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电子商城在Python环境中运行。

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简介:
在Python 3.6环境中构建的电子商城系统,该系统具备用户登录、用户注册以及用户退出系统的功能。此外,该系统还包含多个特色板块,包括超市前台、娱乐天地和饮食商城等,为用户提供多样化的购物体验。

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  • VS Code设置Python.docx
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    本文档详细介绍了如何在VS Code集成开发环境中配置和优化Python编程语言的运行环境,包括安装必要的扩展、配置解释器以及调试技巧。 在Visual Studio Code (VS Code) 上配置Python的运行环境是一个重要的步骤,对于Python开发者来说,一个良好的集成开发环境能够极大地提升编程效率。以下是一个详细的步骤指南: 1. **安装Python**: - 你需要从[Python官网](https://www.python.org/downloads/)或者通过Anaconda获取Python。Anaconda提供了一个包含许多科学计算库的Python发行版,适合进行数据分析和科学计算。如果你不打算使用这些库,直接从官网下载Python3.5以上的版本也是完全可以的。确保选择与你的操作系统匹配的版本。 2. **安装VS Code**: - VS Code是一款强大的源代码编辑器,支持多种语言,包括Python。你可以在[VS Code官网](https://code.visualstudio.com/download)下载并按照提示安装。 3. **安装Python相关插件**: - 在VS Code中,你需要安装Python插件来获得语法高亮、代码调试和其他Python开发功能。打开VS Code扩展市场,搜索“Python”,安装排名靠前的“Python”插件,通常由Microsoft维护。安装完成后,可能需要重启VS Code。 4. **编写和运行Python代码**: - 使用VS Code创建一个新的`.py`文件,编写Python代码。VS Code会自动识别文件类型并提供代码高亮。在终端(Terminal)中,输入`python filename.py`(替换`filename.py`为你的文件名)运行代码。如果一切正常,代码将被执行,且在终端中显示结果。 5. **配置tasks.json**: - 为了更方便地运行Python代码,可以配置`tasks.json`文件。通过菜单栏选择“任务”> “配置任务”> “打开 tasks.json”。然后在文件中添加如下配置: ```json { version: 0.1.0, command: python, isShellCommand: true, args: [${file}], showOutput: always, options: { env: { PYTHONIOENCODING: UTF-8 } } } ``` 这样,通过快捷键`Ctrl+Shift+B`就能运行当前文件的代码,并保证输出的编码格式为UTF-8,避免中文乱码问题。 6. **配置Pylint**: - Pylint是一个静态代码分析工具,用于检测代码中的潜在错误和不一致。如果你觉得Pylint过于敏感,可以通过VS Code的设置禁用或调整其警告。在“文件”> “首选项”> “设置”中,添加以下代码: ```json python.linting.pylintArgs: [--disable=W,C] ``` 这将关闭所有W和C类的警告。 7. **安装Jupyter Notebook**: - Jupyter Notebook是交互式计算的利器,尤其适合数据探索和可视化。如果你通过Anaconda安装Python,Jupyter Notebook已经包含在内。如果没有,可以通过终端运行`pip install jupyter`来安装。完成后,输入`jupyter notebook`启动服务,浏览器将自动打开一个新页面,显示Notebook界面。 以上步骤完成后,你便成功在VS Code中配置了Python的运行环境,可以高效地编写、运行和调试Python代码了。随着你对VS Code和Python的进一步了解,你还可以自定义更多设置,如安装其他插件、配置调试器、集成Git等,以满足个人的开发需求。
  • 当前目录Jupyter Notebook(Python 3.8).bat
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    这个批处理文件用于设置并启动一个指定使用Python 3.8版本的Jupyter Notebook环境,方便用户直接从当前工作目录开始进行编程和数据分析。 当前目录运行Jupyter Notebook (py38环境).bat用于在当前文件夹下指定Anaconda Python环境下启动Python Jupyter Notebook。
  • C++调用Python,无需安装Python即可
