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【Python】装上后这 14 个插件后,PyCharm 真的是无敌的存在

發(fā)布時間:2025/3/12 python 21 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 【Python】装上后这 14 个插件后,PyCharm 真的是无敌的存在 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

作者:寫代碼的明哥
來源:Python編程時光

1. Key Promoter X

如果讓我給新手推薦一個 PyCharm 必裝插件,那一定是 ?Key Promoter X 。

它就相當(dāng)于一個快捷鍵管理大師,它時刻地在:

  • 教導(dǎo)你,當(dāng)下你的這個操作,應(yīng)該使用哪個快捷操作來提高效率?

  • 提醒你,當(dāng)下你的這個操作,還沒有設(shè)置快捷鍵,趕緊設(shè)置一個?

有了 ?Key Promoter X,你很快就能熟練地掌握快捷鍵,替代鼠標(biāo)指日可待。

比如我使用鼠標(biāo)點開 Find in Path,它就會在右下角彈窗提示你該用哪個快捷鍵。

2. Vim in PyCharm

在大多數(shù)場景之下,使用鼠標(biāo)的效率和精準(zhǔn)度,是遠不如鍵盤快捷鍵的(前提是你已經(jīng)相當(dāng)熟練的掌握了快捷鍵),這個你得承認(rèn)吧。

Vi 可以滿足你對文本操作的所有需求,比可視化界面更加效率,更加 geek。如果你和我一樣,是忠實的 vim 粉。在安裝完 Pycharm 完后,肯定會第一時間將 ideaVim 這個插件也裝上,它可以讓我們在 Pycharm 中 使用 vim 來編輯代碼。

安裝方法如下,安裝完后需要重啟 Pycharm 生效。

3. Markdown in PyCharm

富文本排版文檔是一件非常痛苦的事情 ,對于程序員寫文檔,最佳的推薦是使用 Markdown ,我所有的博客日記都是使用 Markdown 寫出來的。

從 Github下載的代碼一般也都會帶有README.md文件,該文件是一個Markdown格式的文件。

PyCharm是默認(rèn)沒有安裝Markdown插件的,所以不能按照Markdown格式顯示文本,顯示的是原始文本。

因此,如果要在 PyCharm 中閱讀 Markdown 文檔,可以裝一下 Markdown support 這個插件。

安裝的方法有兩種:

1、第一種,最方便的,就是你打開一個 MD 的文檔,PyCharm 就會提示你安裝它。

2、從插件商店中搜索安裝。

效果如下

4. Jupyter Notebook in PyCharm

使用 Jupyter 之前 ,先要安裝它

$?pip?install?jupyter

然后按照下圖指示新建一個 Notebook ,就可以開始運作了。

這個界面感覺和 Jupyter 的風(fēng)格不太符

但是使用上是沒有什么區(qū)別的,記住三個快捷鍵就好(下面指的是 Mac 上的,Windows 上的有所不同)

  • Ctrl+Enter:運行該 cell

  • Option + shift + Enter:調(diào)試該 cell

  • Shift + Enter:插入一個新的 cell

只要你安裝了 Jupyter 后,你使用 Python Console 也會自動變成 Jupyter 的模式

5. Regex Tester in PyCharm

Regex Tester是PyCharm的第三方插件,可以測試正則表達式。

按照下圖入口,安裝 Regex Tester 插件:

安裝完成后,無需重啟 PyCharm ,點擊 ?PyCharm ?界面左下方的小矩形按鈕,就能找到 Regex Tester 選項。

點擊進入后,就出現(xiàn)了如下界面。我隨手寫了個匹配手機號碼的正則(不一定準(zhǔn)確),匹配到的字符串背景會被高亮。右上方還有一些選項如大小寫敏感,多行模式等,可根據(jù)需要進行選擇。Regex Tester 還提供了Split,Replace功能等。

使用效果如下:

6. Use Bash in Windows

在 Windows 上的 cmd 命令和 Linux 命令有不少的差異,比如要列出當(dāng)前目錄下的所有文件,Windows 上是用 dir ,而 Linux 上則是用 ls -l 。

對于像我這樣熟悉 Linux 的開發(fā)者來說,Windows 的 那些 CMD 命令帶來的糟糕體驗是無法忍受的。

在彈出的 Bash 窗口,你可以敲入你想使用的 Linux 命令,是不是舒服多了。

7. Auto PEP8 in PyCharm

pep8 是Python 語言的一個代碼編寫規(guī)范。如若你是新手,目前只想快速掌握基礎(chǔ),而不想過多去注重代碼的的編寫風(fēng)格(雖然這很重要),那你可以嘗試一下這個工具 - autopep8

首先在全局環(huán)境中(不要在虛擬環(huán)境中安裝),安裝一下這個工具。

$?sudo?pip?install?autopep8

然后在 PyCharm 導(dǎo)入這個工具,具體設(shè)置如下圖

Name:?AutoPep8 Description:?autopep8?your?code Program:?autopep8 Arguments:?--in-place?--aggressive?--aggressive?$FilePath$ Working?directory:?$ProjectFileDir$ Output?filters:?$FILE_PATH$\:$LINE$\:$COLUMN$\:.*

