除了本故障排除指南之外,您还可以在提交问题之前查看许多其他来源的文档和故障排除信息,因为它们可能已经提供了答案,或者至少可以帮助您更好地了解问题。即使我们帮不了你,这些地方也有可能。
Spyder的文档有一个常见问题部分,在那里您可能会找到您正在寻找的答案。
我们的 YouTube channel 包含有用的视频,这些视频将指导您了解Spyder的许多功能,并为新用户提供入门知识。
我们有一个公众 Gitter room 在那里你可以直接和Spyder的开发者聊天。如果你有一个快速的问题要问团队,并且正在寻找一个快速的答案,这是一个很好的去处。
我们的 Google Group 对于与帮助相关的问题非常有用,特别是那些你不确定是全面的Spyder问题的问题。
这个 Spyder site 包含有关IDE的基本信息以及指向许多其他有用资源的链接。
Stack Overflow 是开始搜索和发布的好地方,特别是如果您的问题更多地与编程相关,或者与您自己的代码有关。它也有一个充满活力的Spyder社区,每天都有新的问题发布,开发人员(特别是首席维护者Carlos Cordoba)积极回答这些问题。
这个 Python help page 是一个很棒的资源,它列出了许多地方可以获得关于该语言及其软件包的帮助、支持和学习资源。
这个 Python docs 可以帮助您理解语言本身的怪癖或对其行为方式的误解可能导致的许多问题。
r/python 和 r/learnpython 是您可以用来询问和讨论Python及其包的问题的资源。前者更多地针对一般的Python用法,而后者更具体地针对初学者。
这个 Anaconda docs 该站点提供免费的社区帮助和 Python 应用程序文档,包括安装 Python 发行版、使用Conda包和环境管理器;以及付费支持选项。
这个 Scipy website 是SciPy堆栈的中心主页,包含Spyder使用的许多核心包的信息、文档、帮助和错误跟踪,包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、Sympy和IPython。
Jupyter 是IPython、Spyder的QtConsole、Jupyter笔记本电脑的开发中心 Spyder-Notebook 插件,等等。
这个 Data Science Stack Exchange中的Site对于更多与数据科学相关而不是专门与编程相关的问题可能非常有用。