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这款代码编辑器非常实用，我们已在多篇文中多次向读者推荐。不仅如此，它还拥有众多插件，这些插件能够显著增强其功能。今天，我将向大家介绍14款性能卓越的插件。

1. Key X

若我需向初学者推荐一款不可或缺的插件，那非Key X莫属。

它就相当于一个快捷键管理大师，它时刻地在：

凭借Key X，你将迅速精通快捷键操作，鼠标的替代指日可待。

若我点击鼠标以激活“在路径中查找”功能，随即屏幕右下角会跳出一个窗口，指引我应使用哪个快捷键。

2. Vim in

在绝大多数情况下，鼠标的操作速度和准确性通常都不及键盘的快捷键来得高效（假设你已经对快捷键相当熟悉），这一点你应当是认可的。

Vi这款工具能够满足你对文本处理的全部要求，其效率远超可视化界面，更符合极客的口味。倘若你同我一样，对vim情有独钟。那么在安装完相关软件后，你定会毫不犹豫地将此插件安装上。它将使我们得以在相应环境中运用vim进行代码编辑。

安装方法如下，安装完后需要重启 生效。

3. in

处理富文本排版文档对程序员来说实在是一项繁琐的任务，因此，我强烈建议在编写文档时采用，而我的所有博客和日记也都是通过这种方式完成的。

下载得到的代码通常都会附带一个.md文件，这个文件属于一种特定格式的文档。

由于插件并未被安装，因此文本无法按照特定格式进行展示，而是直接呈现了其原始形态。

若需在相应平台浏览该文档，请安装相应的插件。

安装的方法有两种：

首先，最简便的方式是，当你打开一个文档时，系统会自动提示你进行安装。

2、从插件商店中搜索安装。

效果如下

4. in

使用 之前 ，先要安装它

$ pip install jupyter

然后按照下图指示新建一个 ，就可以开始运作了。

这个界面感觉和 的风格不太符

尽管在操作上并无明显差异，只需牢记这三个快捷键即可（请注意，在Mac上与在其他系统上可能存在差异）。

只要你安装了 后，你使用 也会自动变成 的模式

5. Regex in

Regex 是的第三方插件，可以测试正则表达式。

按照下图入口，安装 Regex 插件：

安装完毕后，无需进行系统重启操作，只需轻触界面左下角的小型矩形按键，即可轻松定位到 Regex 功能选项。

进入页面后，便呈现了该界面。我随意编写了一段用于匹配手机号码的正则表达式，该表达式匹配到的字符串会自动高亮显示。界面右上角还设有大小写敏感、多行模式等选项，用户可以根据实际需求进行选择。此外，正则表达式还具备分割字符串等功能。

使用效果如下：

6. Use Bash in

在操作系统上的命令行指令与Linux系统中的命令存在诸多不同之处，例如，若要展示当前目录内的所有文件，系统使用的是dir命令，而在Linux系统中sublime text 调用图，这一操作则通过ls -l命令来完成。

对于像我这样对 Linux 熟悉的开发者而言，那些命令行操作带来的糟糕体验实在难以忍受。

在打开的 Bash 界面中，您可以直接输入您打算执行的 Linux 指令，感觉是不是更加便捷和舒适了。

7. Auto PEP8 in

PEP8是一种编程语言的编码标准。如果你是初学者，目前只希望迅速掌握基础，并不打算过分关注代码的编写格式（尽管这一点同样重要），那么你可以尝试使用这个工具——

首先，请确保在整体的环境设置中（而非模拟的环境配置中），进行该工具的安装操作。

$ sudo pip install autopep8

然后在 导入这个工具，具体设置如下图

Name: AutoPep8
Description: autopep8 your code
Program: autopep8
Arguments: --in地点——具有侵略性——具有侵略性$文件路径$
Working directory: $ProjectFileDir$
Output filters: $FILE_PATH$\:$LINE$\:$COLUMN$\:.*

