Developer Toolkit
Tilbake til Verktøy

Python online-kompilator

Kjør Python 3.8-3.12 med filopplasting, prosjektmapper og populære biblioteker

Sist oppdatert
My tools
No tools yet

Laster...

How to run Python code online

  1. 1

    Paste code or choose an example

    Enter Python code in the editor, or quickly get started by selecting preset examples like NumPy, Pandas, Matplotlib and more.

  2. 2

    Bekreft runtimeversjonen

    Verktøylinjen viser gjeldende Pyodide Python-runtimeversjon i nettleseren, slik at du kan bekrefte kjøremiljøet.

  3. 3

    Load required libraries and run

    If your code uses third-party libraries, you can first open "Library Management" to load the required packages; if a package is missing, you can install it with one click and run again.

  4. 4

    View results and share

    After running, view results, errors, or Matplotlib charts in the output area, and you can copy output, restore history, or generate a sharing link.

Funksjonsoversikt

En gratis Python-nettkompilator og Python Playground. Kjør Python-kode lokalt i nettleseren med Pyodide, og last inn vanlige biblioteker som NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn og Requests ved behov uten å installere et lokalt miljø.

Verktøybeskrivelse

Gratis Python 3.8-3.12 online-kompilator. Last opp CSV, Excel, skrifter og .py-filer, administrer prosjektmapper, bruk NumPy/Pandas/Matplotlib og eksporter ZIP.

Egenskaper

  • Viser gjeldende Pyodide-runtimeversjon, egnet for læring, eksempelverifisering og raske eksperimenter.
  • Inneholder 15+ vanlige Python-biblioteker, kan laste inn NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, Scikit-learn, Requests, Beautiful Soup osv.
  • Gir bibliotekbehandler og forhåndsinnstilte kombinasjoner, håndterer automatisk avhengigheter og viser estimert lastetid.
  • Identifiserer automatisk manglende pakker og gir enklikkinstallasjonsportål, noe som reduserer kostnaden for feilsøking etter importfeil.
  • Støtter standard input, standard output, feiloutput og runtime-advarsler, med Matplotlib-diagrammer direkte i resultatpanelet.
  • Gir 12+ forhåndsinnstilte eksempler, de siste 20 lokale historiepostene og delingslenker, praktisk for undervisning, feilsøking og samarbeid.
  • All code and data execute locally in your browser and are not uploaded to servers, making it suitable for privacy-sensitive scenarios.
  • Last opp filer, mapper og ZIP-prosjekter, administrer det virtuelle /project-filsystemet i et sammenleggbart tre, og les eller generer filer med relative stier.
  • Last inn kinesiske Matplotlib-skrifter fra prosjektfiler, last ned main.py, requirements.txt eller prosjekt-ZIP, og se en lokal PyInstaller-byggeveiledning.

Relaterte verktøy

JSON Formatter Online

Formater, valider og utforsk JSON i nettleseren: trevisning, nøyaktige feillinjer og JSONPath, uten opplasting

JSON-sammenligning

Sammenlign to JSON-dokumenter på nett: nøkkelrekkefølge og innrykk ignoreres, hvert tillegg, hver sletting og hver endring listes etter JSONPath, ingen opplasting

PHP Online-kjører

Kjør og test PHP-kode online, med støtte for PHP 7.4-8.5 versjonsveksling og resultatsammenligning

XML-valideringsverktøy

Valider XML online, støtter DTD / XSD Schema-validering og formatsjekk

Relaterte veiledninger

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 stilte spørsmål

Hvordan kjører jeg Python-kode på nettet?
Lim inn Python-koden i redigeringsprogrammet, eller velg først et forhåndsinnstilt eksempel, og klikk deretter på "Kjør". Verktøyet kjører koden lokalt i nettleseren og viser utdata, feilmeldinger eller grafer umiddelbart.
Støtter denne Python-nettkompilatoren NumPy, Pandas og Matplotlib?
Ja, det støttes. Verktøyet kan laste inn 15+ vanlige biblioteker som NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, Scikit-learn, Requests og Beautiful Soup, egnet for vitenskapelig databehandling, dataanalyse og visualiseringsverifikasjon.
Hva gjør jeg hvis importen rapporterer manglende bibliotek?
Når koden bruker biblioteker som ennå ikke er lastet inn, identifiserer verktøyet automatisk vanlige manglende pakker og gir en enklikkinstallasjonsportål. Du kan også aktivt åpne "bibliotekbehandling" for å søke og laste inn nødvendige biblioteker.
Hvordan lagrer, eksporterer eller deler jeg et Python-prosjekt?
Kode, opplastede filer og genererte filer lagres i den gjeldende nettleseren. Last ned main.py, requirements.txt eller en komplett prosjekt-ZIP; kodedelingslenken inneholder bare main.py og Python-versjonen. Eksporter prosjektet og bruk PyInstaller på måloperativsystemet for å lage en kjørbar fil; nettleseren kan ikke opprette EXE-, macOS App- eller Linux-binærfiler direkte.
Blir koden lastet opp til serveren?
Nei. Python-koden, utdataene og det meste av behandlingen utføres lokalt i nettleseren og lastes ikke opp til serveren, egnet for feilsøking av sensitive skript eller privat databehandling.
Kan jeg laste opp egne Python-moduler samt CSV-, Excel- eller skriftfiler?
Ja. Filpanelet støtter én eller flere filer, mapper og ZIP og bevarer strukturen i /project. Python kan lese CSV, Excel, JSON, bilder og skrifter via relative stier og importere prosjektets .py-moduler; kinesiske Matplotlib-skrifter må registreres med font_manager.addfont().
Hvilke scenarier passer dette verktøyet for?
Det er egnet for læring av Python, verifikasjon av syntaks, testing av algoritmer, undervisningsdemonstrasjon, behandling av små datamengder og rask kjøring av NumPy-, Pandas- og Matplotlib-kode. For formell implementering eller langvarige beregningsoppgaver anbefales det fortsatt å bruke lokale eller servermiljøer.