Как открыть код библиотеки python pycharm

Создание виртуальных окружений и установка библиотек для Python 3 в IDE PyCharm

Язык программирования Python считается достаточно простым. На нем легче и быстрее пишутся программы по сравнению с компилируемыми языками программирования. Для Python существует множество библиотек, позволяющих решать практически любые задачи.

Начинающие программисты иногда сталкиваются с проблемой установки и использования сторонних библиотек.

Статья начинается с базовых вещей: с установки Python 3, инструментов разработки Pip и Virtualenv и среды разработки PyCharm в Windows и в Ubuntu.

А после мы рассмотрим, как в PyCharm создавать и использовать виртуальные окружения и устанавливать в них библиотеки с помощью Pip.

Установка Python и Pip

Pip является менеджером пакетов для Python. Именно с помощью него обычно устанавливаются модули/библиотеки для разработки в виде пакетов. В Windows Pip можно установить через стандартный установщик Python. В Ubuntu Pip ставится отдельно.

Установка Python и Pip в Windows

Для windows заходим на официальную страницу загрузки, где затем переходим на страницу загрузки определенной версии Python. У меня используется Python 3.6.8, из-за того, что LLVM 9 требует установленного Python 3.6.

Далее в таблице с файлами выбираем «Windows x86-64 executable installer» для 64-битной системы или «Windows x86 executable installer» для 32-битной. И запускаем скачанный установщик, например, для версии Python 3.8.1 он называется python-3.8.1-amd64.exe .

Во время установки ставим галочку возле Add Python 3.x to PATH и нажимаем Install Now:

Установка Python и Pip в Ubuntu

В Ubuntu установить Python 3 можно через терминал. Запускаем его и вводим команду установки. Вторая команда выводит версию Python.

sudo apt install python3-minimal python3 -V

Далее устанавливаем Pip и обновляем его. После обновления необходимо перезапустить текущую сессию (или перезагрузить компьютер), иначе возникнет ошибка во время вызова Pip.

sudo apt install python3-pip pip3 install --user --upgrade pip

Основные команды Pip

Рассмотрим основные команды при работе с Pip в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Команда	Описание
pip help	Справка по командам
pip search package_name	Поиск пакета
pip show package_name	Информация об пакете
pip install package_name	Установка пакета(ов)
pip uninstall package_name	Удаление пакета(ов)
pip list	Список установленных пакетов
pip install -U	Обновление пакета(ов)

Если виртуальные окружения не используются, то во время установки пакета(ов) полезно использовать дополнительно ключ —user , устанавливая пакет(ы) локально только для текущего пользователя.

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper

VirtualEnv используется для создания виртуальных окружений для Python программ. Это необходимо для того, чтобы избежать конфликты, позволяя установить одну версию библиотеки для одной программы, и другую — для второй. Всё удобство использования VirtualEnv постигается на практике.

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Windows

В командной строке выполняем команды:

pip install virtualenv pip install virtualenvwrapper-win

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Ubuntu

Для Ubuntu команда установки будет следующей:

pip3 install --user virtualenv virtualenvwrapper

После которой в конец ~/.bashrc добавляем:

export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3 source ~/.local/bin/virtualenvwrapper.sh

При новом запуске терминала должны будут появиться сообщения, начинающиеся на virtualenvwrapper.user_scripts creating , что говорит об успешном завершении установки.

Работа с виртуальным окружением VirtualEnv

Рассмотрим основные команды при работе с VirtualEnv в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Команда	Описание
mkvirtualenv env-name	Создание нового окружения
workon	Просмотр списка окружений
workon env-name	Изменение окружения
deactivate	Выйти из окружения
rmvirtualenv env-name	Удалить окружение

Находясь в одном из окружений, можно ставить пакеты через Pip как обычно, и нет необходимости добавлять ключ —user :

pip3 install markdown

Для Windows можно указать в переменных среды WORKON_HOME для переопределения пути, где хранятся виртуальные окружения. По умолчанию, используется путь %USERPROFILE%\Envs .

Установка PyCharm

PyCharm — интегрированная среда разработки для языка программирования Python. Обладает всеми базовыми вещами, необходимыми для разработки. В нашем случае огромное значение имеет хорошее взаимодействие PyCharm с VirtualEnv и Pip, чем мы и будем пользоваться.

Установка PyCharm в Windows

Скачиваем установщик PyCharm Community для Windows с официального сайта JetBrains. Если умеете проверять контрольные суммы у скаченных файлов, то не забываем это сделать.

