Помощь при написании кода

Содержание

Встроенные инструменты для разработчиков

PyCharm предлагает большой набор инструментов из коробки: встроенный отладчик и инструмент запуска тестов, профилировщик Python, полнофункциональный встроенный терминал, инструменты для работы с базами данных. IDE интегрирована с популярными системами контроля версий, содержит встроенный SSH-терминал, поддерживает возможности удаленной разработки и удаленные интерпретаторы, а также интеграцию с Docker и Vagrant.


Отладка, тестирование и профилирование

Используйте визуальный отладчик Python и JavaScript. Создавайте и запускайте тесты, используя функции умного редактирования, и просматривайте отчеты о запуске в удобном графическом интерфейсе. Полностью контролируйте свой код благодаря интеграции с профилировщиком Python. Полностью контролируйте свой код благодаря интеграции с профилировщиком Python.

Контроль версий, развертывание и удаленная разработка

Используйте универсальный интерфейс для работы с Git, SVN, Mercurial и другими системами контроля версий. Запускайте и отлаживайте код на удаленной машине. Настраивайте автоматическое развертывание на удаленном хосте или виртуальной машине и управляйте инфраструктурой с помощью Vagrant и Docker.

Инструменты для работы с базами данных

Доступ к Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL и другим базам данным осуществляется прямо из IDE. PyCharm помогает редактировать SQL-код, выполнять запросы, просматривать данные и изменять схемы.

Databases Pro only

PyCharm Professional Edition comes with all database features from JetBrains DataGrip, our tool for database administration.

Even better JOIN completion

It takes one less step to complete JOIN clauses as PyCharm now offers the whole clause when you start typing ‘JOIN’. Also, completion offers a way to JOIN by two columns when applicable, and, of course, all with support for writing Python code.

New UI for boolean values

Well, this is a welcome sight! There’s now a more user-friendly way to view and edit boolean values. True values are now marked with a bullet point to distinguish them from all the others.

Better filtering for MongoDB

In addition to ObjectId and ISODate, filtering now supports UUID, NumberDecimal, NumberLong, and BinData. Also, if you have a valid UUID/ObjectId/ISODate in your clipboard, you will see this value in the list of suggested filters.

Web Development Pro only

PyCharm Professional Edition comes with all JavaScript (and other web languages) development features from JetBrains WebStorm, our IDE for web development.

New support for Django configuration constants completion in settings.py

Do you see yourself frequently typing the same configuration variables in settings.py across Django projects? Now PyCharm can autocomplete the names of the documented Django settings (Ctrl-Q, or F1 on macOS).

Python console becomes a Flask shell when Flask is enabled

When you open a Python console in a Flask project, PyCharm will automatically start the Flask shell so that you already have your Flask application and your application context `g` available for interactive experimentation.

Best-in-class support for Vue

Nuxt.js support, Vue-specific code style settings, improvements around Vue in TypeScript projects, and a lot of other things we’ve added in the past year. Vue support in PyCharm has never been so advanced!

Save time with new features for JavaScript

New smart intentions (Alt+Enter) will help you perform some actions faster. For example, you can now quickly convert a for loop with a numeric index into a forEach array method. Looking through documentation comments has also become easier as you can now render them right in the editor.

Django

Django is the award-winning leader of Python web frameworks and PyCharm has long supported it. Running, debugging, navigating, working productively… PyCharm has you covered for Django.

Run and Debug With Ease

The Django run/debug configuration type makes it easy to configure and start the Django server in a productive tool window, whether local or remote.

Django Templates

Syntax and error highlighting, code completion, navigation between views and templates, and debug templates visually by inserting a breakpoint right in the editor.

Quick Navigation

Easily jump from a symbol in a template to Python code for models, view methods, forms, route parameters, settings, and more.

Productive Editing

Save time with such editor actions as automatic code formatting and indentation, code snippets/live templates, automatic matching of symbols like braces, code commenting, «Surround with tag,» and autocompletion with type inference.

Coding Assistance

Special coding assistance within standard files: urls.py and settings.py: files, folders, view methods, regex injection and highlighting. Utilize intentions to let PyCharm create views and templates from usage.

ORM and Form Support

Work faster with models and forms by using autocompletion in views and templates, type inference, navigation, refactoring, and find usage.

