pycharm 常用功能_pycharm的作用

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。

三、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全,刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课,但等你学完之后,你觉得你掌握了,这时候建议还是得去看一下书籍,看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

四、入门学习视频

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。

五、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友,可以戳这里获取

一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!

**6.字体、字体颜色:**Setting>Editor>Colors&Fonts>Python

**7.关闭自动更新:**Setting>Appearance&Behavior>System Settings>Updates

**8.脚本头设置:**Setting>Edit>File and Code Templates>Python Script

(1).控制光标位置:#[[ E N D END END]]#

(2).其他类似

**9.显示行号:**Setting>Edit>General>Appearance>Show line numbers

10.右侧竖线是PEP8的代码规范,提示一行不要超过120个字符

**11.导出、导入你自定义的配置:**File>Export Settings、Import Settings

五.常用快捷键

**1.常用快捷键的查询和配置:**Setting>Keymap

  • Ctrl+D:复制当前行
  • Ctrl+Y:删除当前行
  • Shift+Enter:快速换行
  • Ctrl+/:快速注释(选中多行后可以批量注释)
  • Tab:缩进当前行(选中多行后可以批量缩进)
  • Shift+Tab:取消缩进(选中多行后可以批量取消缩进)
  • Ctrl+F:查找
  • Ctrl+H:替换
  • Ctrl+减号:折叠当前代码块
  • Ctrl+Shift+减号:折叠当前文件

2.设置快捷键

六.Pycharm安装插件

Setting>Plugins>Browse repositories(下方三个按钮中间那个)>搜索 >install。右上角View有三个选项可选。

七.常用操作指南

**1.复制文件路径:**左侧文件列表右键选中文件>Copy Path

**2.在文件管理器中打开:**右键选中的文件>往下找到Show In Explorer

**3.快速定位:**Ctrl+某些内建模块之后,点击在源文件中展开

**4.查看结构:**IDE左侧边栏Structure查看当前项目的结构

**5.tab批量换space:**Edit>Convert Indents

6.TODO的使用:#TODO要记录的事情,commit之前会有提示

7.Debug设置断点,直接点击行号与代码之间的空白处即可设置断点,debug一般只需要在关键点设置一个,然后degug调试时步进执行。没必         要设置很多断点

8.Tab页上右键>Move Right(Down), 把当前Tab页移到窗口右边/下辺,方便对比

9.文件中右键>Local History能够查看文件修改前后的对比

10.IDE右下角能看到一些有用的信息,光标当前在第几行的第几个字符,当前回车换行,当前编码类型,当前Git分支

11.右边栏Database(点开后)>左上角绿色+>下拉Data Source选择你要连接的数据库类型>点击之后页面最下方会有提示安装驱动

12.执行某个文件中的某一行(某些行):选中要执行的代码部分>右键Execute Selection in Console

八.如何去掉烦人的波浪线?PEP8又是什么?

1.settings>Editor>Inspections>Python

2.单独一行的注释:#+1空格+注释内容

**3.代码后跟着的注释:**2空格+#+1空格+注释内容

4.函数前面空一行,类前面空两行

5.某些单词一直有下划线提示,可以右键>Spelling>Typo:Save ‘xxx’ to dictionary

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九.Live Templates(善用live templates 提高开发效率)

文末有福利领取哦~

👉一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。img

👉二、Python必备开发工具

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👉三、Python视频合集

观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
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👉 四、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。(文末领读者福利)
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👉五、Python练习题

检查学习结果。
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👉六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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👉因篇幅有限,仅展示部分资料,这份完整版的Python全套学习资料已经上传

网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!

### 如何在 PyCharm 中处理 BCICIV_2a_gdf 文件 要使用 PyCharm 来处理 `BCICIV_2a_gdf` 文件,可以按照以下方法实现文件的读取和解析。通常情况下,`.gdf` 文件是一种用于存储脑电图(EEG)数据或其他时间序列信号的数据格式。为了正确解析这些文件,可能需要借助专门的库来完成。 #### 使用 Python 库加载 `.gdf` 文件 Python 社区提供了多个工具包支持 EEG 数据的读取与分析。其中最常用的两个库是 **MNE-Python** 和 **pyedflib**。以下是具体操作方式: 1. **安装必要的依赖项** 需要在项目环境中安装 MNE 或 pyEDFlib 这样的第三方库。可以通过 pip 安装它们: ```bash pip install mne ``` 2. **通过 MNE 加载 GDF 文件** 下面是一个简单的脚本示例,展示如何利用 MNE 解析并查看 `BCICIV_2a_gdf` 的基本信息。 ```python import mne file_path = 'path_to_your_file/BCICIV_2a.gdf' raw_data = mne.io.read_raw_gdf(file_path, preload=True) # 将原始数据预加载到内存中以便进一步操作[^2] info = raw_data.info # 获取关于该数据集的信息字典 channels = raw_data.ch_names # 列出所有的通道名称 sampling_rate = raw_data.info['sfreq'] # 提取采样率 print("Channel Names:", channels) print("Sampling Frequency:", sampling_rate) raw_data.plot() # 可视化部分数据片段 ``` 3. **其他功能扩展** 如果仅需提取特定时间段内的数据或者转换成 NumPy 数组形式,则可继续调用相应的方法: ```python data_array, times = raw_data[:] print(data_array.shape) # 输出形状为 (n_channels, n_time_points) ``` 4. **注意事项** - 确认目标路径下的文件名是否完全匹配实际存在的文件。 - 对于某些特殊编码或非标准结构化的 .gdf 文件,可能还需要额外调整参数设置才能成功导入[^3]。 --- ### 示例代码总结 上述过程展示了从配置环境到执行基本数据分析的一系列步骤。它不仅限于此种类型的生物医信号处理领域,在更广泛的应用场景下也具有借鉴意义。 ```python import mne file_path = '/example/path/to/file/BCICIV_2a.gdf' raw = mne.io.read_raw_gdf(file_path, preload=True)[^2] print(raw.info) # 显示有关记录会话的技术细节 ```
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