jupyter和pycharm之间，同样的代码为何执行情况不一样
在理论上，Jupyter Notebook 和 PyCharm 都是使用 Python 解释器来执行代码的，因此同样的代码在两者中执行结果应该是一致的。然而，实际上可能会出现执行情况不一样的情况，主要有以下几个可能的原因：
1. 环境配置和路径问题
Python 解释器版本差异：Jupyter Notebook 和 PyCharm 可能使用了不同版本的 Python 解释器，特别是如果你在 PyCharm 中配置了虚拟环境或者使用了不同的 Python 解释器。
路径问题：在 Jupyter Notebook 中运行代码时，当前工作目录（working directory）可能不同于在 PyCharm 中。这可能导致文件读取、模块导入等操作路径不一致，从而影响代码的执行结果。
2. 单元执行顺序和上下文
执行顺序不同：在 Jupyter Notebook 中，代码往往是分块运行的，可以选择性地执行某些单元格，而在 PyCharm 中一般是连续执行整个文件或者一段代码。
全局变量和上下文：Jupyter Notebook 中的全局变量可能会被之前执行过的单元格影响或者修改，而 PyCharm 中每次执行都是从头开始的。
3. 输出和显示方式
- 输出显示方式不同：Jupyter Notebook 会自动显示最后一个表达式或者 print 输出的结果，而 PyCharm 默认情况下不会自动显示每一步的输出结果，需要使用 print 语句来显示。
4. 异步代码和事件循环
- 异步代码处理：如果你的代码涉及到异步操作和事件循环（如 asyncio），不同的环境对事件循环的处理方式可能不同，导致执行结果的差异。
解决方法：
检查 Python 解释器：确保在 Jupyter Notebook 和 PyCharm 中使用相同的 Python 解释器和环境。
路径和工作目录：在两个环境中检查工作目录和文件路径是否一致，可以使用
os.getcwd()来获取当前工作目录。执行顺序和上下文：确保在 Jupyter Notebook 中的单元格执行顺序和 PyCharm 中整体文件的执行顺序一致。
显示输出：在 PyCharm 中适当地添加 print 语句来显示每一步的输出结果，以便与 Jupyter Notebook 中的输出对比。
调试和排查：使用 PyCharm 的调试功能来逐步执行代码，并观察变量的值和执行结果，以便发现执行差异的根本原因。
通过以上方法，你可以逐步排查和解决 Jupyter Notebook 和 PyCharm 中执行情况不一致的问题。