Второй пример: использование предварительно созданного виртуального окружения

Данный пример можно использовать во время изучения работы с библиотекой. Например, изучаем PySide2 и нам придется создать множество проектов. Создание для каждого проекта отдельного окружения довольно накладно. Это нужно каждый раз скачивать пакеты, также свободное место на локальных дисках ограничено.

Более практично заранее подготовить окружение с установленными нужными библиотеками. И во время создания проектов использовать это окружение.

В этом примере мы создадим виртуальное окружения PySide2, куда установим данную библиотеку. Затем создадим программу, использующую библиотеку PySide2 из предварительно созданного виртуального окружения. Программа будет показывать метку, отображающую версию установленной библиотеки PySide2.

Начнем с экран приветствия PyCharm. Для этого нужно выйти из текущего проекта. На экране приветствия в нижнем правом углу через Configure > Settings переходим в настройки. Затем переходим в раздел Project Interpreter. В верхнем правом углу есть кнопка с шестерёнкой, нажимаем на неё и выбираем Add…, создавая новое окружение. И указываем расположение для нового окружения. Имя конечной директории будет также именем самого окружения, в данном примере — . В Windows можно поменять в пути папку на , чтобы команда находила создаваемые в PyCharm окружения. Нажимаем на ОК.

Далее в созданном окружении устанавливаем пакет с библиотекой PySide2, также как мы устанавливали matplotlib. И выходим из настроек.

Теперь мы можем создавать новый проект использующий библиотеку PySide2. В окне приветствия выбираем Create New Project.

В мастере создания проекта, указываем имя расположения проекта в поле Location. Разворачиваем параметры окружения, щелкая по Project Interpreter, где выбираем Existing interpreter и указываем нужное нам окружение .

Для проверки работы библиотеки создаем файл со следующий кодом:

Далее создаем конфигурацию запуска программы, также как создавали для первого примера. После чего можно выполнить программу.

Управление версиями

Новое окно пул-реквестов

Работать с пул-реквестами в PyCharm стало проще. Вся необходимая информация о них теперь собрана в специальном окне, и все действия, связанные с пул-реквестами, можно выполнять прямо в IDE.

Обновленная поддержка ревью

Ревью — важный аспект работы с пул-реквестами, и теперь PyCharm полностью поддерживает этот процесс. Прямо в IDE можно создавать, запрашивать и назначать ревью, а также добавлять комментарии.

Новый способ слияния пул-реквестов

Раньше сделать merge пул-реквеста в мастер из PyCharm было непросто — приходилось изобретать обходные пути. В PyCharm 2020.2 все изменилось. Теперь без проблем можно выполнить действия merge, rebase и merge или squash и merge.

Удобное сравнение веток

Теперь при сравнении двух веток в PyCharm все коммиты отображаются в одном представлении. Списки коммитов обеих веток открываются не в окне VCS, а в редакторе: здесь больше места и ветки удобнее сравнивать.

Визуальный отладчик


PyCharm предоставляет широкие возможности отладки кода на Python/Django и JavaScript:

  • Расставляйте точки останова и задавайте условия их срабатывания прямо в редакторе
  • Проверяйте контекстно-зависимые локальные переменные и определяемые пользователем watches, включая массивы и сложные объекты, редактируйте значения на лету

Читайте подробнее о возможностях отладчика на этой странице.

Встроенный отладчик

В режиме встроенной отладки значения переменных, параметров функций и других объектов доступны прямо в окне редактора. Значения переменных можно посмотреть прямо в исходном коде рядом с их использованием.

Трассировка только по коду проекта

Функция Step into My Code позволяет в режиме отладки осуществлять трассировку только по коду проекта, не углубляясь в библиотечные исходники.

Отладка нескольких процессов

PyCharm умеет отлаживать приложения, которые порождают несколько процессов Python, например, приложения Django, которые не запускаются в режиме no-reload, или приложения, использующие другие веб-фреймворки, в которых реализован аналогичный подход к автоматической перезагрузке кода.

Веб-разработка только Pro

PyCharm Professional Edition включает в себя новую функциональность из JetBrains WebStorm, нашей IDE для JavaScript и веб-разработки.

Автодополнение констант конфигурации Django в settings.py

Часто приходится вводить одинаковые переменные конфигурации в settings.py для разных Django-проектов? Теперь в PyCharm работает автодополнение для документированных настроек Django (Ctrl-Q или F1 на macOS).

Консоль Flask вместо консоли Python

Если вы открываете консоль Python, работая над Flask-проектом, PyCharm автоматически запускает командную оболочку Flask: у вас уже есть приложение Flask и контекст приложения «g» для интерактивных экспериментов.

