关于python:用-VSCode-写-Python这-14-个插件不容错过

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能够说,Visual Studio Code 这个编辑器,让微软在开源社区赢回了王者段位,要晓得寰球 2400 万开发者中有 1400 万称 VSCode 为本人的家,再加上 GitHub 和 VSCode 的联合,简直所有的程序员的都离不开 VSCode,不过,VSCode 如此优良,值得每个程序员应用,甚至我感觉非程序员都能够用它来码字。

如果你还没用过 VSCode,那装置一个吧,很可能就关上了一个新世界。

明天分享 14 个十分实用 VSCode 插件,能够让你写代码如同神个别,尤其是 Python 代码。

鉴于 VSCode 的轻量级,老用户也不必不放心装置的扩大“太多”导致性能问题,工欲善其事必先利其器,所以释怀装置吧!

1. 实时重构你的 Python 代码:Sourcery

成果展现:

当你写 Python 代码时,它会实时帮你改良代码。它会主动审查和重构你的代码,以便你能够花更多工夫专一于编写新代码,缩小清理工夫。能够让你的 Python 代码更洁净、更易读。

通过它疾速找到能够重构代码的畛域,查看即时改良倡议,并理解新更改如何影响代码品质。

次要性能:

  • 实时重构倡议
  • 继续的代码品质反馈
  • 多文件剖析
  • 反复代码检测
  • GitHub Pull Request 评论
  • Sourcery CLI、CI 和 Pre-Commit Hook 选项

2. 标记某一行,用于跳转,相当于书签性能:Bookmarks

成果展现:

  • 新的粘性引擎
  • 增加虚构工作区反对
  • 增加工作区信赖反对
  • 全面的近程开发反对
  • 增加跨平台反对
  • 改良了边栏的可用性

3. Rest API 客户端:Thunder Client

成果展现:

尽管叫 Thunder,但和迅雷没有关系,它的名字是雷霆客户端,是 Visual Studio Code 的轻量级 Rest API 客户端,由 Ranga Vadhineni 手工制作,设计简略洁净。

所以,你能够卸载臃肿的 PostMan 了。

4. 悬停查看文档:Docs View

成果展现:

光标放在某个函数或类下面,就能够在边栏或面板中显示相干文档

5. 代码搜寻:Sourcegraph

成果展现:

Sourcegraph 的代码搜寻容许你在所有代码中疾速查找和修复内容。

有了它,你能够间接从 VS Code IDE 收费搜寻数百万个开源存储库。从有用的代码示例中学习,搜寻最佳实际,并从开源宇宙中数百万个存储库中重用代码。

此外,应用收费的 Sourcegraph Cloud 账户,你能够同步本人的私人和公共存储库,并在 VS Code 的单个视图中搜寻所有代码。

Sourcegraph 的代码智能性能通过“转到定义”和“查找援用”性能提供疾速的跨存储库导航,能够疾速了解新代码,并在任何大小的代码库中找到答案。

6. AI 帮你写正文:AI Doc Writer

成果展现:

只有选中函数代码,而后按一个快捷键就会主动生成该办法的正文,可用来生成函数文档。

7. 查看文件大小:filesize

成果展现:

它在编辑器的状态栏中显示聚焦文件的大小,如果你单击状态栏组件,它将显示无关文件的更多信息。

8. 解释代码:Krinql

如果你看不懂代码,能够让 Krinql 来答复,或者让它编写文档字符串:

成果展现:

Krinql 让你编写更好的代码,速度超快。它解决了编写代码的无聊局部,例如编写文档字符串。它还能够查找如何应用库,并在 VS Code 编辑器自身中对其进行自动化。

9. GistPad

GistPad 能够让你在 VSCode 中间接编辑 GitHub Gists 和存储库。能够关上、创立、删除、分叉和星标和存储库,而后无缝开始像本地文件一样编辑文件,而无需克隆、推送或拉取任何货色。它就像你本人的开发人员库,用于构建和援用代码片段、罕用的配置 / 脚本、编程相干笔记、知识库和交互式示例。

成果展现:

10. 生成丑陋的代码截图:CodeSnap

成果展现:

11. 主动补全:Visual Studio IntelliCode

成果展现:

12. 主动实时评估 Python 代码:AREPL for Python

成果展现:

13. 实时对 Python 代码进行查看:Wolf

也就是说,你能够在 VSCode 中体验 Python 解释器外面的那种所见即所得的体验,性能上和 AREPL for Python 有点像。

成果展现:

14. 将 Gather 性能增加到 Jupyter 扩大中

Jupyter 扩大你肯定用过吧,这个插件要和 Jupyter 一起用:

成果展现:

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