Developer Toolkit
Tilbage til Værktøjer

Python Online Compiler

Kør Python 3.8-3.12 med filupload, projektmapper og populære biblioteker

Seneste opdatering
My tools
No tools yet

Indlæser...

Sådan kører du Python-kode online

  1. 1

    Indsæt kode eller vælg eksempel

    Skriv Python-kode i editoren, eller start hurtigt ved at vælge forudindstillede eksempler som NumPy, Pandas, Matplotlib og meget mere.

  2. 2

    Bekræft runtimeversionen

    Værktøjslinjen viser den aktuelle Pyodide Python-runtimeversion i browseren, så du kan bekræfte eksekveringsmiljøet.

  3. 3

    Indlæs nødvendige biblioteker og kør

    Hvis koden bruger tredjepartsbiblioteker, kan du åbne "Biblioteksstyring" for at indlæse de nødvendige pakker; hvis en pakke mangler og der kommer fejl, kan du installere den med ét klik og køre igen.

  4. 4

    Se resultater og del

    Se resultater, fejl eller Matplotlib-grafer i outputområdet efter kørsel, og du kan kopiere output, gendanne historik eller generere dellingslinks.

Funktionsoversigt

En gratis online Python-compiler og Python Playground. Kør Python-kode lokalt i browseren med Pyodide, og indlæs populære biblioteker som NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn og Requests efter behov uden at installere et lokalt miljø.

Værktøjsbeskrivelse

Gratis online Python-compiler til 3.8-3.12. Upload CSV, Excel, skrifttyper og .py-filer, administrer projektmapper, brug NumPy/Pandas/Matplotlib, og eksportér ZIP.

Evneliste

  • Viser den aktuelle Pyodide-runtimeversion, velegnet til læring, eksempelvalidering og hurtige eksperimenter.
  • Indeholder 15+ almindeligt anvendte Python-biblioteker og kan indlæse NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, Scikit-learn, Requests, Beautiful Soup osv.
  • Leverer biblioteksstyring og hurtige forudindstillede kombinationer, håndterer automatisk afhængigheder og viser anslået indlæsningsvolumen.
  • Identificerer automatisk manglende pakker og giver one-click-installationsindgang, hvilket reducerer fejlfinding efter importfejl.
  • Understøtter standardinput, standardoutput, fejloutput og runtime-advarsler, og Matplotlib-diagrammer kan ses direkte i resultatpanelet.
  • Leverer 12+ forudindstillede eksempler, seneste 20 lokale historikposter og delinglinks, hvilket gør undervisning, debugging og samarbejde nemmere.
  • Al kode og data køres lokalt i browseren uden at blive uploadet til serveren, hvilket er ideelt til privatlivsfølsomme scenarier.
  • Upload filer, mapper og ZIP-projekter, administrer det virtuelle /project-filsystem i et sammenklappeligt træ, og læs eller opret filer med relative stier.
  • Indlæs kinesiske Matplotlib-skrifttyper fra projektfiler, download main.py, requirements.txt eller projekt-ZIP, og se en lokal PyInstaller-byggevejledning.

Relaterede værktøjer

JSON Formatter Online

Formatér, validér og udforsk JSON i browseren: trævisning, præcise fejllinjer og JSONPath, uden upload

JSON-sammenligning

Sammenlign to JSON-dokumenter online: nøglerækkefølge og indrykning ignoreres, hver tilføjelse, sletning og ændring opremses efter JSONPath, ingen upload

PHP Online Kørsel

Kør og test PHP-kode online med understøttelse af PHP 7.4-8.5 multi-versionskift og resultatsammenligning

XML Valideringsværktøj

Valider XML online, understøtter DTD / XSD Schema-validering og formatkontrol

Relaterede vejledninger

Python Playground Online 2026: Run Python Code in Your Browser Without Installation

Free Python playground with support for NumPy, Pandas, Matplotlib, and more. Run Python 3 code online in your browser with no installation, ideal for learning, testing, and data analysis.

Ofte stillede spørgsmål

Hvordan kører man Python-kode online?
Indsæt Python-kode i editoren, eller vælg først et forudindstillet eksempel, og klik derefter på "Kør". Værktøjet udfører koden lokalt i browseren og viser med det samme outputresultater, fejlmeddelelser eller diagrammer.
Understøtter denne Python-onlinecompiler NumPy, Pandas og Matplotlib?
Ja, det gør det. Værktøjet kan indlæse 15+ almindeligt anvendte biblioteker som NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, Scikit-learn, Requests, Beautiful Soup osv., hvilket er velegnet til videnskabelige beregninger, dataanalyse og visualiseringsverificering.
Hvad skal jeg gøre, hvis jeg får en fejl om manglende bibliotek ved import?
Når koden bruger biblioteker, der endnu ikke er indlæst, identificerer værktøjet automatisk almindeligt manglende pakker og giver en one-click-installationsindgang. Du kan også aktivt åbne "Biblioteksstyring" for at søge efter og indlæse de biblioteker, du har brug for.
Hvordan gemmer, eksporterer eller deler jeg et Python-projekt?
Kode, uploadede filer og genererede filer gemmes i den aktuelle browser. Du kan downloade main.py, requirements.txt eller en komplet projekt-ZIP; kodedelingslinket indeholder kun main.py og Python-versionen. Eksportér projektet og brug PyInstaller på måloperativsystemet, hvis du vil bygge en eksekverbar fil; browseren kan ikke direkte oprette EXE-, macOS App- eller Linux-binærfiler.
Bliver koden uploadet til serveren?
Nej. Python-kode, outputresultater og det meste af behandlingen foregår lokalt i browseren og uploades ikke aktivt til serveren, hvilket er velegnet til debugging af følsomme scripts eller behandling af private data.
Kan jeg uploade egne Python-moduler samt CSV-, Excel- og skrifttypefiler?
Ja. Filpanelet understøtter enkelte og flere filer, mapper og ZIP og bevarer strukturen i /project. Python kan læse CSV, Excel, JSON, billeder og skrifttyper via relative stier og importere projektets .py-moduler; kinesiske Matplotlib-skrifttyper skal registreres med font_manager.addfont().
Hvilke scenarier er dette værktøj egnet til?
Det er velegnet til at lære Python, verificere syntaks, teste algoritmer, demonstrere undervisning, behandle småskala data og hurtigt teste NumPy-, Pandas- og Matplotlib-kode. For formel implementering eller langvarige genberegningstasks anbefales det stadig at bruge lokale eller servermiljøer.