Первоклассная поддержка Vue

В этой версии вас ждет поддержка Nuxt.js, настройки стиля кода для Vue, улучшенная обработка Vue-файлов в TypeScript-проектах и многое другое, что мы реализовали за последний год. Работать с проектами Vue в PyCharm стало еще удобнее.

Новые возможности для JavaScript

Новые intention-действия (Alt+Enter) сэкономят ваше время. Например, можно быстро преобразовать цикл for с числовым индексом в перебирающий метод forEach. Кроме того, стало проще просматривать документирующие комментарии: мы сделали рендеринг прямо в редакторе.

Тестирование в PyCharm

Без тестирования нельзя гарантировать надёжность работы любого приложения. PyCharm помогает быстро и комфортно написать и загрузить тесты. По-умолчанию используется , но кроме него можно использовать такие фреймворки, как , , , и . Например, для своего проекта можно выбрать :

  1. Откройте диалог настройки Settings/Preferences → Tools → Python Integrated Tools.
  2. Выберите в поле Default test runner.
  3. Нажмите OK для сохранения настроек.

В нашем примере мы будем использовать загрузчик теста по‑умолчанию .

В том же самом проекте, где записана игра, создайте файл с именем и запишите в него код класса :

class Calculator:
    def add(self, a, b):
        return a + b
    def multiply(self, a, b):
        return a * b

Для кода, открытого в редакторе, PyCharm позволяет очень легко создавать тесты. С открытым файлом выполните любое из следующих действий:

  • Нажмите Shift+Cmd+T на Mac или Ctrl+Shift+T на Windows или Linux.
  • Правой кнопкой мыши в поле редактирования выберите Go To и Test.
  • В основном меню проследуйте Navigate → Test.

Выберите Create New Test (Создать новый тест) и посмотрите на окно:

Значения полей Target directory (целевой каталог), Test file name (Имя файла теста) и Test class name (Имя класса теста) оставьте по‑умолчанию. Для тестирования отметьте оба метода и нажмите на OK. Вуаля! PyCharm автоматически создаст для вас файл с именем и заглушки для тестов:

from unittest import TestCase
class TestCalculator(TestCase):
    def test_add(self):
        self.fail()
    def test_multiply(self):
        self.fail()

Загрузите тест одним из следующих способов:

  • Нажмите Ctrl+R на Mac или Shift+F10 на Windows или Linux.
  • Щёлкните правой кнопкой мыши в поле редактирования и выберите Run ‘Unittests for test_calculator.py’.
  • Щёлкните на маленькой зелёной стрелке слева от имени класс теста и выберите Run ‘Unittests for test_calculator.py’.

Вы увидите открытое окно тестов со всеми ошибками:

Обратите внимание, что у вас есть иерархия результатов теста слева и терминал для вывода результатов справа. Теперь реализуем , изменив код на следующий:

Теперь реализуем , изменив код на следующий:

from unittest import TestCase
from calculator import Calculator
class TestCalculator(TestCase):
    def test_add(self):
        self.calculator = Calculator()
        self.assertEqual(self.calculator.add(3, 4), 7)
    def test_multiply(self):
        self.fail()

Запустите тесты еще раз и увидите, что один тест пройден, а другой нет. Изучите настройки теста, чтобы показывать пройденные тесты, проигнорированные тесты, сортировку тестов по алфавиту и по времени исполнения:

Обратите внимание, что метод , который вы видите на картинке выше, намеренно используется для замедления одного из тестов, чтобы показать, как работает сортировка по времени исполнения

Built-in Developer Tools

PyCharm’s huge collection of tools out of the box includes an integrated debugger and test runner; Python profiler; a built-in terminal; integration with major VCS and built-in database tools; remote development capabilities with remote interpreters; an integrated ssh terminal; and integration with Docker and Vagrant.

Debugging, Testing and Profiling

Use the powerful debugger with a graphical UI for Python and JavaScript. Create and run your tests with coding assistance and a GUI-based test runner. Take full control of your code with Python Profiler integration.

VCS, Deployment and Remote Development

Save time with a unified UI for working with Git, SVN, Mercurial or other version control systems. Run and debug your application on remote machines. Easily configure automatic deployment to a remote host or VM and manage your infrastructure with Vagrant and Docker.

Database tools

Access Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL and other databases right from the IDE. Rely on PyCharm’s help when editing SQL code, running queries, browsing data, and altering schemas.

