PLSQL Developer习惯设置

本文详细记录了在使用PLSQLDeveloper进行SQL开发时,如何快速恢复并优化个人设置,包括代码自动完成、自动替换、自动保存数据库密码、字体设置等关键功能,以提升工作效率。
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重装机后把PLSQL Developer很多习惯的设置丢了,花了好多时间找回,特此记录。

    1)代码自动完成 
            
        Tools->Preferences->User Interface->Key Configuration。


        找到Tools/Code Assistant,修改为自己常用的快捷键。 
                
        顺便把Edit/Selection/Uppsercase改成Alt+F5,Edit/Selection/Lowercasee改成Ctrl+F5,这个和UE保持一致。
       
        把Edit/Redo改成Ctrl+Y,和大多工具保持一致。
       
       
    2)自动替换
       
        和重复输入说88,我用几个字母自动替换。
       
        Tools->Preferences->Edit->AutoReplace


        Edit保存。
       
        如:s*=SELECT * FROM 

        Edit里,我输入s*.就知道换成SELECT * FROM 了。

        常用的如下:

s=SELECT * FROM
i=INSERT INTO
d=DELETE FROM
f=FOR UPDATE
u=UPDATE
gb* = GROUP BY
us* = UPDATE  SET
w = WHERE
ob* =ORDER BY
tc*= trunc(SYSDATE)
td*= to_date('','yyyymmdd')
        
 Tools->Preferences->Edit->Syntax Highlighting 
 顺便把Keyword case改成Uppercase。

    3) 自动保存数据库密码
   
        Tools->Preferences->Oracle->Logon History->Definition
        选择Store with password。
       
    4) 字体设置       

        Tools->Preferences->Fonts
        我习惯都用宋体9号。

        Tools->Preferences->Edit->Syntax Highlighting
        我习惯把Comment的Italic去掉,斜体看不清啊。
       
     5)F8自动执行当前行Sql

         Tools->Preferences->Window Types->SQL Window
         把AutoSelect statement选上吧。
                 
         Tools->Preferences->Edit->Other
         顺便把Highlight edit line也加上吧。 

 

    6) 保持上次打开的SQL脚本
          重新进入PL/SQL Developer时,Window List能打开上次退出时的文档:
         (1) 将菜单Tools->Window list选项勾上;
         (2) Tools->Perferences->User Interface->Options的右边, 将"Autosave desktop"勾选.
         (3) 退出PL/SQL Developer重新进入.

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### 配置Anaconda环境中PyTorch用于VSCode开发 #### 创建并激活特定的Conda环境 为了确保不同项目之间的依赖项不会相互冲突,建议创建一个新的 conda 环境专门用于 PyTorch 开发。这可以通过命令 `conda create --name pytorch_env python=3.9` 来实现[^1]。 接着通过 `conda activate pytorch_env` 命令来激活新创建的环境。 #### 安装PyTorch及相关包 一旦进入了所需的 conda 环境中,就可以利用官方推荐的方式安装适合当前系统的 PyTorch 版本以及其他必要的软件包。通常情况下,在 Anaconda Prompt 或终端输入如下所示的一条或多条 pip/conda install 命令即可完成安装: 对于稳定版 PyTorch 的安装,可以根据个人需求选择 CUDA 版本或者 CPU-only 版本。例如,如果不需要 GPU 加速支持,则可以直接执行 `pip install torch torchvision torchaudio` 进行纯CPU版本的安装;如果有NVIDIA显卡并且希望启用GPU加速功能,则应参照官方网站给出的具体指导来进行相应CUDA版本的选择和安装[^4]。 #### 设置VS Code集成开发环境 为了让 VS Code 能够识别到刚刚建立好的 anaconda/pytorch 环境,需要调整 IDEPython 解释器路径指向该环境下的解释器文件位置(通常是类似于 `D:\Anaconda3\envs\pytorch_env\python.exe`)。这一操作可以在打开任意 .py 文件后按 Ctrl+Shift+P 并搜索 "Python Select Interpreter" 来快速完成[^2]。 另外还应该考虑安装一些有助于提高生产力的扩展工具,比如 Pylance 提供更智能的语言服务体验、Jupyter Notebook 支持直接在编辑器内部运行 notebook 单元格等等[^3]。 ```json { "python.pythonPath": "${workspaceFolder}/venv/bin/python", // 对于Windows系统则是类似"D:\\Anaconda3\\envs\\pytorch_env\\python.exe" } ``` #### 测试配置是否成功 最后一步是在 VS Code 内新建一个简单的测试脚本来验证整个流程是否正常工作。尝试导入 torch 库并打印其版本号作为初步检验手段之一。 ```python import torch print(torch.__version__) if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available') else: print('No CUDA support detected.') ```
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