Developer Toolkit
Terug naar Tools

Python online compiler

Voer Python 3.8-3.12 uit met bestandsuploads, projectmappen en populaire bibliotheken

Laatst bijgewerkt
My tools
No tools yet

Laden...

Hoe Python-code online uitvoeren

  1. 1

    Plak code of selecteer een voorbeeld

    Voer Python-code in de editor in, of selecteer snel vooraf ingestelde voorbeelden zoals NumPy, Pandas, Matplotlib enzovoort om aan de slag te gaan.

  2. 2

    Runtimeversie bevestigen

    De werkbalk toont de huidige Pyodide Python-runtimeversie in de browser, zodat je de uitvoeringsomgeving kunt bevestigen.

  3. 3

    Laad benodigde bibliotheken en voer uit

    Als uw code bibliotheeken van derden gebruikt, kunt u eerst "Bibliotheekbeheer" openen om de benodigde pakketten te laden; als er pakketten ontbreken en fouten optreden, kunt u deze met één klik installeren en opnieuw uitvoeren.

  4. 4

    Bekijk resultaten en deel ze

    Na uitvoering kunt u resultaten, fouten of Matplotlib-grafieken in het uitvoergebied bekijken, en kunt u uitvoer kopiëren, geschiedenis herstellen of deelingslinks genereren.

Functieoverzicht

Een gratis online Python-compiler en Python Playground. Voer Python-code lokaal in de browser uit met Pyodide en laad veelgebruikte bibliotheken zoals NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn en Requests op aanvraag, zonder een lokale omgeving te installeren.

Toolbeschrijving

Gratis Python 3.8-3.12 online compiler. Upload CSV, Excel, lettertypen en .py-bestanden, beheer projectmappen, gebruik NumPy/Pandas/Matplotlib en exporteer ZIP.

Mogelijkenlijst

  • Toont de huidige Pyodide-runtimeversie, ideaal voor leren, voorbeelden controleren en snelle experimenten.
  • Bevat meer dan 15 veelgebruikte Python-bibliotheken met ondersteuning voor NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, Scikit-learn, Requests en Beautiful Soup.
  • Biedt bibliotheekbeheer en snelle voorbereide combinaties met automatische afhankelijkheidsverwerking en geschatte laadvolumesweergave.
  • Detecteert automatisch ontbrekende pakketten en biedt een invoergang voor installatie met één klik, waardoor de probleemoplossingskost na importfouten wordt verminderd.
  • Ondersteunt standaardinvoer, standaarduitvoer, foutuitvoer en runtime-waarschuwingen, met Matplotlib-grafieken direct zichtbaar in het resultatenpaneel.
  • Biedt meer dan 12 voorinstelde voorbeelden, recente 20 lokale geschiedenisrecords en deelkoppelingen voor gemakkelijk onderwijs, debugging en samenwerking.
  • Alle code en gegevens worden lokaal in de browser uitgevoerd en niet naar de server geüpload, wat geschikt is voor privacy-gevoelige scenario's.
  • Upload bestanden, mappen en ZIP-projecten, beheer het virtuele /project-bestandssysteem in een inklapbare boom en lees of genereer bestanden via relatieve paden.
  • Laad Chinese Matplotlib-lettertypen uit projectbestanden, download main.py, requirements.txt of de project-ZIP en bekijk een lokale PyInstaller-bouwhandleiding.

Gerelateerde tools

JSON Formatter Online

Formatteer, valideer en verken JSON in je browser: boomweergave, exacte foutregels en JSONPath, zonder upload

JSON vergelijken

Twee JSON-documenten online vergelijken: sleutelvolgorde en inspringing genegeerd, elke toevoeging, verwijdering en wijziging op JSONPath, geen upload

PHP Online Runner

Online PHP-code uitvoeren en testen, ondersteuning voor PHP 7.4-8.5 multi-versie omschakeling en resultaatvergleking

XML Validatietool

XML online valideren, ondersteunt DTD / XSD Schema validatie en formattering controle

Gerelateerde gidsen

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.

Veelgestelde vragen

Hoe voer ik Python-code online uit?
Plak Python-code in de editor of selecteer eerst een vooraf ingesteld voorbeeld en klik vervolgens op "Uitvoeren". Het gereedschap voert de code lokaal in de browser uit en geeft direct de uitvoerresultaten, foutmeldingen of grafieken weer.
Ondersteunt deze online Python-compiler NumPy, Pandas en Matplotlib?
Ja. Het gereedschap kan meer dan 15 veelgebruikte bibliotheken laden, waaronder NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, Scikit-learn, Requests en Beautiful Soup, geschikt voor wetenschappelijke berekeningen, gegevensanalyse en visualisatieverificatie.
Wat moet ik doen als een import een ontbrekende bibliotheek rapporteert?
Wanneer code bibliotheken gebruikt die nog niet zijn geladen, detecteert het gereedschap automatisch veelvoorkomende ontbrekende pakketten en biedt een invoergang voor installatie met één klik. U kunt ook handmatig het "Bibliotheekbeheer" openen om de benodigde bibliotheken te zoeken en laden.
Hoe sla ik een Python-project op, exporteer of deel ik het?
Code, geüploade bestanden en gegenereerde bestanden worden in de huidige browser opgeslagen. Download main.py, requirements.txt of een volledige project-ZIP; de link voor het delen van code bevat alleen main.py en de Python-versie. Exporteer voor een uitvoerbaar bestand het project en gebruik PyInstaller op het doelbesturingssysteem; de browser kan niet rechtstreeks een EXE, macOS-app of Linux-binair bestand maken.
Wordt de code naar de server geüpload?
Nee. Python-code, uitvoerresultaten en de meeste verwerking worden lokaal in de browser uitgevoerd en worden niet actief naar de server geüpload, wat geschikt is voor het debuggen van gevoelige scripts of het verwerken van persoonlijke gegevens.
Kan ik eigen Python-modules en CSV-, Excel- of lettertypebestanden uploaden?
Ja. Het bestandspaneel ondersteunt één of meerdere bestanden, mappen en ZIP en bewaart de structuur in /project. Python kan CSV, Excel, JSON, afbeeldingen en lettertypen via relatieve paden lezen en .py-modules uit het project importeren; Chinese Matplotlib-lettertypen moeten met font_manager.addfont() worden geregistreerd.
Voor welke scenario's is dit gereedschap geschikt?
Het is geschikt voor het leren van Python, het verifiëren van syntaxis, het testen van algoritmen, onderwijsdemonstraties, het verwerken van kleinschalige gegevens en het snel uitvoeren van NumPy-, Pandas- en Matplotlib-code. Voor officiële implementatie of langdurige zware computertaken wordt lokale of serveromgeving aanbevolen.