В самой установке ничего особенного нет, только нажимаем на кнопки next, и в завершение — на кнопку Install. Единственно, можно убрать версию из имени папки установки, так как PyCharm постоянно обновляется, и указанная версия в будущем станет неактуальной.

Установка PyCharm в Ubuntu

Скачиваем установщик PyCharm Community для Linux с официального сайта JetBrains. Очень хорошей практикой является проверка контрольных сумм, так что если умеете, не ленитесь с проверкой.

Распаковываем архив с PyCharm и переименовываем папку с программой в pycharm-community , убрав версию из названия.

Теперь в директории ~/.local (Ctrl + H — Показ скрытый файлов), создаем папку opt , куда и перемещаем pycharm-community . В результате по пути /.local/opt/pycharm-community должны размещаться папки bin , help и т.д. Таким образом PyCharm будет находится в своём месте.

Далее выполняем команды в терминале:

cd /home/maksim/.local/opt/pycharm-community/bin sh ./pycharm.sh

Производим установку. Очень важно в конце не забыть создать desktop файл для запуска PyCharm. Для этого в Окне приветствия в нижнем правом углу нажимаем на Configure → Create Desktop Entry.

Установка PyCharm в Ubuntu из snap-пакета

PyCharm теперь можно устанавливать из snap-пакета. Если вы используете Ubuntu 16.04 или более позднюю версию, можете установить PyCharm из командной строки.

sudo snap install pycharm-community --classic

Использование VirtualEnv и Pip в PyCharm

Поддержка Pip и Virtualenv в PyCharm появилась уже довольно давно. Иногда, впрочем, возникают проблемы, но взаимодействие работает 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, то есть 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 venv на Envs , чтобы команда workon находила создаваемые в PyCharm окружения. Ставить дополнительно галочки нет необходимости. Нажимаем на Create.

Теперь установим библиотеки, которые будем использовать в программе. С помощью главного меню переходим в настройки File → Settings. 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:

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-5, 5, 100) def gauss(sigma, mu): return 1/(sigma * (2*np.pi)**.5) * np.e ** (-(x-mu)**2/(2 * sigma**2)) dpi = 80 fig = plt.figure(dpi=dpi, figsize=(512 / dpi, 384 / dpi)) plt.plot(x, gauss(0.5, 1.0), 'ro-') plt.plot(x, gauss(1.0, 0.5), 'go-') plt.plot(x, gauss(1.5, 0.0), 'bo-') plt.legend(['sigma = 0.5, mu = 1.0', 'sigma = 1.0, mu = 0.5', 'sigma = 1.5, mu = 0.0'], loc='upper left') fig.savefig('gauss.png')

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

Далее указываем в поле Name имя конфигурации, а 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 gauss.png :

Второй пример: использование предварительно созданного виртуального окружения

Данный пример можно использовать во время изучения работы с библиотекой. Например, при изучении PySide2 нам придется создать множество проектов. Создание для каждого проекта отдельного окружения довольно накладно — 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 экрана 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 — pyside2 . В Windows можно поменять в пути папку venv на Envs , чтобы команда workon находила создаваемые в PyCharm окружения. Нажимаем на ОК.

Далее в созданном окружении устанавливаем пакет с библиотекой PySide2, так же, 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 pyside2 .

Для проверки работы библиотеки создаем файл second.py со следующий кодом:

import sys from PySide2.QtWidgets import QApplication, QLabel from PySide2 import QtCore if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) label = QLabel(QtCore.qVersion()) label.show() QtCore.qVersion() sys.exit(app.exec_())

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

Возможно ли в Python посмотреть код библиотеки?

Существует ли способ просмотреть код в библиотеке Пайтона? Например BeautifulSoup хочу посмотреть как реализованы методы find, find_all, но не найду(( использую pycharm как среду. Библиотека установлена, а как код посмотреть её методов не знаю((

Отслеживать
задан 28 авг 2022 в 21:35
Руслан Камов Руслан Камов
347 2 2 серебряных знака 13 13 бронзовых знаков

1 ответ 1

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Нажмите на клавиатуре клавишу Ctrl и подведите курсор мыши к интересующему вас методу. Вы увидите, что метод стал ссылкой. Можете щелкнуть по ней и перейти к коду.