我隨意寫了一段不符合 pep8 規(guī)范的代碼。

點擊右鍵,選擇 External Tools -> AutoPep8

看一下效果,還是挺明顯的。

你可能會說,Pycharm 本身就自帶這個功能了呀,快捷鍵 Command+Option+L ,就可以實現(xiàn)一鍵pep8了。你可以對比一下,Pycharm 自帶的代碼 pep8 化功能 并沒有像這個autopep8 來得徹底。我相信你最終的選擇肯定是后者。

8. Test RESTful Web Service

PyCharm 的 Test RESTful Web Service工具提供了RESTful接口測試界面,如下圖所示,提供了get、post,put等http方法,其中的Request子界面headers,Parameters,Body等功能,Response子界面用于顯示返回值,Response Headers用于顯示返回的消息頭。

為了演示,我先使用 Flask 寫一個 HTTP 接口

from?flask?import?Flask,?requestapp?=?Flask(__name__)@app.route('/hello') def?index():name?=?request.args.get('name')return?'你好,'?+?nameif?__name__?==?'__main__':app.run()

并運行它開啟服務(wù),訪問地址是:http://127.0.0.1:5000/

通過下圖方式打開 Test RESTful Web Service

會出現(xiàn)如下界面,在紅框處填寫如下信息

然后點擊最左邊的運行按鈕,即可向服務(wù)器發(fā)送 http 請求。

9. Execute Selection in Console

當(dāng)你想寫一段簡單的測試代碼時,或許你會這樣子

  • 使用 Python Shell 直接寫。缺點是沒有自動補全。

  • 在 PyCharm 中新開一個文件。缺點是要新創(chuàng)建一個文件,完了后還要刪除。

  • 今天再給大家介紹一種新的方法,可以完全避開上面兩種方式的缺點。

    那就是 Execute Selection in Console,可以說是 Run in Anywhere.

    只要在當(dāng)前文件中,寫好代碼,然后光標(biāo)選擇后,右鍵點擊 Execute Selection in Python Console 或者 使用快捷鍵 option + shift + E (windows 上是 alt + shift + E)。

    接著 PyCharm 就會彈出一個 Python Console 窗口,然后運行你所選擇的代碼。

    可以發(fā)現(xiàn)其中的一個亮點,就是使用這種方法,PyCharm 會自動幫我們處理好縮進(我們選擇時,前面有縮進,可是在執(zhí)行時,會自動去掉前面多余的縮進)

    10. CodeGlance

    如果你曾使用過 Sublime Text,切換到其他代碼編輯器,或多或少會有些不習(xí)慣,因為很少有編輯器會像 Sublime 那樣自帶一個預(yù)覽功能的滾動條。

    在 PyCharm 中,就沒有解決不了的問題,如果有,那么就裝個插件。

    要想在 PyCharm 中使用這個預(yù)覽滾動條,只要裝上 CodeGlance 這個插件。使用效果如下

    11. Chinese Plugin

    經(jīng)常聽到很多初學(xué)者抱怨說,PyCharm 怎么是全英文的?學(xué)起來好難啊。

    在以前,我會跟他們說,學(xué)習(xí)編程語言,英文是一項非常重要的能力,千萬不能懼怕它,逃避它,而要是去學(xué)習(xí)它,適應(yīng)它,如果連個 IDE 都適應(yīng)不了,那就別學(xué)編程了。

    而現(xiàn)在,JetBrains 官方自己出了漢化插件,名字就叫:chinese,在插件市場里一搜,排名第一便是它,下載量已經(jīng) 40 萬,對比排名第二的民間漢化插件,簡直不是量級的。

    點擊 ?INSTALL 安裝后,會提示你進行重啟,才能生效。

    重啟完成后,展現(xiàn)在我們面前的是一個既熟悉又陌生的界面,所有的菜單欄全部變成了中文。

    點進設(shè)置一看,可以說基本實現(xiàn)了漢化,只剩下一小撮的英文(難道是因為這些詞保留英文會比翻譯后更容易理解嗎?就像 socket 和套接字一樣。),不過個人感覺完全不影響使用了。

    12. Profile in PyCharm

    在 Python 中有許多模塊可以幫助你分析并找出你的項目中哪里出現(xiàn)了性能問題。

    比如,常用的模塊有 cProfile,在某些框架中,也內(nèi)置了中間件幫助你進行性能分析,比如 Django ,WSGI。

    做為Python 的第一 IDE, PyCharm 本身就支持了這項功能。而且使用非常方便,小白。

    假設(shè)現(xiàn)在要分析如下這段代碼的性能損耗情況,找出到底哪個函數(shù)耗時最多

    import?timedef?fun1():time.sleep(1)def?fun2():time.sleep(1)def?fun3():time.sleep(2)def?fun4():time.sleep(1)def?fun5():time.sleep(1)fun4()fun1() fun2() fun3() fun5()

