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2023年12月19日发(作者：executi)
python运行py文件的几种方法
Python是当今最受欢迎的编程语言之一，因其易于学习、使用广泛、灵活多变以及支持多种操作系统而受到广泛赞誉。在编写Python代码后，我们需要运行它们。在这篇文章中，我们将介绍如何用不同的方法运行Python文件。
1. 通过操作系统命令行运行.py文件
通过以下几个步骤可以在操作系统命令行中执行.py文件：
步骤1：创建一个Python文件。保存为 .py 格式。create_。
步骤2：打开终端。在 Windows 操作系统中，可以通过按下 Windows 键 + R，输入
cmd，然后按下回车键来打开。在 MacOS 和 Linux 操作系统中，可以通过在终端中搜索“终端”并打开它来打开。
2. 通过集成开发环境（IDE）运行.py文件
IDE是一种集成开发环境，可以帮助程序员编写、测试和运行他们的代码。Python 提供了许多 IDE 工具，如 PyCharm、IDLE、Spyder 等，使编写和运行 Python 代码变得更加方便。IDE 的优点是提供了可视化的用户界面，可以让程序员快速编写代码并调试其语法，并提供各种调试功能。
在 IDE 中运行 Python 文件的方式取决于使用 IDE 的特定版本。下面是在 PyCharm
中运行 Python 文件的步骤：
步骤 1：在 PyCharm 上打开一个 Python 项目。
步骤 2：选择“File”菜单，然后选择“New”菜单中的“Python File”。
步骤 3：在“Create New Python File”对话框中，为文件命名，并在“Location”字段中选择将文件保存的位置。
步骤 4：编写程序并保存文件。
步骤 5：通过菜单栏上的“Run”按钮或直接使用快捷键“Ctrl + Shift + F10”来运行程序。
3. 通过 Jupyter Notebook 运行 .py 文件
Jupyter Notebook 是一个非常流行的交互式 Python 环境，用于执行代码并创建数据可视化和文档。Jupyter Notebook 可以先创建一个 .ipynb 文件，该文件包含了代码、文档形式的注释和可视化的输出，并且这个文件可以被保存和共享。Jupyter Notebook 还支
持运行 Python 文件。要执行Python代码段，需要将代码插入到代码单元（code cell）中并执行。将 Python 文件导入到 Jupyter Notebook 中非常容易，只需要遵循以下步骤：
步骤 2：将以下代码复制并粘贴到单元格中：
```
%run create_
```
步骤 3：单击运行按钮以运行代码。
4. 通过 Python解释器运行 .py 文件
Python 解释器是一种以交互方式执行 Python 代码的环境。Python 解释器可以通过
Linux、MacOS 和 Windows 操作系统的终端和命令提示符进行访问。
以下是在 Python 解释器中运行 Python 文件的步骤：
步骤 1：打开命令提示符或终端。
步骤 2：通过“cd” 命令导航到 Python 文件的目录。
步骤 3：在解释器提示符下输入以下代码段：
```
python
```
这将启动 Python 解释器。
步骤 4：在 Python 解释器中输入以下代码段：
```
exec(open("create_").read())
```
这将导入 create_ 文件并执行其中的代码。
5. 在 Web 浏览器中运行 Python 文件
步骤 2：启动 Jupyter Notebook 服务器。打开终端并输入以下命令：
```
jupyter notebook
```
这将启动 Jupyter Notebook 服务器。
步骤 4：创建新的 Python Notebook。 单击页面右上方的“New”按钮，并选择“Python 3”（或其他 Python 版本）文件类型。这将创建一个空的 Python Notebook。
步骤 5：使用 Notebook 的单元格来输入 Python 代码。 可以创建多个单元格，并且将每个代码段放在独立的单元格中，以便逐一运行。
总结
虽然以上列出的方法是运行 Python 文件最常用的方式，但这些方法也有各自的优缺点。下面我们进一步探讨一下这些方法的优点和缺点。
1. 通过操作系统命令行运行 .py 文件
优点:
- 可以访问操作系统的命令行界面，提供大量灵活的脚本化和批处理操作。
- 不需要任何其他软件，仅需要 Python 解释器即可运行代码。
缺点：
- 缺少代码补全、语法高亮等 IDE 提供的功能。
- 只考虑单个脚本的情况，不适用于调试、测试或代码库的组织管理。
2. 通过集成开发环境（IDE）运行 .py 文件
优点：
- 提供了强大的代码补全、语法高亮、代码美化等功能。
- 提供了集成的调试、测试工具，便于测试和调试程序。
- 可以追踪和管理代码库，进行版本控制管理。
- 集成了工作流和自动化工具，例如代码格式化、linting、重构等等。
缺点：
- 许多 IDE 都不是免费的，有可能会增加成本。
- 资源占用较高，对电脑性能要求较高。
3. 通过 Jupyter Notebook 运行 .py 文件
优点：
- 包含了交互式、可重复使用的代码，方便执行和探索。
- 集成了数据分析和可视化工具，应用范围较广。
- 可以生成 HTML 文档、Python 脚本、LaTeX 文件和 PDF，方便分享和协作。
缺点：
- 不适用于项目级别的代码工作。
- 可能会影响性能，太多计算会导致内存占用过高。
4. 通过 Python 解释器运行 .py 文件
优点：
- 快速、简便，不需要编译就可以运行。
- 适用于简单的脚本式任务。
缺点：
- 没有 IDE 提供的大量功能，如代码补全、语法高亮等。
- 不方便进行调试和测试。
- 缺少更高级别的任务管理和工作流程控制。
5. 在 Web 浏览器中运行 .py 文件
优点：
- 方便在轻量级、可扩展的环境中执行 Python 代码。
- 不需要额外安装软件，只需浏览器即可。
- 可以通过笔记本等 Web 应用程序重新启动进程，增强可重用性。
缺点：
- 不同浏览器支持程度不同，可能在某些浏览器上出现兼容性问题。
- 依赖于网络连接和服务器，速度可能较慢。
- 对于重型工作负载，Web 应用程序可能会遇到限制或错误。
结论
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