Python 最强 IDE 详细使用指南！

你也可以在 PyCharm 内直接运行 manage.py 命令。目前支持的 Django 模板，包括以下一些：

•  语法和错误高亮显示
•  代码补全
•  导航
•  block 名称补全
•  自定义标签和过滤器补全
•  标签和过滤器的快速文档
•  模板 debug 能力

除此之外，我们还可以在其他 Django 部分（如视图、URL 和模型）中执行代码补全、对 Django ORM 提供代码追踪支持（code insight support）、对 Django 模型提供模型依赖项关系图。

更多细节，参见官方文档：https://www.jetbrains.com/help/pycharm/django-support7.html

数据库支持

现代数据库开发是一个复杂的任务，需要多个支持系统和工作流。这也是 JetBrains 开发独立 IDE DataGrip 的原因。DataGrip 是独立于 PyCharm 的产品，二者的应用场景和授权都不相同。

但幸运的是，通过 Database tools and SQL 插件（该插件默认开启），PyCharm 可以支持 DataGrip 中的所有特性。在该插件的帮助下，你可以查询、创建和管理数据库，不管数据库在本地、服务器，还是在云端。该插件支持 MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、SQLite、MariaDB、Oracle、Apache Cassandra 等。

关于该插件的更多用途，请查看文档：https://www.jetbrains.com/help/pycharm/relational-databases.html

线程并发可视化（Thread Concurrency Visualization）

Django Channels、asyncio 和近期框架（如 Starlette (https://www.starlette.io/)）表明异步 Python 编程正逐渐成为趋势。异步编程具备很多好处，但很难写，也很难 debug。在此类案例中，Thread Concurrency Visualization 就是医生，帮助你全面管理多线程应用并进行优化。

更多细节，参见文档：https://www.jetbrains.com/help/pycharm/thread-concurrency-visualization.html

Profiler

说到优化，profiling 是另一种代码优化方法。profiling 可以帮助你查看代码的哪一部分占用了最多的执行时间。profiler 运行的优先级如下：

1. vmprof

2. yappi

3. cProfile

如果你没有安装 vmprof 或 yappi，则运行标准 cProfile。更多细节，参见：https://www.jetbrains.com/help/pycharm/profiler.html

科学模式

Python 不仅是通用和 web 编程语言，由于 NumPy、SciPy、scikit-learn、Matplotlib、Jupyter 等库和工具的加持，Python 成为数据科学和机器学习领域的最优工具。有了这些强大工具，你还需要一个强大的 IDE 来支持这些库所具备的绘图、分析等所有功能。

关于科学模式的更多详情，参见 https://www.jetbrains.com/help/pycharm/matplotlib-support.html

远程开发

很多应用出现 bug 的一个常见原因是，开发环境和生产环境不同。尽管在大多数情况下，开发时完美复制生产环境并不现实，但力求实现完美复刻是值得追寻的目标。

在 PyCharm 的帮助下，你可以使用另一台计算机（如 Linux VM）上的解释器对应用进行 debug。这样，你就可以拥有与生产环境一样的解释器了，从而避免很多因开发环境和生产环境差异导致的 bug。

详情参见：https://www.jetbrains.com/help/pycharm/remote-debugging-with-product.html

PyCharm 是最好的 Python 开发 IDE 之一。它提供大量优势，帮助执行例行任务，从而节约大量时间。学完本教程，现在你知道如何利用 PyCharm 提高生产效率了吗？

（编辑：核心网）

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