Отслеживать
ответ дан 28 авг 2022 в 23:43
716 2 2 серебряных знака 5 5 бронзовых знаков
@Namerek он использует.
29 авг 2022 в 5:28

@Namerek «использую pycharm как среду» написано же, э? А вообще в VSCode это тоже работает, насколько я помню.

29 авг 2022 в 5:33
@Namerek в вопросе об этом прямо написано
29 авг 2022 в 5:47

В PyCharm без мышки это делается через Ctrl+B. М меню Navigate есть ещё другие хоткеи для других переходов, например Ctrl+U — переход на суперметод.

Как открыть код библиотеки python pycharm

Python обладает великолепной документацией и предоставляет удобные способы для работы с ней: от официального сайта до встроенной справочной системы.

Работа с документацией является одной из важных составляющих деятельности разработчика. И это не только чтение документации к библиотекам и комментариев в коде, но и документирование собственного кода, а также поддержание его в актуальном состоянии. Качественно задокументированный код во многих случаях упрощает его поддержание и сокращает время на «вхождение» новых сотрудников в проект. Если же речь идет об изучении нового языка программирования, качество документации и поддержка сообщества могут сыграть решающую роль в освоении материала и снизить порог вхождения.

Документация к языку программирования Python обладает всеми качествами, которые отличают «хорошую» документацию от «плохой». Тем не менее, новички часто сталкиваются с рядом вопросов. Как быстро найти информацию о классе или функции? Как самому писать документацию к коду? Какие инструменты можно использовать при документировании кода? На эти вопросы мы и постараемся ответить в статье.

Основной источник информации о Python

Безусловно, основным, наиболее полным и актуальным источником информации о Python является сайт c официальной документацией. Главная страница сайта предоставляет удобную навигацию по разделам.

Важные разделы сайта (полезно начинающим программистам):

• Setup and Usage — содержит информацию об установке и настройке Python на разных платформах;
• Tutorial — учебное пособие для новичков, с которого и рекомендуется начинать свой путь в мир Python;
• Library Reference — подробное описание стандартной библиотеки Python;
• Python HOWTO — различные руководства по конкретным темам;
• Language Reference — раздел для тех кто, хочет знать подробности реализации СPython.

Поиск по сайту с документацией

Для поиска по сайту имеются: окно быстрого поиска по ключевым словам и таблицы с индексами для поиска по названию модуля (класса, метода, переменной). Важно: Python динамично развивается, постоянно добавляются новые возможности и функционал. Если вы хотите работать с актуальной документацией — выберите необходимую вам версию Python в выпадающем меню в шапке сайта.

Создатели Python предусмотрели возможность установить документацию локально на компьютере. Для этого необходимо перейти на страницу загрузки, выбрать версию Python, формат файлов (доступны pdf, epub, html, txt) и способ архивирования. После скачивания и распаковки архива, вы можете пользоваться документацией в полном объеме.

Встроенная справочная система

Чтение объемного справочного руководства полезно на этапе изучения языка. При работе с кодом чаще возникает необходимость получить небольшую справку о работе той или иной функции, получаемых аргументах, или о наличии у класса атрибутов и методов. В таких случаях информация из официальной документации, как правило, избыточна, а поиск по ней может может занять значительное время. В Python для таких случаев существует встроенная справочная система, позволяющая быстро получить краткую справку об объекте.

Небольшое уточнение: поскольку в Python все является объектом, в том числе методы и классы, далее мы будем часто употреблять термин «объект» применительно к целям получения информации.

Доступ к встроенной справочной системе осуществляется с помощью функции help . Для получения справки по тому или иному объекту необходимо в интерпретаторе Python вызвать функцию help , а в качестве аргумента передать сам объект или строку с названием объекта.

В приведенном выше примере, мы вызвали справку по функции ord . В тексте сообщения содержится информация о том, что делает функция и к какому модулю она относится.

Теперь попробуем получить информацию о модуле стандартной библиотеки os .

Почему вызов функции завершился выбросом исключения? Ведь модуль os входит в стандартную библиотеку и маловероятно, что справочная информация по нему не была включена.

Docstring
Чтобы ответить на этот вопрос, давайте разберемся, где хранится справочная информация и как работает функция help . Как уже говорилось выше, все в Python является объектом. Все объекты в Python имеют специальный атрибут __doc__ , предназначенный для хранения строки документации — docstring. Вот как определено понятие docstring в официальной документации: «Docstring — строковый литерал, который встречается как первый оператор в определении модуля, функции, класса или метода. Такой docstring становится специальным атрибутом __doc__ этого объекта».