Возможности профессиональной версии PyCharm

PyCharm Professional — это платная версия PyCharm с огромным количеством готовых функций и возможностей интеграции. В этом разделе, в основном, будет представлен обзор главных функций и ссылки на официальную документацию, где каждая функция подробно обсуждается. Помните, что ни одна из следующих функций не доступна в версии Community.

Поддержка Django

PyCharm поддерживает , один из самых популярных и любимых . Что бы убедиться в его доступности проделайте следующее:

  1. Откройте Preferences на Mac или Settings на Windows или Linux.
  2. Выберите Languages and Frameworks.
  3. Выберите Django.
  4. Проверьте установлена ли галочка на Enable Django support?Если нет, установите.
  5. Примените изменения.

Теперь, когда вы включили поддержку Django, ваше путешествие при разработке с Django станет наиболее приятным с PyCharm:

  • При создании проекта у вас будет выбран тип проекта Django. И это означает, что в проекте такого типа у вас будут все необходимые файлы и настройки. Это эквивалентно использованию .
  • Вы можете загрузить непосредственно из PyCharm.
  • Поддержка в шаблоне Django включает:
    • синтаксис и подсветку ошибок.
    • Автозавершение кода.
    • Навигацию.
    • Завершение имен блоков.
    • Завершение пользовательских тегов и фильтров.
    • Быстрый доступ к документации по тегам и фильтрам.
    • Возможность их отладки.
  • Автоавершение кода во всех других частях Django, таких как представления, URL‑адреса и модели, а также поддержка анализа кода для Django ORM.
  • Диаграммы зависимостей для моделей Django.

Более подробная информация о поддержке Django смотрите в .

Поддержка баз данных

Современная разработка баз данных — сложная задача со множеством вспомогательных систем и рабочих процессов. Вот почему JetBrains, компания, стоящая за PyCharm, разработала для этого отдельную IDE . Это отдельный продукт от PyCharm с отдельной лицензией.

К счастью, PyCharm поддерживает все функции, доступные в DataGrip через плагин Database tools and SQL, который включен по умолчанию. С его помощью можно запрашивать, создавать и управлять базами данных независимо от того, работают ли они локально, на сервере или в облаке. Плагин поддерживает MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, SQLite, MariaDB, Oracle, Apache Cassandra и другие. Для получения дополнительной информации о том, что вы можете сделать с этим плагином, посмотрите .

Визуализация параллельных потоков

, и последние фреймворки, такие как являются примерами растущей популярности асинхронного программирования на Python. Несмотря на то, что асинхронные программы действительно приносят много пользы, известно, что их довольно сложно писать и отлаживать. В таких случаях визуализация параллельных потоков может быть именно тем, что доктор прописал. Она помогает полностью контролировать свои многопоточные приложения и оптимизировать их.

Проверьте подробную документацию этой функции для получения более подробной информации.

Более подробная информация содержится в .

Профилировщик

Говоря об оптимизации, профилирование — это еще один метод, который можно использовать для оптимизации кода. С его помощью можно увидеть, какие части кода занимают большую часть времени при выполнении. Профилировщик расставляет следующие приоритеты:

Если у вас не установлен или , просто вернитесь к стандартному . Он и здесь я не буду пересказывать эту документацию.

Режим научной разработки

Python — это язык не только для общего и веб‑программирования. За последние годы он стал лучшим инструментом для науки о данных и машинного обучения. Своей популярностью он обязан своим инструментам и библиотекам, таким как , , , , и другим. При наличии таких мощных библиотек необходима мощная IDE для поддержки всех функций, таких как построение графиков и анализ этих библиотек. PyCharm предоставляет все, что нужно, .

Удалённая разработка

Одним из распространенных источников ошибок во многих приложениях является то, что среды разработки и эксплуатации не совпадают. Хотя, в большинстве случаев, для разработки невозможно предоставить точную копию среды эксплуатации, стремление к этому является достойной целью.

С помощью PyCharm можно отлаживать свои приложение, используя интерпретатор с другого компьютера, например, на виртуальной машине Linux. В результате вы можете использовать тот же интерпретатор, что и ваша рабочая среда. Это позволяет исправлять и избегать многих ошибок. Прочитайте об этом в .

