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webstorm快捷键大全?webstorm代码对齐快捷键

webstorm快捷键大全?webstorm代码对齐快捷键

今天给各位分享webstorm快捷键大全的知识,其中也会对webstorm代码对齐快捷键进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!Webst...

今天给各位分享webstorm快捷键大全的知识,其中也会对webstorm代码对齐快捷键进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

Webstorm如何设置快捷键

你是想要自定义快捷键吗?可以分2步做:

1、定义宏:点击Edit->Macro菜单,点击录制宏,按一系列你想做的键操作,再次点击停止录制。这时会弹出窗口让你给宏起个名字。给宏起一个直观的名字,当然也可是汉语名字。

2.添加快捷键:点击File->Settings->KeyMap->Macro,选中你刚才新添加的宏,点鼠标右键,添加Keyboardshutcut,这时按下快捷按键即可。如果你的热键和其他有冲突会提示的。你做决择以后就可了。

这样以后按你定义的热键即可自动执行你第一步指定的操作了。非常方便。

vscode和webstorm差别

差别在于特点不同。vscode是轻量级的代码编辑器。而且又透漏着利落时尚的氛围。更加有层次感。webstorm集成环境以及很好的交互性。整体效果更加直观。

有哪些值得推荐的轻量级Python IDE

Python的IDE其实很多,下面我简单介绍几个常用的PythonIDE,感兴趣的话,可以下载尝试一下,主要内容如下:

1.JupyterNotebook:这是一个基于Web浏览器的Python开发环境,界面简洁、干净、漂亮,命令行式的输入,输入一行代码,输出一行结果,交互性非常好,在实时数据分析中经常会用到,使用起来非常方便,对于初学者来说,是一个非常不错的选择:

2.SublimeText:这是一个轻量级的代码编辑器,支持几十种编程语言,其中就包括Python编程,语法提示、自动补全、代码高亮等常见功能都支持,只需要新建一个编译系统,配置一下python解释器路径,就可以直接运行python程序,是一个很不错的软件:

3.VSCode:这是微软开发的一个开源、免费的代码编辑器,扩展插件丰富,支持常见的语法检查、自动补全、代码高亮、Git等功能,我们只需要在线下载安装Python插件,就可以直接编辑运行Python程序,是一个很不错的软件:

4.Spyder:这也是一个很不错的PythonIDE,免费、跨平台,整体风格像Matlab,可以直接编辑运行Python代码,很方便的观察和修改变量的值,还可以运行pythonshell命令行,使用起来非常不错:

5.PyCharm:这是一个专业的PythonIDE,专门用于开发Python,相比较前面的软件来说,这个软件是重量级的,常见的语法提示、智能补全、Git等功能这个都能很好的支持,除此之外,还可以很好的管理项目,快速创建Flask,Django等Web框架,在业界非常受欢迎:

目前,就介绍这5个PythonIDE吧,对于日常开发来说,完全够用了,当然,你也可以使用其他软件,像IDLE,Eclipse,VS等,都可以,选择适合自己的一个软件就行,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言。

怎么使用webstorm编写nodejs代码

[nodejs]使用神器webstorm调试nodejs还在终端敲命令,定位到文件夹然后nodexxx.js?你out了。

现在我们有更好的调试nodejs方式为什么不去使用呢,只需要一个快捷键而已。ws本身对nodejs有良好的支持,利用ws开发调试nodejs生活将变得很轻松。

有初学者学习python实用的编辑器吗

世界上最好的Python编辑器或IDE是什么?炫酷的界面、流畅的体验,机器之心投PyCharm一票,那么你呢?本文介绍了PyCharm、JupyterNotebook和Spyder在内的5种主流PythonIDE,每一种都各有优缺点。不过结合经验教训,不论是纯文本编辑器还是集成开发环境,总有一款是你的最爱。

1991年,GuidovanRossum创建了Python并发布了第一个版本。这种解释型高级编程语言为通用编程而开发。Linux、MacOS和Windows等操作系统中都有Python解释器。

经过近30年的发展,Python已成为编程社区极受欢迎的语言。使用IDLE或PythonShell写Python编码适用于小型项目,但无法应对成熟的机器学习或数据科学项目。

在这种情况下,你需要使用一个IDE(集成开发环境)或专用的代码编辑器。由于Python是最流行的编程语言之一,IDE的选择也非常多。那么问题来了:「究竟什么样的IDE最适合Python?」

很明显,没有哪一个IDE或代码编辑器可以称得上是「最好」的PythonIDE或编辑器。这是因为它们各有优劣。此外,从为数众多的IDE中进行挑选实在太浪费时间。

但不用担心,本文已经为你整理好了。为了帮助你做出正确的选择,本文将介绍几种最适合Python的IDE,专门用于处理数据科学项目。

Atom

平台:Linux/macOS/Windows

官网:https://atom.io/

类型:通用文本编辑器

Atom是一种免费的开源文本及源代码编辑器,适用于Java、PHP、Python等多种编程语言。该文本编辑器支持用Node.js写成的插件。尽管Atom适用于多种语言,但它对Python情有独钟,其有趣的数据科学特性非常适合Python。

Atom的最大特点之一是支持SQL查询,但你需要安装DataAtom插件才能获取该特性。它支持MicrosoftSQLServer、MySQL及PostgreSQL。而且,你还可以可视化Atom的结果,无需打开其他任何窗口。

可以帮助Python数据科学家的另一个Atom插件是MarkdownPreviewPlus。它可以为编辑、可视化Markdown文件提供支持,让你可以预览、渲染LaTeX公式等。

优点:

活跃的社区支持

与Git的完美集成

为管理多个项目提供支持

缺点:

在较老的CPU上运行可能会出现性能问题

可能遇到迁移问题

JupyterNotebook

平台:Linux/macOS/Windows

官网:https://jupyter.org/

类型:基于Web的IDE

JupyterNetbook起源于2014年的Ipython,它是一种基于服务器-客户端结构的网页应用。JupyterNetbook允许我们通过「Notebook」创建和操作代码文件,并且采用一种即时运行的方法,这是JupyterNotebook最重要的特性。对于Python数据科学家而言,JupyterNotebook基本上是必需品,因为它提供了最直观、最精炼的交互式数据科学环境。

对于刚入门的数据科学家而言,Jupyter是最简单也最完美的工具。我们在写完一个代码片段后就能直接运行这些局部代码查看效果,因此它的交互效果是最好的。此外,JupyterNotebook中的单元可以选择代码或者文档,也就是说选择文档后可以直接按照MarkDown的语法写代码或整个文件的注释、心得和背景知识等。

通过使用Matplotlib和Seaborn等可视化工具,我们可以直接在代码单元下输出想要的可视化图信息。当然我们也可以将整个Notebook文件导出为PDF、HTML或纯Python代码文件,这非常有利于文件在不同平台间的传播,因此像谷歌的Colab等平台也都默认使用Notebook的这种形式。与Ipython一样,JupyterNotebook是一系列项目的总称,包括Notebook、Console和Qtconsole等。

优点:

允许使用Notebook直接创建博客或代码演示

确保可复现的研究与解释

在运行整体前可以运行并修正局部代码块

缺点:

复杂的安装过程(你也可以直接安装集成开发环境Anoconda~)

PyCharm

平台:Linux/macOS/Windows

官网:https://www.jetbrains.com/pycharm/

类型:Python专用IDE

PyCharm是Python的专用IDE,地位类似于Java的IDEEclipse。功能齐全的集成开发环境同时提供收费版和免费版,即专业版和社区版。PyCharm是安装最快的IDE,且安装后的配置也非常简单,因此PyCharm基本上是数据科学家和算法工程师的首选IDE。

对于喜欢IPython或Anaconda发行版的人而言,PyCharm同样可以便捷地集成Matplotlib和NumPy等工具,这意味着我们在处理数据科学项目时可以便捷地使用数组查看器和交互式图表等。除此之外,IDE还扩展了对JavaScript和AngularJS等语言的支持,这使得它同样也适合Web端的开发。

安装完成后,我们可以快速建立一个Python项目,并选择解释器和新的代码文件。可能我们会用conda等工具维护不同的环境,例如TensorFlow或PyTorch等,在建立新项目时只需要选择这些环境下的Python主程序就相当于选择了新环境。最后,除了提供直接debug和运行功能外,PyCharm还提供对源代码和项目控制的支持。

优点:

活跃的社区支持

支持全面的Python开发,不论是数据科学还是非数据科学项目

新手和老兵都易于使用

快速Reindexing

运行、编辑、debugPython代码都不需要额外的支持

缺点:

加载可能比较慢

使用现有项目前可能需要调整默认设置

Redeo

平台:Linux/macOS/Windows

官网:https://rodeo.yhat.com/

类型:Python专用IDE

Redeo的logo就暗示了这个IDE是专门为数据分析而开发的,如果用过RStudio,你就会发现Redeo与它有很多相似的特征。对于那些不了解RStudio的人而言,你们只需要知道它是最流行的R语言集成开发环境。与RStudio一样,Rodeo的窗口分为四部分,即代码文本编辑器、控制台、变量可视化环境和图形/库/文件的查看窗口。有意思的是,RStudio和Redeo都与MATLAB有很多相似之处。

Redeo的最大优势在于新手和老兵都能方便地使用。由于Redeo允许在写代码的同时查看变量和可视化等细节,它可以称得上是最好的数据科学IDE之一。此外,Redeo还有内置的课程及辅助材料。

优点:

大量定制化设计

实时监控代码到底创建了些什么

通过自动补全和语法高亮,写代码会更快

缺点:

有很多Bug

社区支持不是很多

内存问题

Spyder

平台:Linux/macOS/Windows

官网:https://www.github.com/spyder-ide/spyder

类型:Python专用IDE

Spyder是Python专用的一种开源IDE,其独特之处在于专为数据科学工作流程进行了优化。它与Anconda软件包管理器捆绑在一起,后者是Python编程语言的标准发行版。Spyder拥有所有必需的IDE特性,包括代码完整性及集成文件浏览器。

Spyder专为数据科学项目创建,具备平滑的学习曲线,即学即会。在线帮助选项允许用户在并行开发项目的同时寻找关于库的专门信息。而且,这个Python专用IDE与RStudio类似。因此,在从R切换到Python时这是一个恰当的选择。

适用于Python库的Spyder集成支持(如Matplotlib和SciPy)进一步证明,Spyder是为数据科学家量身打造的。除了可感知的IPython/Jupyter集成之外,Spyder还有一个独特的「variableexplorer」特性,允许使用基于表格的布局展示数据。

优点:

代码完备性和变量探索

易用性

数据科学项目的理想工具

界面整洁

活跃的社区支持

缺点:

不适用于非数据科学项目

对于高阶Python开发者而言太基础了

如何为Python选择理想的IDE?

这完全取决于你的需求。以下是几点建议:

如果你刚开始使用Python,找一个定制化较少、附加功能也较少的IDE。干扰越少,上手越容易。

将这些IDE功能与你的期望进行对比。

多尝试几种IDE就会知道哪一种最适合你的需求。

文章到此结束,如果本次分享的webstorm快捷键大全和webstorm代码对齐快捷键的问题解决了您的问题,那么我们由衷的感到高兴!

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