我随意写了一段不符合 pep8 规范的代码。

点击右键，选择 Tools->

看一下效果，还是挺明显的。

你或许会认为，它本身便具备了这一功能，只需按下快捷键“++L”，便能够轻松完成pep8的格式化。然而，与自带的代码pep8化功能相比，这一功能显得更为全面。我坚信，你最终会选择后者。

8. Test Web

Test Web工具界面提供了接口测试功能，具体如图所示，支持get、post、put等多种HTTP请求方法，并包含子界面如Body等，用于展示返回数据，以及用于展示消息头的相关信息。

为了演示，我先使用 Flask 写一个 HTTP 接口

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)


@app.route('/hello')
def index():
    name = request.args.get('name')
    return '你好，' + name

if __name__ == '__main__':
    app.run()

执行操作启动服务，您可以通过访问以下网址来访问它：http://127.0.0.1:5000/，开启服务后即可运行。

通过下图方式打开Test Web

会出现如下界面，在红框处填写如下信息

点击界面左侧的启动运行键，便可以向服务器成功发起一个 HTTP 请求。

9. in

当你想写一段简单的测试代码时，或许你会这样子

使用 Shell 直接写。缺点是没有自动补全。

在中启动一个新文档。不过，这样做有一个不足之处，即需要先创建文件，随后还需将其删除。

今日向大家展示一种全新的技巧，此法能有效规避前述两种方法的不足之处。

那就是 in ，可以说是Run in .

在当前文件内编写代码完成后，需将光标定位至代码处，随后通过右键点击“in”选项，或者直接按下快捷键组合“+ shift + E”（其中“上”键对应于“alt + shift + E”）。

接着 就会弹出一个 窗口，然后运行你所选择的代码。

我们能够注意到，此方法的一大优势在于它能够自动完成缩进的处理任务——在我们进行选择时，若前面存在缩进，执行过程中这些多余的缩进会被自动去除。

10.

使用过Text之后，若转而使用其他代码编辑器，你可能会感到些许不适应，这是因为市面上鲜有编辑器能像Text那样配备一个具备预览功能的滚动条。

在 中，就没有解决不了的问题，如果有，那么就装个插件。

若要在应用中启用该预览滚动功能，仅需安装此插件即可。其使用效果展示如下：

11.

经常听到很多初学者抱怨说， 怎么是全英文的？学起来好难啊。

过去，我总会告诉他们，掌握编程语言，英语能力至关重要，切不可对其产生恐惧或回避心理，而应积极去学习并适应它；若连集成开发环境都无法适应，那还是放弃学习编程为好。

如今，官方推出了自家的汉化工具，其名称为：，若在插件平台上进行搜索，它便高居榜首，下载次数已突破40万，与位居第二的民间汉化插件相比，差距可谓是天壤之别。

点击  安装后，会提示你进行重启，才能生效。

系统重启完毕后，映入眼帘的是既熟悉又略显陌生的界面，其中所有的菜单栏均已更改为中文显示。

点击进入设置界面查看，发现基本上已经完成了汉化工作，只是还保留了一些零星的英文词汇（难道是因为保留这些英文单词反而能让理解更加便捷吗？就如同“套接字”这样的例子。），然而，我个人觉得这并不会对使用造成任何不便。

12. in

在系统中，存在众多模块，它们能够协助你分析并识别出项目中存在的性能瓶颈。

例如，常见的组件包括，在部分开发框架中，还集成了辅助工具以支持性能检测，诸如，以及WSGI。

作为该系列的首个集成开发环境，它自身便具备了这一特性。此外，其操作简便，即便是初学者也能轻松上手。

若需对这段代码的运行效率进行评估，需确定究竟是哪个函数占据了最多的执行时间。

import time

def fun1():
    time.sleep(1)

def fun2():
    time.sleep(1)

def fun3():
    time.sleep(2)

def fun4():
    time.sleep(1)

def fun5():
    time.sleep(1)
    fun4()

fun1()
fun2()
fun3()
fun5()