База данных

Базы данных SQL — популярный бэкенд для разработки веб-приложений на Python. PyCharm включает в себя всю функциональность DataGrip, нашей IDE для SQL, и делает работу с базами данных продуктивной. PyCharm поддерживает выполнение запросов, просмотр схем, редактирование таблиц, рефакторинги, импорт/экспорт данных и многое другое.

При разработке баз данных вы можете использовать и привычные функции PyCharm: умный редактор, быструю навигация по SQL-коду, рефакторинг таблиц, настройку IDE, визуальное управление версиями и многое другое.

Скачать PyCharm Полнофункциональная версия Professional Edition или бесплатная версия Community Edition

Базы данных

PyCharm анализирует все объекты в ваших базах данных и группирует их по папкам в соответствии со схемами. В IDE есть интерфейс для добавления и редактирования таблиц, колонок, индексов и ограничений.

Выполнение запросов

Выполняйте запросы через специальную консоль с возможностью просмотра результатов, локальной историей и удобным средством просмотра различий.

Навигация

Быстрая навигация приведет вас к любому объекту, независимо от того, был ли он только что создан в коде или был прочитан из базы данных. Навигация к символу помогает найти любой объект по его имени.

Редактирование таблиц

Мощный редактор таблиц позволяет добавлять, удалять, редактировать и клонировать ряды данных. Перемещайтесь по данным с помощью внешних ключей и используйте текстовый поиск для навигации в редакторе таблиц.

Комплишен

PyCharm помогает писать код быстрее: автодополнение учитывает контекст и структуру таблицы, внешние ключи и даже объекты базы данных, которые вы используете в коде.

Импорт и экспорт

Перемещайте данные в базу данных и из нее разными способами: используя знакомые форматы, такие как CSV/JSON/XML, другие источники данных, например SQLite, экспорты последних запросов или возможности Data Extractor.

System requirements

Requirement Minimum Recommended
RAM 4 GB of free RAM 8 GB of total system RAM
Disk space 2.5 GB and another 1 GB for caches SSD drive with at least 5 GB of free space
Monitor resolution 1024×768 1920×1080
Operating system

Officially released 64-bit versions of the following:

  • Microsoft Windows 8 or later

  • macOS 10.13 or later

  • Any Linux distribution that supports Gnome, KDE , or Unity DE

Pre-release versions are not supported.

Latest 64-bit version of Windows, macOS, or Linux (for example, Debian, Ubuntu, or RHEL)

You do not need to install Java to run PyCharm, because JetBrains Runtime is bundled with the IDE (based on JRE 11).

Запись кода в PyCharm

В PyCharm всё делается в контексте проекта. Поэтому для начала его надо создать.

После установки и загрузки PyCharm в окне приветствия нажмите и вы появится окно для создания нового проекта New Project:

Создание нового проекта pycharm


Укажите местоположение проекта и раскройте список Project Interpreter. Здесь у вас есть возможность создать новый интерпретатор для своего нового проекта или повторно использовать существующий. Выберите New environment using. Прямо рядом с ним у вас есть выпадающий список для выбора одного из вариантов Virtualenv, Pipenv или Conda, которые являются инструментами поддержки необходимых для разный проектов зависимостей отдельно, создавая для этого изолированные среды Python.

Если хотите, выберите для этого урока Virtualenv. При желании можно указать местоположение среды и выбрать базовый интерпретатор из списка, в котором должны присутствовать все интерпретаторы Python, например, Python 2.7 и Python 3.6, установленные в вашей операционной системе. Обычно по умолчанию все бывает в порядке, но если Python у вас не установлен, то придётся это сделать. Пройдите на сайт , скачайте дистрибутив и сделайте установку интерпритатора. Затем вы должны выбрать блоки для наследования глобальных пакетов сайтов в вашей новой среде и сделать их доступными для всех других проектов

Пока не обращайте на них внимание и оставьте невыбранными

В правом нижнем углу нажмите кнопочку Create и вы увидите созданный новый проект:

Также появится небольшое всплывающее окно Tip of the Day (Совет дня), где при каждом запуске даётся какой-то случайный совет от PyCharm. Прочитайте и просто закройте это окно.

