Compilador Python en línea
Ejecuta Python 3.8-3.12 en línea con NumPy, Pandas, Matplotlib, gestión de bibliotecas y código compartido
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Cómo ejecutar código Python en línea
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Pegar código o seleccionar un ejemplo
Ingresa código Python en el editor o elige rápidamente entre ejemplos preestablecidos de NumPy, Pandas, Matplotlib y otros para comenzar.
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Confirmar la versión del runtime
La barra de herramientas muestra la versión actual del runtime Python de Pyodide en el navegador para confirmar el entorno de ejecución.
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Cargar librerías necesarias y ejecutar
Si tu código usa librerías de terceros, abre primero "Gestión de librerías" para cargar los paquetes necesarios; si aparecen errores de paquetes faltantes, puedes instalarlos con un clic y ejecutar nuevamente.
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Ver resultados y compartir
Después de ejecutar, visualiza los resultados, errores o gráficos de Matplotlib en el área de salida, y puedes copiar la salida, restaurar el historial o generar un enlace compartible.
Descripción general de características
Un compilador Python en línea gratuito y Python Playground. Ejecuta código Python localmente en el navegador con Pyodide y carga bibliotecas comunes como NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn y Requests cuando las necesites, sin instalar un entorno local.
Descripción de la herramienta
Compilador Python en línea gratuito / IDE en línea. Ejecuta código Python localmente en el navegador con Pyodide, con soporte para NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Requests y módulos .py personalizados. Incluye entrada estándar, ejemplos, historial, instalación de paquetes faltantes con un clic y compartir código sin subir datos.
Lista de capacidades
- Muestra la versión actual del runtime de Pyodide, ideal para aprender, verificar ejemplos y hacer experimentos rápidos.
- Incluye más de 15 bibliotecas Python comunes, puede cargar NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, Scikit-learn, Requests, Beautiful Soup, etc.
- Proporciona gestor de bibliotecas y presets de combinación rápida, maneja automáticamente dependencias y muestra el volumen de carga estimado.
- Identifica automáticamente paquetes faltantes y proporciona entrada de instalación con un clic, reduciendo el costo de investigación después de errores de importación.
- Admite entrada estándar, salida estándar, salida de errores y advertencias de ejecución, con gráficos de Matplotlib visibles directamente en el panel de resultados.
- Proporciona más de 12 ejemplos preestablecidos, los últimos 20 registros de historial local y enlaces para compartir, conveniente para enseñanza, depuración y colaboración.
- Todo el código y los datos se ejecutan localmente en el navegador sin ser cargados en el servidor, adecuado para escenarios sensibles a la privacidad.
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