编译:机器之心作者:Jahongir Rahmonov原文:https://realPython.com/pycharm-guide/
PyCharm 是一种 Python IDE , 可以帮助程序员节约时间 , 提高生产效率 。那么具体如何使用呢?本文从 PyCharm 安装到插件、外部工具、专业版功能等进行了一一介绍 , 希望能够帮助到大家 。
机器之心之前也没系统地介绍过 PyCharm , 怎样配置环境、怎样 DeBug、怎样同步 GitHub 等等可能都是通过经验或者摸索学会的 。在本文中 , 我们并不会提供非常完善的指南 , 但是会介绍 PyCharm 最主要的一些能力 , 了解这些后 , 后面就需要我们在实践中再具体学习了 。
机器之心的读者应该非常了解 JetBrains 开发的 PyCharm 了 , 它差不多是 Python 最常用的 IDE 。PyCharm 可以为我们节省大量时间 , 它能够管理代码 , 并完成大量其他任务 , 如 debug 和可视化等 。
本文将介绍:
- PyCharm 安装
- 在 PyCharm 中写代码
- 在 PyCharm 中运行代码
- 在 PyCharm 中进行代码 debug 和测试
- 在 PyCharm 中编辑已有项目
- 在 PyCharm 中搜索和导航
- 在 PyCharm 中使用版本控制
- 在 PyCharm 中使用插件和外部工具
- 使用 PyCharm Professional 功能 , 如 Django 支持和科学模式
本文假设读者熟悉 Python 开发 , 且计算机中已安装某个版本的 Python 。该教程将使用 Python 3.6 版本 , 屏幕截图和 demo 均来自 macOS 系统 。由于 PyCharm 可在所有主流平台上运行 , 读者在其他系统中会看到略微不同的 UI 元素 , 可能需要调整某些命令 。
# PyCharm 安装
本文将使用 PyCharm Community Edition 2019.1 版本 , 该版本免费且可在所有主流平台上使用 。只有最后一部分「PyCharm Professional 功能」使用的是 PyCharm Professional Edition 2019.1 版本 。
推荐使用 JetBrains Toolbox App 安装 PyCharm 。使用该 App , 你可以安装不同的 JetBrains 产品或者同一产品的不同版本 , 并在必要的情况下更新、回滚和轻松删除任意工具 。你还可以在恰当的 IDE 及版本中快速打开任意项目 。
Toolbox App 安装指南 , 参见 JetBrains 官方文档:https://www.jetbrains.com/help/pycharm/installation-guide.html#toolbox 。
该 App 会根据你的操作系统提供合适的安装说明 。如果它无法无法准确识别系统 , 你可以在右上角的下拉列表中找到合适的系统 。
文章插图
安装成功后 , 启动该 app 并接受用户协议 。在 Tools 选项下 , 你可以看到一个可用产品列表 。从中找到 PyCharm Community , 并点击 Install 。
好啦 , 现在你的机器上已经安装 PyCharm 了 。如果不想使用 Toolbox app , 你可以单独安装 PyCharm 。
启动 PyCharm , 你将看到导入设置弹窗 。PyCharm 会自动检测出这是首次安装 , 并为你选择「Do not import settings」选项 。点击 OK , 之后 PyCharm 会让你选择键盘映射(keymap scheme) 。保留默认设置 , 点击右下角的「Next: UI Themes」:
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PyCharm 将询问选择深色模式 Darcula 还是浅色模式 。你可以选择自己喜欢的模式 , 并点击「Next: Launcher Script」:
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本教程将使用深色模式 Darcula 。
在下一个页面上 , 直接保留默认设置 , 并点击「Next: Featured plugins」 , 这时 PyCharm 将展示可用插件列表 。点击「Start using PyCharm」 , 现在你可以写代码了!
# 在 PyCharm 中写代码
在 PyCharm 中 , 你可以在「项目」中执行任意操作 。因此 , 首先你需要创建一个项目 。
安装和打开 PyCharm 后 , 你会看到欢迎页面 。点击「Create New Project」 , 出现「New Project」弹窗:
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指定项目位置 , 打开 Project Interpreter 列表 , 选择创建新的项目解释器或者使用已有的解释器 。选择「New environment using」 , 打开其右方的下拉列表 , 选择 Virtualenv、Pipenv 或 Conda 。这些工具可以为不同项目单独创建 Python 环境 , 从而分别保存不同项目所需的依赖项 。
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