm 进行 Python 开发并提供示例代码，包括安装 PyCharm、编写 Python 代码、运行 Python 代码和调试 Python 代码等基本操作。通过本文的介绍，相信你已经对 PyCharm 有了初步的了解，希望能对 Python 开发者有所帮助。在本文中，我们将介绍如何使用 PyCharm 进行 Python 开发，并提供一些常用的示例代码。在创建好项目之后，我们可以创建一个新的 Python 文件(.py)，开始编写 Python 代码。
【PyCharm编程练习】使用PyCharm进行编程
weixin_44849501的博客
04-12 2143
PycCharm第一课：基础第二课：函数第三课：计算问题第四课：csv操作第五课：可视化第六课：预测代码 编写代码步骤：确定问题->算法设计->算法实现->测试->验证 第一课：基础 表达式、input、print、循环、函数定义的使用等 第二课：函数 循环体函数、递归函数、随机函数及递归应用 第三课：计算问题 第四课：csv操作 第五课：可视化 第六课：预测代码 ...
Pycharm虚拟环境中安装及使用Pytest
u013930747的专栏
07-21 4525
方式2Pycharm中测试用例执行框架改成pytest（默认是Unittests）方式1Terminal命令方式调用，直接用命令“pytest”验证安装完成，用查看pytest版本的方式。方式1Terminal中命令安装。方式2Settings中界面搜索安装。二、安装pytest。三、使用pytest。...
【Python实战】一个星期练完这30个精心整理的Python项目案例，成功逆袭：靠接单月入W＋轻轻松松，拿走就用~（大家冲鸭）
m0_58477260的博客
04-20 3819
今日的留言话题是：文中哪个案例让你印象最深刻？（上面案例太多仅随机挑选展示几个小案例，效果没截图，大家拿代码自己演示哈）你也可以评论区分享文中没有提及的案例，下一期我就可以继续更新案例实战了哦~
【学习分享】使用python+uiautomator2实现AndroidUI自动化
weixin_53356307的博客
07-24 4649
新手一看就会的UI自动化分享文章！！！
pycharm运行densenet
02-24
### 配置和运行DenseNet模型 #### 一、准备阶段 为了在PyCharm中成功配置并运行DenseNet模型，需先确保安装了必要的依赖库。这通常涉及Python环境的设置以及所需包的安装。 对于Python环境而言，建议创建一个新的虚拟环境专门用于此项目，以避免不同项目的依赖冲突。可以利用`venv`模块来轻松完成这一操作： ```bash python -m venv densenet_env source densenet_env/bin/activate # Linux or macOS densenet_env\Scripts\activate.bat # Windows ``` 之后，在激活的新环境中安装所需的软件包，比如TensorFlow或PyTorch等深度学习框架及其辅助工具。如果使用pip作为包管理器，则可以通过如下命令执行安装： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install tensorflow ``` 以上命令假设选择了PyTorch版本；如果是其他需求，请相应调整安装指令[^2]。 #### 二、获取预训练模型与数据集 接着要准备好使用的DenseNet模型结构定义文件（通常是`.py`形式）及对应的权重文件（如`.pth`或`.h5`）。可以从官方资源或其他可信渠道下载这些材料，并将其放置于合适的位置以便后续加载。 与此同时，还需确认已获得适当的数据集，并按照特定格式整理好输入给网络进行训练测试。这部分工作可能涉及到编写脚本来自动化处理原始图像资料，使之符合预期标准[^3]。 #### 三、集成至PyCharm IDE 打开PyCharm后，新建一个项目并将上述提到的所有必要组件——源码、配置项、外部库等全部导入进来。针对之前建立好的虚拟环境做出正确指派，使得IDE能够识别到所必需的各种类库支持。 另外值得注意的是Jupyter Notebook配置方面的问题。如果有意采用Notebook方式进行开发调试的话，记得把自定义的配置文件复制到目标位置，例如: ```bash cp /home/admin555/.jupyter/jupyter_notebook_config.py /指定位置/jupyter_notebook_config.py ``` 这样做的目的是为了让内核启动时能读取正确的设定值，从而保障整个实验流程顺利开展[^1]。 最后一步就是实际调用训练入口函数了。一般情况下会有一个名为`train.py`这样的主程序负责协调各个子系统的运作。只要一切就绪，就可以直接点击Run按钮开始执行训练过程了。默认情况下可能会跑满一定数量epoch(轮次)，当然也允许用户自行修改这个数值以适应具体应用场景的要求。
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