5个2024年最值得尝试的PyCharm插件

本文介绍了五个增强PyCharm工作流程的顶级插件:CodiumAI用于代码测试和审查,CodeGlance提供代码小地图,GitToolBox集成Git,RainbowBrackets和RainbowCSV则优化代码可读性。同时,文章还提及了Python学习资源,如全套教程、实战案例和面试准备。

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本文向大家推荐五个顶级插件,帮助开发人员提升PyCharm工作流程,将生产力飞升到新高度。

1 CodiumAI

安装链接:https://plugins.jetbrains.com/plugin/21206-codiumate–code-test-and-review-with-confidence–by-codiumai

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CodiumAI插件专门用于对类、函数和方法进行有效测试。该插件有三个主要选项:测试套件、代码分析和代码建议。其中,测试套件选项可以让开发人员选择使用哪种测试框架,例如pytest或unittest。通过使用这个插件,开发人员可以更轻松地进行单元测试和代码审查,提高开发效率和代码质量。

2 Code Glance

安装链接:https://plugins.jetbrains.com/plugin/18824-codeglance-pro

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Code Glance是一个非常实用的插件,它可以在编辑器的滚动条中提供代码小地图,让开发人员可以鸟瞰代码。有了这个插件,开发人员可以快速导航大型文件,识别代码的各个部分,在滚动时保持上下文的一致性。这有助于提高编码效率和减少出错的可能性。

3 GitToolBox

安装链接:https://plugins.jetbrains.com/plugin/7499-gittoolbox

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GitToolBox插件可以将Git无缝集成到PyCharm IDE中。此插件通过提供常见Git操作(如提交、分支、合并和查看提交历史记录)的用户友好界面,来增强开发人员的Git工作流。该插件还能显示Git代码责任人,让开发人员可以知道最后修改每行代码的人是谁。

4 Rainbow Brackets

安装链接:https://plugins.jetbrains.com/plugin/10080-rainbow-brackets

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在复杂的代码库中,跟踪小括号、大括号和括号比较困难。Rainbow Brackets 插件可以为代码添加彩色高亮显示,让开发人员更容易识别出匹配的括号对。这个插件的使用能够提高代码的可读性和可维护性,并帮助减少因为括号错误而导致的错误。

5 Rainbow CSV

安装链接:https://plugins.jetbrains.com/plugin/12896-rainbow-csv

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Rainbow CSV 插件为 CSV 文件增加了颜色高亮和改进的可视化功能。该插件能让开发人员在 PyCharm 中进行 CSV 数据分析时更加得心应手,从而更轻松地浏览、理解和处理 CSV 文件。

该插件支持使用逗号、分号、管道、制表符和冒号等作为分隔符,而且还支持自定义列的颜色。

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### 如何在 PyCharm 中打开和编辑 IPython Notebook (`.ipynb` 文件) #### 使用命令行工具转换 `.ipynb` 到 `.py` 对于已经存在的 `.ipynb` 文件,可以先将其转换成 `.py` 文件以便于在 PyCharm 中处理。如果文件位于 `D:\PyCharm\jupyternotework` 目录下,则可以在该路径下的 CMD 终端中输入以下命令来完成单个文件的转换: ```bash jupyter nbconvert --to script 1.ipynb ``` 为了批量转换整个目录中的所有 `.ipynb` 文件为 `.py` 文件,应执行如下指令[^1]: ```bash jupyter nbconvert --to script *.ipynb ``` 另外,也可以通过 Jupyter Notebook 的图形界面实现相同目的——即加载目标 `.ipynb` 文件后,在菜单栏选择 `File -> Download as -> Python (.py)`。 #### 在 PyCharm 内部操作 `.ipynb` 文件 针对希望直接在 PyCharm 环境里管理和运行这些笔记本文档的情况,新版本(如2024发布的版本)默认集成了对 Jupyter Notebook 的支持,不再额外需要手动配置插件。不过,如果是较早版本或者想要增强体验的话,还是建议按照官方指南安装专用扩展程序[^2]。 具体来说,当尝试创建新的 `.ipynb` 文件时,可能会遇到缺少必要依赖项的通知;此时只需跟随提示信息,在内置包管理器里安装所需的 Jupyter Packages 即可继续正常使用此特性[^3]。 值得注意的是,某些早期版本可能仅限专业版提供完整的 Jupyter Notebook 支持功能,社区版则不具备这一能力。因此,确保所使用的 PyCharm 版本能够满足需求是非常重要的。此外,考虑到兼容性和稳定性因素,好也验证 Anaconda 是否正确设置了环境变量以及是否包含了新的 Jupyter Notebook 库[^4]。
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