Настало время начать запись кода на Python. Одновременно нажмите Cmd+N если у вас Mac или Alt+Ins если Windows или Linux. После чего выберите Python File. Это можно сделать воспользовавшись главным меню File → New. Назовите новый файл и нажмите OK. Вы увидите окно PyCharm, похожее на это:

Давайте быстренько напишем тестовый код, реализующий простую игру на угадывание — программа генерирует секретное число, которое должен угадать человек. На каждое предложенное человеком число программа скажет, было оно меньше или больше секретного. Игра заканчивается, когда человек угадает число. Вот этот код :

from random import randint

def play():
    random_int = randint(0, 100)

    while True:
        user_guess = int(input("Запишите целое число в диапазоне от 0 до 100?"))
        if user_guess == randint:
            print(f"Вы угадали число ({random_int}). Поздравляю!")
            break
        if user_guess  random_int:
            print("Выше число больше секретного.")
            continue

if __name__ == '__main__':
    play()

Не копируйте, а введите этот код напрямую и увидите что‑то вроде этого:

Как видите, в PyCharm есть  — интеллектуальный ассистент кодирования, который делает автодополнение кода, проверяет синтаксис, сообщает об ошибках и даёт рекомендации по их исправлению. В частности, заметьте, когда вы записали и нажали Tab, PyCharm автоматически полностью завершил всю конструкцию за вас.

Так-же обратите внимание, что если перед поставить точку и нажать Tab, то PyCharm полностью за вас напишет конструкцию. То же самое верно для  — работает (постфиксное дополнение кода) и не надо лишний раз нажимать на Enter для перехода но новую строку

Использование VirtualEnv и Pip в PyCharm

Поддержка Pip и Virtualenv в PyCharm появилась уже довольно давно. Иногда конечно возникают проблемы, но взаимодействие работает в основном стабильно.

Рассмотрим два варианта работы с виртуальными окружениями:

  1. Создаём проект со своим собственным виртуальным окружением, куда затем будут устанавливаться необходимые библиотеки;
  2. Предварительно создаём виртуальное окружение, куда установим нужные библиотеки. И затем при создании проекта в PyCharm можно будет его выбирать, т.е. использовать для нескольких проектов.

Первый пример: использование собственного виртуального окружения для проекта

Создадим программу, генерирующую изображение с тремя графиками нормального распределения Гаусса Для этого будут использоваться библиотеки matplotlib и numpy, которые будут установлены в специальное созданное виртуальное окружение для программы.

Запускаем PyCharm и окне приветствия выбираем Create New Project.

В мастере создания проекта, указываем в поле Location путь расположения создаваемого проекта. Имя конечной директории также является именем проекта. В примере директория называется ‘first_program’.

Далее разворачиваем параметры окружения, щелкая по Project Interpreter. И выбираем New environment using Virtualenv. Путь расположения окружения генерируется автоматически. В Windows можно поменять в пути папку на , чтобы команда находила создаваемые в PyCharm окружения. Ставить дополнительно галочки — нет необходимости. И нажимаем на Create.

Теперь установим библиотеки, которые будем использовать в программе. С помощью главного меню переходим в настройки File > Settings. Где переходим в Project: project_name > Project Interpreter.

Здесь мы видим таблицу со списком установленных пакетов. В начале установлено только два пакета: pip и setuptools.

Справа от таблицы имеется панель управления с четырьмя кнопками:

  • Кнопка с плюсом добавляет пакет в окружение;
  • Кнопка с минусом удаляет пакет из окружения;
  • Кнопка с треугольником обновляет пакет;
  • Кнопка с глазом включает отображение ранних релизов для пакетов.

Для добавления (установки) библиотеки в окружение нажимаем на плюс. В поле поиска вводим название библиотеки. В данном примере будем устанавливать matplotlib. Дополнительно, через Specify version можно указать версию устанавливаемого пакета и через Options указать параметры. Сейчас для matplotlib нет необходимости в дополнительных параметрах. Для установки нажимаем Install Package.

После установки закрываем окно добавления пакетов в проект и видим, что в окружение проекта добавился пакет matplotlib с его зависимостями. В том, числе был установлен пакет с библиотекой numpy. Выходим из настроек.

Теперь мы можем создать файл с кодом в проекте, например, first.py. Код программы имеет следующий вид:

Для запуска программы, необходимо создать профиль с конфигурацией. Для этого в верхнем правом углу нажимаем на кнопку Add Configuration…. Откроется окно Run/Debug Configurations, где нажимаем на кнопку с плюсом (Add New Configuration) в правом верхнем углу и выбираем Python.

Далее указываем в поле Name имя конфигурации и в поле Script path расположение Python файла с кодом программы. Остальные параметры не трогаем. В завершение нажимаем на Apply, затем на OK.

Теперь можно выполнить программу и в директории с программой появится файл :


С этим читают