崇高なテキストでのPython開発の効率を改善するために、次のプラグインが推奨されます。1。アナコンダは、リアルタイムエラーチェック、自動完了、コードナビゲーション関數(shù)を提供します。 2。サブリメピトニドは、インテリジェントな完了とフォーマットをサポートし、LSPプロトコルに基づいてより近代的です。 3. LSPパッケージは、言語間で柔軟で一貫した複數(shù)のPython言語サーバーに接続できます。 4.サイドバーエンハンスメントはファイル管理機(jī)能を強化し、スクリプトを?qū)g行してファイルを作成するのに便利です。さらに、Betterpython、docblockr、ターミナル、Gitgutterなどのプラグインも開発エクスペリエンスを向上させました。
Python開発に崇高なテキストを使用している場合は、おそらく適切なパッケージで効率を高めることを目指しています。 Sublimeは速くて軽量ですが、いくつかの適切に選択されたプラグインを追加すると、本格的なPython IDEのように感じることができます。
多くのPython開発者が便利だと思ういくつかの堅実なパッケージの推奨事項を次に示します。
1。アナコンダ - 糸くず、オートコンプリートなど
これはAnaconda Pythonディストリビューションではありません。これは、糸くず、オートコンプリート、コードナビゲーション、さらには仮想環(huán)境サポートなどの強力な機(jī)能をもたらす崇高なプラグインです。
- インテリジェントコードの完了のために、フードの下にジェダイライブラリを使用します。
- リアルタイムエラーチェック（PylintやFlake8など）が表示されます。これは、ミスを早期にキャッチするのに役立ちます。
- GOTOの定義、ドキュメントの表示、ファイル間のシンボルの名前をサポートします。
ヒント：プロジェクトの仮想環(huán)境を使用するように設(shè)定して、適切なパッケージをピックアップするようにしてください。
2。Sublimepythonide - スマート開発のための最新の代替
アナコンダよりも軽いものが必要な場合、またはより近代的なアプローチを好む場合、サブラミペトニドの方が適している可能性があります。 LSPを介して言語サーバーを活用して、將來の編集者の仕組みに沿って將來的に耐えることができます。
- 自動インポート、タイプのヒントディスプレイ、およびスマートな完了を提供します。
- 右バックエンドをセットアップすると、MicrosoftのPylanceのような設(shè)定と統(tǒng)合します。
- SAVEでフォーマットするために、BlackとISORTでうまく機(jī)能します。
Pythonのpyglsまたは別の互換性のある言語サーバーを個別にインストールする必要がありますが、設(shè)定されると、古いツールよりもスナッパーを感じます。
3。LSP （言語サーバープロトコル）サポート - 柔軟性と拡張可能
崇高な內(nèi)蔵LSPパッケージを使用すると、Pylance、Pyright、PylsなどのさまざまなPython言語サーバーに接続できます。
- Pythonだけでなく、異なる言語で一貫した動作を提供します。
- 高度にカスタマイズされています - プロジェクトごとに使用するリナーまたはフォーマッタを定義できます。
- 適切に構(gòu)成すると、仮想環(huán)境でうまく機(jī)能します。
一部のセットアップが必要です（言語サーバーのインストール、設(shè)定の構(gòu)成）が、実行されると、最も柔軟なオプションの1つです。
4。サイドバーの拡張機(jī)能 - より良いファイル管理
厳密にはPythonツールではありませんが、複數(shù)のファイルまたはモジュールを使用する場合は非常に便利です。
- サイドバーに追加のコンテキストメニューオプションを追加します - スクリプトを?qū)g行し、端子を開き、新しいファイルをすばやく作成します。
- 編集者を離れることなく、virtualenvフォルダーまたはスクリプトディレクトリを管理するのに役立ちます。
- モジュール間をジャンプしたり、小さなスクリプトをテストしたりする場合に特に便利です。
たとえば、 .pyファイルを右クリックして、ウィンドウを切り替えることなく端末で直接実行できます。
ボーナス：他の便利なパッケージ
ここに、経験を締めくくるいくつかの小さなものがあります：
- Betterpython ：Pythonのインデントと構(gòu)文設(shè)定を修正します。
- docblockr ：docstringsをすばやく生成するのに役立ちます。
- 端末：現(xiàn)在のファイルパスで端子を開きます。テストやスクリプトを?qū)g行するのに非常に便利です。
- GitGutter ：Git Diff Markers in the Gutter - 変更を確認(rèn)するときに役立ちます。
それは良い出発點です。データスクリプト、Webアプリ、または自動化を書くかどうかにかかわらず、ワークフローに応じて、他のツールよりも特定のツールに傾くことができます。しかし、これらがインストールされていると、Sublime Textに固體Python Devセットアップがあります。
基本的にそれだけです。
以上がPython開発に推奨される崇高なテキストパッケージは何ですか？の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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AIと組み合わせてPHPを使用してテキストエラー修正PHP構(gòu)文検出と最適化を?qū)g現(xiàn)する方法
Jul 25, 2025 pm 08:57 PM
AIによるテキストエラーの修正と構(gòu)文最適化を?qū)g現(xiàn)するには、次の手順に従う必要があります。1。Baidu、Tencent API、またはオープンソースNLPライブラリなどの適切なAIモデルまたはAPIを選択します。 2。PHPのカールまたはガズルを介してAPIを呼び出し、返品結(jié)果を処理します。 3.アプリケーションにエラー修正情報を表示し、ユーザーが採用するかどうかを選択できるようにします。 4.構(gòu)文の検出とコードの最適化には、PHP-LとPHP_CODESNIFFERを使用します。 5.フィードバックを継続的に収集し、モデルまたはルールを更新して効果を改善します。 AIAPIを選択するときは、PHPの精度、応答速度、価格、サポートの評価に焦點を當(dāng)てます。コードの最適化は、PSR仕様に従い、キャッシュを合理的に使用し、円形クエリを避け、定期的にコードを確認(rèn)し、Xを使用する必要があります。