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    本项目提供了一种方法,在C++程序中直接嵌入并调用Python代码,而无需预先配置Python运行环境。这为跨语言开发提供了极大的便利性和灵活性。 提供一个C++调用Python的示例工程,并且无需安装Python环境。该工程包含详细的使用说明文档和其他描述文件。
  • Python脚本.zip
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    这个压缩文件包含了Python脚本所需的运行环境和相关工具,帮助用户快速搭建开发或执行Python程序的本地环境。 具体的安装过程请参考我对应的博客文章,在提供的文件夹里包含python36、Firefox-latest(火狐浏览器)以及geckodriver-v0.26.0-win64的版本信息。
  • C语言VSCode
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    本文章介绍了如何在VSCode中搭建和配置用于编写与调试C程序的开发环境,适合初学者参考。 VSCode C运行环境设置指南 本段落将介绍如何在VSCode中搭建C语言的开发环境。 首先需要安装Visual Studio Code编辑器以及相应的插件来支持C/C++编程,如“C/C++”插件由Microsoft提供,可以帮助开发者更好地编写、调试和测试代码。此外还需要配置编译器(如GCC)以便能够直接在VSCode中编译运行C程序。通过正确设置环境变量并安装必要的工具链,可以实现无缝集成开发体验。 具体步骤包括但不限于: 1. 安装Visual Studio Code; 2. 从市场获取“C/C++”插件; 3. 配置gdb(GNU调试器)及其他相关库文件路径; 4. 编写简单的Hello World程序测试整个工作流程是否顺畅运行; 按照上述指导完成配置后,开发者即可享受高效便捷的C语言开发环境。
  • JavaScriptNode.js(runtime environment)
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    本文章讲解了JavaScript在Node.js平台上的运行环境,介绍了其核心模块、事件驱动机制以及异步I/O操作等内容。适合开发者了解Node.js技术基础。 Node.js 是一个 JavaScript 运行环境(runtime environment),发布于 2009 年 5 月,由 Ryan Dahl 开发。它封装了 Chrome V8 引擎,并对一些特殊用例进行了优化,提供了替代的 API,使得 V8 在非浏览器环境下运行得更好。V8 执行 JavaScript 的速度非常快且性能出色。 Node.js 是一个基于 Chrome JavaScript 运行时建立的平台,用于方便地搭建响应速度快、易于扩展的网络应用。它采用事件驱动和非阻塞 I/O 模型而得以轻量高效,非常适合在分布式设备上运行数据密集型的实时应用。
  • Anaconda与Python 3.6的
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    本篇文章主要介绍如何在Anaconda环境下搭建和管理Python 3.6的开发环境,包括安装步骤、虚拟环境配置及常用包的使用。 此压缩包适用于anaconda4.8+python3.6环境下的运行环境,主要解决使用from PyQt5 import QtCore时出现“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”错误的问题。其他Python版本可能会不兼容,请谨慎下载。
  • Python4Delphi Python 3.8 版本
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    Python4Delphi Python 3.8版本运行环境提供了一个在Delphi应用程序中集成Python 3.8的解决方案,使开发者能够利用Python的强大功能扩展其软件项目。 Python4Delphi演示程序需要使用Python38版本的运行环境。
  • 基于Python
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    本项目为一款基于Python语言开发的电子商城系统,旨在提供用户友好的界面和便捷的购物体验。通过该平台,顾客可以浏览商品、下单购买及管理个人账户信息。 在Python3.6环境下开发的电子商城系统包括以下功能:用户登录、用户注册、退出系统、超市前台服务和娱乐天地。此外还有饮食商城模块供用户使用。
  • Linux词典源代码
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    本项目为在Linux环境下开发的开源电子词典程序源代码,旨在提供便捷高效的词汇查询服务。 这是学习过程中编写的一个小程序,虽然不是特别优秀,但运行效果还算可以。在当前文件夹下执行 `make` 命令即可生成可执行文件,并直接运行该程序。如果要在 Linux 下编译,请按照上述步骤操作。