最全Pycharm教程(17)——Pycharm编辑器功能之自动导入模块

本文介绍PyCharm的自动导入模块功能,包括模块定位、导入助手配置、快速导入及导入助手优化,帮助开发者提高编程效率。

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  1、导入模块

  我们在编程过程中经常会不经意的使用到一些尚未导入的类和模块,在这种情况下Pycharm会帮助我们定位模块文件位置并将其添加到导入列表中,这也就是所谓的自动导入模块功能。

  为了研究这个功能,我们借用之前已经编写好的Solver类,输入以下代码:

  在输入math.sqrt(d)的时候,Pycharm会弹出一个菜单来提示你导入缺失的模块:

  按下Alt+Enter,采取快捷菜单中的建议,此时import命令会被添加到导入模块的代码部分,并且输入光标仍留在原位,方便我们继续输入而无需重定位:

  值得一提的是,如果当前有多个可选的导入资源,Pycharm会给出提示列表来供用户选择:

  2、配置导入助手

  这里有一个小问题,如果这个窗口出现让你很烦恼,不要着急,单击右下角那个帅哥就可以关闭它了:

  单击那个帅哥头像会弹出一个窗口,取消Import popup复选框,此时就取消了自动导入的功能。当然在配置对话框的Auto-Import page页面也可以进行同样操作(Settings → Editor → Auto-Import):

  当然,如果你希望关闭导入助手,直接取消这一项的勾选即可(Settings → Editor → Auto-Import)。

  3、快速导入

  当导入助手关闭时,不必惊慌。此时Pycharm不会直接给出提示,但会以红色波浪线标记缺失模块的代码位置,同时在左侧显示一个红色灯泡,单击这个灯泡,或者按下Alt+Enter快捷键:

  在我们这个例子中应选择导入对应的缺省库,导入完成,红色波浪线消失。

  4、导入助手的优化

  当你在完善代码的过程中,总会停止使用一些导入声明(例如调试代码所对应的库,在调试完成后就不再起作用)。然而这些import声明仍然存在于你的工程中,你不得不停下来从头搜索,找出并删除这些声明语句,这种做法不仅效率低而且容易出错,很可能会多删或者漏删。

  Pycharm能够帮助我们处理掉这些冗余的import声明语句,也就是所谓的 Optimize Imports功能,这个功能能够帮助你随时删除工程中的冗余import声明语句。

  注意到,在Pycharm编辑环境中那些冗余的imports语句都是灰色显示的:

  为了移除这些冗余语句,按下Ctrl+Alt+O(或者选择Code → Optimize Imports菜单命令),Pycharm弹出如下对话框,提示你选择需要清理的文件(当前文件还是当前目录下的所有文件):

  单击OK,清理完成:

### PyCharm 中配置和导入数据库教程 在软件开发过程中,PyCharm 提供了强大的功能来帮助开发者管理数据库[^1]。以下是关于如何在 PyCharm 中配置数据源并完成数据库导入的具体方法。 #### 一、配置数据源 为了能够在 PyCharm 中操作数据库,首先需要正确配置数据源: 1. **打开 Database 工具窗口** 在 PyCharm 的顶部菜单栏中找到 `View` -> `Tool Windows` -> `Database`,这会显示 Database 工具窗口。 2. **添加新的数据源** 点击工具窗口左上角的加号按钮 (`+`),然后选择要连接的数据库类型(例如 MySQL)。此时会出现一个配置窗口[^4]。 3. **填写数据库参数** 在弹出的数据源配置窗口中,输入必要的信息,包括主机名、端口号、用户名、密码以及具体的数据库名称。完成后可以点击 `Test Connection` 来验证是否能成功建立链接。 如果遇到无法正常连接的情况,则可能是因为缺少某些驱动程序或者模块未安装完全。例如,在 Python 环境下运行 Django 和 MySQL 组合时可能会报错提示找不到 `MySQLdb` 模块,这时可以通过命令行进入对应路径手动安装所需依赖项[^2]。 #### 二、执行SQL脚本与查看结果 一旦完成了上述步骤中的设置过程就可以开始利用 PyCharm 执行 SQL 查询语句了: - 右键单击已创建好的数据源节点,选择新建查询控制台(`New Console`)。 - 输入标准SQL语法指令后按回车即可看到返回的结果集展示于下方表格区域之中。 此外还支持诸如导出/导入表结构及其内容等多种实用特性。 #### 三、实现数据库导入 对于已有外部文件形式存在的备份资料而言(比如 .sql 文件),可以直接通过如下方式将其恢复至目标库内: ```sql USE your_database_name; SOURCE path_to_your_sql_file.sql; ``` 将以上两行代码复制粘贴到新开启的 Query Console 当前活动编辑器里边去执行就可以了。注意替换其中 placeholders 成实际使用的值。 --- ### 示例代码片段 下面给出一段简单的 Python 脚本来演示如何借助 pymysql 库从远程服务器拉取数据并保存成本地 CSV 文件的例子作为补充说明材料之一部分呈现出来给读者朋友们参考借鉴之用吧! ```python import pymysql.cursors import csv connection = pymysql.connect(host='localhost', user='your_username', password='your_password', db='your_dbname', charset='utf8mb4', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor) try: with connection.cursor() as cursor: sql = "SELECT * FROM employees" cursor.execute(sql) result = cursor.fetchall() finally: connection.close() keys = result[0].keys() with open('employees.csv', 'w', newline='', encoding="utf-8") as output_file: dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys) dict_writer.writeheader() dict_writer.writerows(result) ``` 此段落仅用于举例目的,并非直接关联前面提到的内容;但它展示了另一种处理大量记录的有效手段——即先读再写入本地存储介质当中去以便后续进一步分析研究等工作流程环节得以顺利开展下去[^3]。 ---
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