点击 Run -> '程序'sublime text 调用图，即可进行性能分析。

运行完毕后，会自动跳出一个性能统计界面。

性能统计的界面包含Name、Call Count、Time(ms)、Own Time(ms)这四列数据，它们共同构成一个表格，具体展示方式请参考下方的插图。

Name列展示所调用的模块或函数名称；Call Count列呈现调用次数；Time(ms)列记录运行时长及时间占比，时长单位为毫秒。

点击表头上的小三角可以升序或降序排列表格。

在Name这一个列中双击某一行可以跳转到对应的代码。

以fun4为例，该函数被调用了1次，其执行时长为，在整个运行时长中占据了16.7%的比例。

点击“调用关系图”功能，界面将直观地呈现各个函数之间的调用联系、执行时长及其所占的百分比，具体可见下方的图示。

右上角的4个按钮表示放大、缩小、真实大小、合适大小；

箭头表示调用关系，由调用者指向被调用者；

矩形的左侧上方标注了模块或函数的名字，而右侧上方则呈现了其被调用的频率。

矩形中间显示运行时间和时间百分比；

矩形的色彩反映了运行时长或时间占比的变化趋势，其中红色代表时间最长，黄绿色次之，绿色最短；从图表中可以观察到，fun3的矩形呈现黄绿色，而fun1的矩形则是绿色，据此可以推断出fun3的运行时长超过了fun1。

从图像中可以观察到，Test.py文件直接引用了fun3、fun1、fun2以及fun5这四个函数；fun5函数进一步调用了fun4函数；fun1、fun2、fun3、fun4和fun5均直接调用了print和sleep这两个函数；整个测试代码的执行总时长为，其中fun3的执行时长为，其占总时间的比例为33.3%，即 / = 33.3%。

13. Json Parse in

在项目开发阶段，我们常常需要检查一串 JSON 字符串是否符合规范。以往，我习惯于访问 https://tool.lu/json/ 这个在线平台，通过其美化功能进行验证。只有当 JSON 格式完全正确且合法时，才能进行美化处理。

后来才发现，存在一款特定的插件，它就是JSON，安装到插件市场并重启后，我们便能在右侧边栏中找到它的身影。

14. Code in

编译型语言，例如Java，运行前需将代码转换成机器能理解的格式，而在这一编译环节，我们能够对源代码的语法、架构、流程、接口等方面进行细致的分析与审核，从而识别程序中的潜在错误和不足。这一分析程序正确性的方法，我们称之为静态代码分析。

对于这种解释性语言而言，代码在执行过程中是即时翻译的，无需经历编译阶段。众多肉眼难以立即察觉的差错，往往只有通过实际运行（毕竟操作起来如此简便）才能被揭示出来。

运行过程极其简便，以至于我们往往不太重视对静态分析工具的关注。

但也不是说，静态分析工具完全没有用武之地，我认为还是有。

若你的编程技能尚不熟练，代码中很可能会存在众多隐蔽的缺陷。由于错误通常在运行过程中才被揭示，这导致每次运行只能发现一个错误。若需找出100个bug，则需要运行100次。虽然这个数字可能有些夸张，但我的意思是，如果能够通过一次静态检查就发现并修正这些错误，那么开发调试的效率将得到显著提高。当然，这里并不是说所有类型的错误都能通过静态分析预先识别出来，这一点请你不要产生误解。

作为功能强大的集成开发环境，它自身便具备了这一特性，无需额外安装任何插件即可使用。

只需按照以下步骤操作：首先，点击项目文件夹，接着进行右键操作，选择“Code”选项，即可启动静态代码审查功能。

经过对开源组件nova的静态检查，我发现其中存在大量不规范之处，数量高达数千处。

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