PyCharm 免费版

PyCharm 是一款由 JetBrains 开发的集成开发环境（IDE），专用于 Python 编程。免费版的 PyCharm，通常被称为 Community Edition，它是一个功能强大的工具，提供了许多高级特性，包括代码分析、调试、版本控制集成（Git、Mercurial 等）、智能代码补全、单元测试支持等。

免费版的特点包括：
1. 高效的编辑器：支持语法高亮、代码折叠、自动完成和重构等。
2. 数据科学支持：内置对 Jupyter Notebook 的支持，方便数据探索和可视化。
3. 调试工具：可以设置断点并逐步执行代码。
4. 教育用途友好：适用于个人学习和开源项目开发。

然而，免费版有一些限制，比如商业插件需要购买许可证、部分高级功能（如专业级性能监控、数据库工具、持续集成/部署工具等）仅限于付费 Pro 版本。尽管如此，PyCharm Community Edition 对于大多数开发者来说已经非常实用了。

相关问题

pycharm 破解版

根据引用，我们可以下载一个补丁文件jetbrains-agent.jar，并将其放置在Pycharm安装目录的\bin目录下，以破解Pycharm。然而，我必须强调，使用破解版软件是违法行为，并且违反了软件的许可协议。这是不被推荐的行为。

Pycharm是一个功能强大的集成开发环境，可以方便地进行代码调试和开发工作。但是，如果您希望在GPU上运行深度学习代码，可以考虑以下几种方法：

1. 在Pycharm中配置远程解释器：您可以将Pycharm与远程服务器上的Python解释器连接起来，这样您就可以在本地开发和调试代码，并在远程服务器上运行代码。这样可以避免每次都将代码复制到服务器的麻烦。关于如何配置远程解释器，请参考引用。

2. 使用GPU加速库：如果您的项目涉及到大规模的深度学习计算，可以考虑使用GPU加速库，如TensorFlow或PyTorch。这些库可以利用GPU的并行计算能力来加速深度学习任务。您可以在Pycharm中配置这些库，并在GPU上运行您的深度学习代码。

总之，使用破解版Pycharm是不被推荐和支持的。相反，我们鼓励合法使用软件，并遵守软件许可协议。如果您有任何关于使用GPU在Pycharm中运行深度学习代码的具体问题，请随时提问。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pycharm2019破解版及与GPU远程服务器互联，同步实时代码](https://blog.csdn.net/qq_36696494/article/details/94395001)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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PyCharm免费版

### PyCharm Community Edition 下载和介绍

#### 一、PyCharm Community Edition概述
PyCharm Community Edition是一款由 JetBrains 开发的开源集成开发环境(IDE)，专为 Python 编程设计。尽管相对于专业版本存在部分高级功能上的限制，对于大多数普通开发者来说，该软件的基础特性足以应对日常编程工作[^2]。

#### 二、下载途径
为了获得PyCharm Community Edition, 用户可以访问官方网站 https://www.jetbrains.com/pycharm/download/ ，页面提供不同操作系统对应的安装包供选择。按照个人计算机的操作系统类型挑选合适的版本进行下载即可[^1]。

#### 三、安装过程简介
完成下载之后，依据操作系统的差异遵循相应的安装向导提示逐步执行安装流程。值得注意的是，在Linux环境下，可能需要手动解压缩文件，并通过创建启动器的方式建立桌面快捷方式来方便日后快速打开应用。

#### 四、初次启动与基本配置
当一切准备就绪后，第一次开启PyCharm可能会引导用户做些简单的初始化设定，例如界面风格的选择、UI布局调整还有过往配置数据的导入选项等。这些个性化定制有助于提高后续使用的舒适度和效率。

#### 五、Python解释器及其管理
安装程序通常会连带部署默认所需的Python解释器环境，不过也允许使用者自定义指定其他已存在的解释器路径。此外，内置了便捷的方式来管理和新增额外的Python库资源，只需几步简单操作就能轻松实现依赖项的增删改查[^3]。

# 示例：如何在PyCharm中查看当前项目所用的Python解释器
import sys
print(sys.executable)