裝上后這 14 個插件后，PyCharm 真的是無敵的存在
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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(diǎn)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(yuǎn)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(shí)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(yùn)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(yùn)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(dá)式。
按照下圖入口，安裝 Regex Tester 插件：
安裝完成后，無需重啟 PyCharm ，點(diǎn)擊 ?PyCharm ?界面左下方的小矩形按鈕，就能找到 Regex Tester 選項(xiàng)。
點(diǎn)擊進(jìn)入后，就出現(xiàn)了如下界面。我隨手寫了個匹配手機(jī)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(xiàng)如大小寫敏感，多行模式等，可根據(jù)需要進(jìn)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(yàn)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(diǎn)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(shí)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,?request
app?=?Flask(__name__)
@app.route('/hello')
def?index():
????name?=?request.args.get('name')
????return?'你好，'?+?name
if?__name__?==?'__main__':
????app.run()
并運(yùn)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(diǎn)擊最左邊的運(yùn)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(diǎn)是沒有自動補(bǔ)全。
在 PyCharm 中新開一個文件。缺點(diǎn)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(diǎn)。
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(diǎn)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(yùn)行你所選擇的代碼。
可以發(fā)現(xiàn)其中的一個亮點(diǎn)，就是使用這種方法，PyCharm 會自動幫我們處理好縮進(jìn)（我們選擇時，前面有縮進(jìn)，可是在執(zhí)行時，會自動去掉前面多余的縮進(jìn)）
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?yàn)楹苌儆芯庉嬈鲿?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(xiàng)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(diǎn)擊 ?INSTALL 安裝后，會提示你進(jìn)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(diǎn)進(jìn)設(shè)置一看，可以說基本實(shí)現(xiàn)了漢化，只剩下一小撮的英文（難道是因?yàn)檫@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(xiàng)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(jìn)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(xiàng)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?time
def?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(diǎn)擊 Run -> Profile '程序' ，即可進(jìn)行性能分析。
運(yùn)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(yùn)行時間和時間百分比，時間單位為毫秒（ms）。
點(diǎn)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(yùn)行時間為1000ms，占整個運(yùn)行時間的16.7%
點(diǎn)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(yùn)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(shí)大小、合適大??；
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(yùn)行時間和時間百分比；
矩形的顏色表示運(yùn)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(yùn)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(yùn)行的總時間為6006ms，其中fun3的運(yùn)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(yàn)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(yàn)，只有 JSON 格式都正確無誤合法的，才能夠美化。
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。
14. Inspect Code in PyCharm
對于編譯型的語言，如 Java，需要將代碼編譯成機(jī)器可識別的語言才可運(yùn)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(yùn)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(yùn)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(yùn)行到的時候才解釋，導(dǎo)致一次運(yùn)行只能發(fā)現(xiàn)一個錯誤，要發(fā)現(xiàn)100個bug，要運(yùn)行100次，數(shù)字有點(diǎn)夸大，其實(shí)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(diǎn)希望你不要誤解。
做為 Python 最強(qiáng) 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(diǎn)擊項(xiàng)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。
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