Python 在线练习（一文讲透）

快速解决

print("Hello, Python 在线练习") 可直接在浏览器中测试 Python 语法，无需本地环境配置。

常用方法

平台名称	适用场景	使用频率	核心优势
Google Colab	数据分析/机器学习	★★★★★	GPU 支持，免费 Jupyter 环境
JupyterHub	教学/科研项目	★★★★☆	多用户协作，持久化存储
Kaggle Kernels	竞赛训练/模型部署	★★★★	预装机器学习框架
Replit	代码片段调试	★★★★	实时协作，跨平台兼容
PythonAnywhere	Web 服务开发	★★★☆	Python 框架一键部署
Trinket	教学演示	★★☆☆	交互式输出，零配置
CodeSandbox	前后端结合项目	★★★☆	容器化环境，快速启动

详细说明

Google Colab 快速启动

from google.colab import files
uploaded = files.upload()  # 上传本地文件
print("文件已上传:", uploaded.keys())  # 显示文件名

JupyterHub 环境配置

pip install jupyterhub
jupyterhub --generate-config  # 创建配置文件
jupyterhub -f jupyterhub_config.py  # 启动服务

Replit 项目结构

import os
print("当前工作目录:", os.getcwd())  # 查看默认路径
os.makedirs("data")  # 创建项目文件夹
with open("data/test.txt", "w") as f:  # 文件操作
    f.write("Python 在线练习测试文件")  # 写入内容

高级技巧

多平台代码迁移

jupyter nbconvert --to script demo.ipynb  # 生成 .py 文件
jupyter nbconvert --to html report.ipynb  # 生成可分享文档

实时调试方案

import pdb
pdb.set_trace()  # 设置断点
x = 1 + 2  # 执行到此处暂停
print(x)  # 可单步调试

性能优化实践

import torch
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")  # 检测 GPU
    tensor = torch.rand(3, 3).to(device)  # 数据迁移
    print("GPU 计算:", tensor.device)  # 确认设备

常见问题

Q1: 上传文件后无法读取？
检查文件路径是否为 /content/ 下（Colab 特性），使用 os.listdir() 查看上传位置

Q2: 代码执行后页面刷新丢失？
Colab 临时环境需使用 gdown 保存数据，JupyterHub 需启用持久化存储选项

Q3: 如何在 Replit 中调试？
点击运行按钮右侧 "Debug" 按钮，或使用 print() 输出中间变量状态

Q4: 在线练习是否支持中文？
所有平台均兼容 UTF-8 编码，但文件名建议使用英文避免兼容性问题

总结

Python 在线练习提供零门槛开发环境，适合快速验证代码逻辑和教学演示。