- 破解版安装
- 插件推荐
- py解释器和虚拟环境
- 结合conda创建新版本的python解释器并配置到pycharm
- 代码行数统计
- profile
- 常用快捷键
- 增加SFTP部署
- 函数文档
- 正确的增加远程python解释器
- 将项目启用为django支持
破解版安装
pycharm: https://www.exception.site/essay/pycharm-pojie-jihuoma
插件推荐
汉化
statistic
rainbow brackets(部分功能30天限制，经常让你买注册码，已弃用)
markdown（其实vscode的md阅览比pycharm的要很快，这个自行选择）
code glance (强烈推荐，右侧滚动条变小地图)
translation
py解释器和虚拟环境
虚拟解释器和机器系统的解释器不同，包环境不同
创建一个新的项目，会想创建venv的虚拟解释器和库包
会根据系统现有的py复制一个
但是库文件是不同的，因为环境不同，如图：
使用pycharm手动安装包环境
目前我指定虚拟解释器的py环境路径 直接 install -r requirements.txt 失败，推测requirements的版本不太对，是pycharm不支持的包版本
但是我是用pycharm的设置 -> 项目 -> py解释器 手动安装包是可以的
此处也容易显示版本
成功解决虚拟环境运行django项目
可以正常启动
结合conda创建新版本的python解释器并配置到pycharm
我思考了下，pycharm本身无法直接下载python3的不同版本，而手动从python官网下载不同的python3版本，操作还是太麻烦。此处依赖conda能自动下载不同python3版本，以及pycharm可以指定conda下载的py复制解释器到不同的项目，并处理不同的包依赖，可以使得调试不同项目的python解释器版本、包依赖相对分离。唯一缺点就是，软件重复程序冗余程度较高，但是这是pip自身设计的问题。
不清楚为什么pycharm直接加载conda的解释器，会出现各种网络问题
因此手动执行命令：
conda.exe create -p E:\anaconda3\envs\yolov5\envs -y python=3.10
（若此命令出现网络问题，参考conda的安装、运行一节的报错处理）
然后pycharm添加该环境下的venv解释器（非conda环境）：
相当于，conda的目录下弄了py3.10，然后又在这个代码项目下的env复制了解释器，和弄了包依赖的东西
最后手动执行命令（用户加目录下的pip的换源配置文件有效）：
python -m pip install -r C:\Users\ranja\Desktop\ToStudy\yolov5\requirements.txt
最终等待此处完成即可。
如果pycharm检查到安装包的版本需要更新，则更新。
至此，解释器设置成功，按住ctrl，鼠标移动到任何函数代码，都显示可调式的高亮。
代码行数统计
安装插件 statistic
可以统计当前项目的不同类型代码、统计规则
profile
使用profile检查各函数、模块的运行时间、调用次数，这个可以用来排查程序中哪个地方出现问题、短板。
比如之前在写大数中素数分解的代码时，我使用profile检查素数分解模块的运行效率，来比对不同代码算法下，这个模块是否存在优化可能。
右上角编辑调试器右侧，有个profile，这个就是用来分析当前程序的。
常用快捷键
ctrl alt shift x 部署
增加SFTP部署
点击 IDEA 的文件 -> 设置 -> 项目，如图
点击加号减号就可以新增部署。如果部署中没有目标的SSH，则需要先添加“python解释器”，远程解释器里写新的SSH，这里的部署才会有新的SSH账密连接。
函数文档
在Python中，函数的文档字符串（docstring）通常被用来描述函数的功能、参数、返回值以及可能的异常等信息。这些文档字符串被包裹在一对三个双引号之间。
一种常见的格式是reStructuredText（reST）格式，这是Python的官方文档所使用的格式。在reST格式下，函数的参数（param）和返回值（return）可以这样标注：
def function_name(param1, param2):
"""
这是一个函数的简单描述。
:param param1: 这是param1的描述。
:type param1: 这是param1的类型。
:param param2: 这是param2的描述。
:type param2: 这是param2的类型。
:return: 这是返回值的描述。
:rtype: 这是返回值的类型。
"""
pass
此外，你也可以使用Google或NumPy风格的docstring。这是Google风格的例子：
def function_name(param1, param2):
"""
这是一个函数的简单描述。
Args:
param1 (type): 这是param1的描述。
param2 (type): 这是param2的描述。
Returns:
type: 这是返回值的描述。
"""
pass
PyCharm和其他一些IDE支持这些格式，并可以根据docstring生成相应的函数/方法签名和文档。
实际示例
def timeCompare(time1, time2):
"""用于比较两个类似'2023-05-17'的时间戳字符串看谁更早。time1如果比time2更早或同天的话，返回True；否则返回False
Args:
time1 (str):传入类似'2023-05-17'的时间字符串
time2 (str):传入类似'2023-05-17'的时间字符串
Return:
res (bool):
"""
datetime1 = datetime.strptime(time1, '%Y-%m-%d')
datetime2 = datetime.strptime(time2, '%Y-%m-%d')
if datetime1 <= datetime2:
return True
else:
return False
def singleCveHrefSpider(avd_url, session):
"""使用avd编号，匹配单个漏洞详情页的数据
Args:
avd_url(str): avd漏洞的链接地址
session(requests.Session): 用于网络IO的session
Returns:
res(dict): 返回无键默认None的字典
"""
正确的增加远程python解释器
总结：
1.py解释器中的上传目录通常是默认传到/tmp/pycharmxxxx中，这个无所谓，改为正确的上传路径即可。
2.部署改成正确的上传路径
3.py解释器中的路径映射写对，就可以远程调试了。
设置 -> 项目 -> python解释器
这里可以改为正确的路径，不一定非得下面的 /tmp 路径
映射路径选择本地路径就可以。如果解释器的映射路径不对，那回到上图改一下，再到这里选择正确的本地路径就可以进行远程调试了。
Py解释器中的路径映射填写正确，就可以正常进行远程调试了。
坑点：Pycharm:Can’t get remote credentials for deployment server
不知道为啥我会遇到这个报错，去项目，python解释器，把现有的SSH解释器删除了，重新添加，就没问题了
将项目启用为django支持
首先启用django支持，在 设置 –> 语言和框架 Django 勾选“启用Django支持”
配置如下
然后要运行，就点击调试配置器
直接配置后，运行即可
Welcome to point out the mistakes and faults!