Python Seabornジョイントプロットの例
Jul 26, 2025 am 08:11 AM
Seabornのジョイントプロットを使用して、2つの変數(shù)間の関係と分布をすばやく視覚化します。 2。基本的な散布図は、sns.jointplot（data = tips、x = "total_bill"、y = "tip"、dind = "scatter"）によって実裝され、中心は散布図であり、ヒストグラムは上部と右側(cè)と右側(cè)に表示されます。 3.回帰線と密度情報をdind = "reg"に追加し、marminal_kwsを組み合わせてエッジプロットスタイルを設(shè)定します。 4。データ量が大きい場合は、「ヘックス」を使用することをお勧めします。
パイソンリストへの変換の例
Jul 26, 2025 am 08:00 AM
文字列リストは、 '' .join（words）などのJoIn（）メソッドとマージして、「Helloworldfrompython」を取得できます。 2。NUMBERリストは、參加する前にMAP（STR、數(shù)字）または[STR（x）forxinNumbers]を備えた文字列に変換する必要があります。 3.任意のタイプリストは、デバッグに適したブラケットと引用符のある文字列に直接変換できます。 4。カスタム形式は、 '|' .join（f "[{item}]" foriteminitems）output "[a] | [などのjoin（）と組み合わせたジェネレーター式によって実裝できます。
PythonはSQL Server Pyodbcの例に接続します
Jul 30, 2025 am 02:53 AM
Pyodbcのインストール：Pipinstallpyodbcコマンドを使用してライブラリをインストールします。 2.接続sqlserver：pyodbc.connect（）メソッドを介して、ドライバー、サーバー、データベース、uid/pwdまたはtrusted_connectionを含む接続文字列を使用し、それぞれSQL認(rèn)証またはWindows認(rèn)証をサポートします。 3.インストールされているドライバーを確認(rèn)します：pyodbc.drivers（）を?qū)g行し、「sqlserver」を含むドライバー名をフィルタリングして、「sqlserverのodbcdriver17」などの正しいドライバー名が使用されるようにします。 4.接続文字列の重要なパラメーター
Python Pandas Meltの例
Jul 27, 2025 am 02:48 AM
pandas.melt（）は、幅広い形式データを長い形式に変換するために使用されます。答えは、ID_VARSを識別列を保持し、value_varsを溶かしてvar_nameおよびvalue_nameを選択する列を選択して、新しい列名を定義することです。列は1.id_vars = 'name'を意味します。 4.Value_Name = 'スコア'元の値の新しい列名を設(shè)定し、最後に名前、件名、スコアを含む3つの列を生成します。
メモリバウンド操作のためのPythonの最適化
Jul 28, 2025 am 03:22 AM
Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsは、ヘッドゲネレーター、EfficientDataStructures、およびManagingObjectlifetimes.first、Usegeneratoratoratoratoratoratoraturatussを使用していることを確認(rèn)してください
Python Djangoが例を形成します
Jul 27, 2025 am 02:50 AM
まず、名前、メールボックス、メッセージフィールドを含む連絡(luò)先フォームを定義します。 2。ビューでは、フォームの送信はPOSTリクエストを?qū)彇摔工毪长趣摔瑜陝I理され、検証が渡された後、Cleaned_Dataが取得され、応答が返されます。 3。テンプレートでは、{{form.as_p}}を使用してフィールドをレンダリングし、{％csrf_token％}を追加してCSRF攻撃を防ぎます。 4. contact_viewビューにポイント /連絡(luò)先 /にURLルーティングを構(gòu)成します。 Modelformを使用してモデルを直接関連付けてデータストレージを?qū)g現(xiàn)します。 Djangoformsは、データ検証、HTMLレンダリング、エラープロンプトの統(tǒng)合処理を?qū)g裝します。これは、安全な形式機(jī)能の迅速な発展に適しています。
暗號通貨の統(tǒng)計的裁定とは何ですか？統(tǒng)計的な裁定はどのように機(jī)能しますか？
Jul 30, 2025 pm 09:12 PM
統(tǒng)計アービトラージの紹介統(tǒng)計的arbitrageは、數(shù)學(xué)モデルに基づいて金融市場で価格の不一致を捉える取引方法です。その核となる哲學(xué)は、平均回帰に由來する、つまり、資産価格は短期的には長期的な傾向から逸脫する可能性がありますが、最終的には歴史的平均に戻ります。トレーダーは統(tǒng)計的方法を使用して、資産間の相関を分析し、通常は同期して変更されるポートフォリオを探す。これらの資産の価格関係が異常に逸脫すると、裁定取引の機(jī)會が生じます。暗號通貨市場では、主に市場自體の非効率性と劇的な変動のために、統(tǒng)計的な裁定が特に一般的です。従來の金融市場とは異なり、暗號通貨は24時間體制で動作し、その価格はニュース速報、ソーシャルメディアの感情、テクノロジーのアップグレードに非常に敏感です。この一定の価格の変動は、頻繁に価格設(shè)定バイアスを作成し、仲裁人を提供します