Посмотрим, что хранится в атрибуте __doc__ объекта ord.

Размещение справки об объекте в исходном коде самого объекта позволяет элегантно решить вопрос хранения информации и доступа к ней. Функция help при передаче ей в качестве аргумента объекта для получения информации о нем, обращается к атрибуту __doc__ этого объекта. Поскольку модуль os не импортирован, он отсутствует в глобальной области видимости и не доступен при вызове функции help . Именно по этой причине мы получаем ошибку. Для решения проблемы достаточно импортировать модуль. Есть еще один способ избежать ошибки и не связанный с импортом объекта — передать в качестве аргумента в функцию help строку с именем объекта.

В этом случае функция help для получения информации будет использовать модуль стандартной библиотеки pydoc , который выполнит импорт объекта и генерацию справки.

Посмотрим на исходный код модуля os и убедимся в том, что docstring и содержимое атрибута os . __doc__ совпадают. Из приведенного кода видно, как определяются в коде docstring. Строки документации заключаются в тройные кавычки и пишутся сразу под заголовком объекта.

Вы уже заметили, что вывод функции help отличается от вывода, полученного через обращение к атрибуту __doc__ объекта. Он более информативен и выводит информацию в виде форматированного текста. У функции help есть еще одна особенность, повышающая удобство работы со справочной системой. При вызове help без аргументов запускается интерактивный режим справочной системы. Для получения справки в нем достаточно набрать только название интересующего нас объекта. Запустив интерактивный режим в отдельном терминале, мы получаем удобный инструмент для работы с документацией.

Встроенная справочная система

Стандартная библиотека Python весьма обширна и содержит большое количество модулей. Помнить их все, в том числе и заложенный функционал, невозможно. Что делать, если мы не помним (не знаем) название модуля, класса или функции? Ниже приведены несколько примеров, помогающих в таких ситуациях.

Получение списка доступных модулей:

Получение ключевых слов:

Получение списка названий встроенных функций:

Весьма полезной и часто используемой разработчиками функцией является dir . В качестве аргумента она принимает объект и возвращает список допустимых атрибутов для этого объекта. Это один из способов узнать, какие методы и атрибуты содержит объект.

Как задокументировать собственный код?

Теперь, когда мы знаем о docstring и работе функции help , мы можем задокументировать свой код. В качестве примера возьмем скрипт factorial. py:

Добавим docstring.

Убедимся в наличии документации по модулю factorial :

Вызов help (factorial) вернет справку:

При создании документации к коду стоит придерживаться правил и рекомендаций, описанных в PEP257 и PEP8. Ссылки на эти документы приведены в конце статьи.

О библиотеке pydoc

Мы уже упоминали модуль стандартной библиотеки pydoc . Он автоматически генерирует документацию из модулей Python. Документация может быть представлена в виде страниц текста на консоли, отображаться в браузере или сохраняться в HTML-файлах.

Команда pydoc позволяет вывести текст справки прямо в терминале (не интерпретаторе Python):

Для создания документации в виде HTML-страниц используется ключ -w . Это позволяет организовать хранение документации отдельно от кода.

Для поиска по docstring модулей используется ключ -k . В качестве аргумента в этом случае передается ключевое слово. В результате будут выведены названия всех модулей в docstring которых встречается ключевое слово.

Обратим ваше внимание на одну особенность поиска по документации при использовании ключа -k . Поиск производится только по первым строкам документации модулей. Тем не менее, данный функционал может быть весьма полезным в некоторых случаях.

Для любителей работать в браузере, предусмотрена возможность запуска HTTP-сервера документации, который будет доступен по порту, указанному после ключа -p .

В третьей версии Python для управления сервером добавлена пара команд: b — открытие страницы документации в браузере, q — завершения работы сервера. При вызове команды pydoc3 с ключом -b произойдет запуск сервера и автоматическое открытие страницы в браузере. В документацию также будут включены модули, расположенные в директории из которой был запущен сервер.

Соблюдение соглашений
При документировании кода важно соблюдать принятые в языке программирования соглашения. Для решения этих задач существуют различные инструменты. В этой статье мы становимся на одном из них — модуле pydocstyle .