    點擊 Run -> Profile '程序' ,即可進行性能分析。

    運行完畢后,會自動跳出一個性能統(tǒng)計界面。

    性能統(tǒng)計界面由Name、Call Count、Time(ms)、Own Time(ms) ,4列組成一個表格,見下圖。

  • 表頭Name顯示被調(diào)用的模塊或者函數(shù);Call Count顯示被調(diào)用的次數(shù);Time(ms)顯示運行時間和時間百分比,時間單位為毫秒(ms)。

  • 點擊表頭上的小三角可以升序或降序排列表格。

  • 在Name這一個列中雙擊某一行可以跳轉(zhuǎn)到對應(yīng)的代碼。

  • 以fun4這一行舉例:fun4被調(diào)用了一次,運行時間為1000ms,占整個運行時間的16.7%

  • 點擊 Call Graph(調(diào)用關(guān)系圖)界面直觀展示了各函數(shù)直接的調(diào)用關(guān)系、運行時間和時間百分比,見下圖。

    右上角的4個按鈕表示放大、縮小、真實大小、合適大小;

  • 箭頭表示調(diào)用關(guān)系,由調(diào)用者指向被調(diào)用者;

  • 矩形的左上角顯示模塊或者函數(shù)的名稱,右上角顯示被調(diào)用的次數(shù);

  • 矩形中間顯示運行時間和時間百分比;

  • 矩形的顏色表示運行時間或者時間百分比大小的趨勢:紅色 > 黃綠色 > 綠色,由圖可以看出fun3的矩形為黃綠色,fun1為綠色,所有fun3運行時間比fun1長。

  • 從圖中可以看出Test.py直接調(diào)用了fun3、fun1、fun2和fun5函數(shù);fun5函數(shù)直接調(diào)用了fun4函數(shù);fun1、fun2、fun3、fun4和fun5都直接調(diào)用了print以及sleep函數(shù);整個測試代碼運行的總時間為6006ms,其中fun3的運行時間為1999ms,所占的時間百分比為33.3%,也就是 1999ms / ?6006ms = 33.3%。

  • 13. Json Parse in PyCharm

    在開發(fā)過程中,經(jīng)常會把校驗一串 JSON 字符串是否合法,在以前我的做法都是打開 https://tool.lu/json/ 這個在線網(wǎng)站,直接美化來校驗,只有 JSON 格式都正確無誤合法的,才能夠美化。

    img

    直到后來發(fā)現(xiàn)在 PyCharm 有一個插件專門來做這個事,那就是 JSON Parser,在插件市場安裝后,重啟 PyCharm ,就能在右側(cè)邊欄中看到它。

    img

    14. Inspect Code in PyCharm

    對于編譯型的語言,如 Java,需要將代碼編譯成機器可識別的語言才可運行,在編譯過程中,就可以通過分析或檢查源程序的語法、結(jié)構(gòu)、過程、接口等來檢查程序的正確性,找出代碼隱藏的錯誤和缺陷。這個過程叫做靜態(tài)代碼分析檢查。

    那對于 Python 這種解釋型的語言來說,代碼是邊運行邊翻譯的,不需要經(jīng)過編譯這個過程。很多肉眼無法一下子看出的錯誤,通常都是跑一下(反正跑一下這么方便)才能發(fā)現(xiàn)。

    由于Python 運行是如此的方便,以至于我們都不太需要關(guān)注靜態(tài)分析工具。

    但也不是說,靜態(tài)分析工具完全沒有用武之地,我認(rèn)為還是有。

    如果你的編碼能力還沒有很成熟,代碼中可以有許許多多的隱藏bug,由于 Python 是運行到的時候才解釋,導(dǎo)致一次運行只能發(fā)現(xiàn)一個錯誤,要發(fā)現(xiàn)100個bug,要運行100次,數(shù)字有點夸大,其實就是想說,如果這么多的錯誤都能通過一次靜態(tài)檢查發(fā)現(xiàn)就立馬修改,開發(fā)調(diào)試的效率就可以有所提升。當(dāng)然啦,并不是說所有的錯誤靜態(tài)分析都能提前發(fā)現(xiàn),這點希望你不要誤解。

    做為 Python 最強 IDE,PyCharm本身內(nèi)置了這個功能,不需要你安裝任何插件。

    你只需要像下面這樣點擊項目文件夾,然后右鍵,選擇 Inspect Code,就可以開啟靜態(tài)檢查。

    我對開源組件 nova 的靜態(tài)檢查發(fā)現(xiàn),其有不規(guī)范的地方有數(shù)千處。




    以上就是我自己日常使用后,覺得最好用的幾個工具和插件,今天一次性全部分享給你,希望對你有用。


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    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的【Python】装上后这 14 个插件后,PyCharm 真的是无敌的存在的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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