Модуль pydocstyle — это инструмент статического анализа для проверки соответствия docstring соглашениям, принятым в Python. Установка модуля осуществляется с помощью менеджера пакетов pip:

Отладка кода Python

Python используется во многих частях приложения ArcGIS Pro . Integrated Development Environments (IDE) – это приложения, обеспечивающие удобную среду редактирования и отладки для специалистов, которые пишут коды. IDE делают процесс написания кода и поиска ошибок в нем проще и эффективнее. Python IDE используется для написания и отладки инструмента-скрипта, а также проверки набора инструментов Python и выполнения кода.

Различные IDE

Microsoft Visual Studio

Следующие компоненты ArcGIS Pro могут быть отлажены в Visual Studio :

• Выполнение инструмента-скрипта
• Проверка инструмента-скрипта
• Наборы инструментов Python

• https://docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/python/debugging

Необходимо установить следующий Visual Studio Workload: Python development . См. https://docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/install/modify-visual-studio.

Чтобы отладить код Python в ArcGIS Pro , выполните сначала работы следующие действия:

1. Запустите Microsoft Visual Studio .
2. Щелкните в главном меню Отладка > Присоединение к процессу .
3. В диалоговом окне Присоединение к процессу dialog щелкните кнопку Выбрать .
4. В диалоговом окне Выбрать тип кода поставьте отметку Отладка этих типов кода , отметьте Python и нажмите OK .

Примечание:

Вам нужно выбрать Присоединение к: код Python . Не используйте тип кода по умолчанию Автоматически: код Managed (v4.6, v4.5, v4.0), код Python .

После отключения IDE от ArcGIS Pro , исключения в коде Python не будут отображаться корректно. Чтобы избежать этого, необходимо заново подключить IDE или перезапустить ArcGIS Pro .

Примечание:

Microsoft Visual Studio 2017 можно использовать для отладки ArcGIS Pro 2.1 и выше. Ранние версии любого из этих приложений работать не будут.

Версия PyCharm Professional

Следующие компоненты ArcGIS Pro могут быть отлажены в PyCharm Professional:

• Выполнение инструмента-скрипта
• Проверка инструмента-скрипта

модуль pdb

Модуль pdb – часть стандартной библиотеки Python . Он не является полностью готовым IDE, но может использоваться для интерактивной отладки исходного кода. Модуль pdb не может быть использован для отладки внутри ArcGIS Pro , но он может быть использован для отладки автономных скриптов, включая исполняемый код для инструментов-скриптов.

Использование модуля pdb помогает при отладке кода инструмента-скрипта, запускаемого как автономный скрипт Python . Просто добавьте точку разрыва (используя import pdb;pdb.set_trace() ) в код инструмента-скрипта, затем запустите скрипт Python , который вызывает запуск инструмента. При обнаружении точки разрыва Python перейдет в интерактивный режим. Не забудьте удалить код точки разрыва после окончания отладки.

Код проверки отладки инструмента-скрипта

IDE может отлаживать только файлы Python ( .py ). Для проверки кода Python в инструменте-скрипте (встроенном в набор инструментов) необходимо скопировать код во внешний файл Python и заменить код в наборе инструментов Python , как показан в примере ниже. Теперь вы можете открыть файл Python в IDE установить точки разрыва, добавить IDE к ArcGIS Pro и запустить инструмент-скрипт. По окончании изменения кода скопируйте содержимое файла Python обратно в инструмент проверки.

В следующем примере, val.py содержит класс ToolValidator и сохраняется в той же директории, что и набор инструментов .

import sys import val # the following code will reload the val.py module if it's modified if 'val' in sys.modules: import importlib importlib.reload(val) # ToolValidator should exist at the global scope ToolValidator = val.ToolValidator

Код скрипта в проверке инструмента-скрипта позволяет воспроизводить запуск по мере взаимодействия пользователя с инструментом.

Наборы инструментов отладки Python

IDE может отлаживать только файлы Python ( .py ). Для кода в наборе инструментов Python (файл .pyt ): скопировать код во внешний файл Python и заменить код в наборе инструментов Python , как показано в примере ниже. Теперь вы можете открыть файл Python в IDE установить точки разрыва, добавить IDE к ArcGIS Pro и использовать набор инструментов Python . По окончании модификации кода скопируйте содержимое файла Python обратно в набор инструментов Python .

В следующем примере, pyt_code.py содержит код, обычно используемый в наборе инструментов Python и он сохраняется в той же директории, что и файл .pyt .

from pyt_code import *

Код в наборе инструментов Python выполняется несколько раз по мере загрузки инструментов и взаимодействия с ними.