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进Java学习大礼包

1. Key X

若要我针对新手去推荐一个必定得安装的插件呀，那将会必定是Key X 。

它就相当于一个快捷键管理大师，它时刻地在：

取得了Key X，你不久便能够娴熟地掌控快捷键，取代鼠标为期不远。

假设我运用鼠标去点开 Find in Path，那么它便会于右下角显示弹窗，进而提示你应当使用哪一个快捷键。

2. Vim in

在绝大部分场景之中，运用鼠标的效率以及精准度， to键盘快捷键而言，是程度甚远地显得不如的（假设你已然相当熟练地握有了快捷键），这个你应该得予以承认吧 。

Vi 能够达成你对于文本操作的全部需求，相较于可视化界面具备更高效率，更具极客风格。倘若你跟我一样，是忠实的 vim 爱好者；在完成安装之后，必定会在第一时间把这个插件也安装上，它能够使我们于其中运用 vim 去编辑代码。

安装方法如下sublime text 调用图，安装完后需要重启 生效。

3. in

针对程序员撰写文档而言，涉及富文本排版的文档工作是极煎熬的事，而最佳的推荐是采用一种工具，我全部的博客日记都是借助该工具创作得到的。

一般从下载而来的代码通常也都跟带有.md文件，此文件属于一种格式的文件。

因为是没有安装插件而默认的，所以文本不能按照格式来显示，显示的是原始文本。

因而，要是打算于其中开展文档阅读，便能够安装一下此插件 。

安装的方法有两种：

其一，最为便利的那种，是当你开启一个 MD 格式的文档的情况下，便会出现提示让你去安装它 。

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sublime text 调用图，就可以开始运作了。

这个界面感觉和 的风格不太符

不过在使用方面，是不存在什么分别的，记好三个快捷键便是了(这里所讲的是 Mac 上的， 之上存在差异) 。

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：

完成安装之后，并不需要进行重启操作，去点击位于界面左下方呈现为小矩形形状的按钮，如此便能够找到Regex选项。

进入点击之后，便呈现出了像下面这样的界面。我随意地书写了一个用于匹配手机号码的正则表达式（未必精准），被匹配到的字符串的背景会被设置为高亮显示。在右上方存在着一些诸如大小写敏感、多行模式等等之类的选项，能够依据需求去进行挑选。Regex还给出了Split，具备功能等。

使用效果如下：

6. Use Bash in

在相关系统上的cmd命令与Linux命令存在着不少的差异，比如说，若要列出当前目录的所有文件，在相关系统上是运用dir，然而在Linux上却是使用ls -l 。

对于开发者，像我这般熟悉 Linux 的，那些 CMD 命令带来的糟糕体验，是无法忍受的。

在弹出的那个Bash窗口之中，你能够敲入你打算去使用的Linux命令，这难道不是感觉舒服了许多吗。

7. Auto PEP8 in

pep8属于语言的一种代码编写规范，要是你身为新手，眼下仅仅想迅速掌握基础，而非过多着重代码的编写风格（尽管这极为关键），那么你能够试着用一下这个工具 -。

首先，于全局环境里安装此工具，注意，别在虚拟环境中进行安装。

$ 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--将位置----带攻击性的----带攻击性的$FilePath$ ， 。
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。

或许你会讲， 其自身已然具备这个功能了呢，快捷键 ++L ，能够达成一键pep8 。你能够进行一番对比， 自带的代码pep8化功能 并不如这个来得那般彻底。我坚信你最终的抉择必定是后者。

8. Test Web

某种特定的Test Web工具给出了接口测试界面，呈现情况如下所示，具备get、post以及put等http方法，当中存在子界面，还有Body等功能，子界面是用来展示返回值的，而另一个是用于显示返回的消息头的。

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()

然后运行它去开启服务，其访问地址为：http://127.0.0.1:5000/ 。

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

之后，去点击处于最左边位置的那个运行按钮，这般做就能朝着服务器发送 http 请求了。

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。

于中新开辟出一个文件，其不足之处在于需全新创建一个文件，待完成之后还得予以删除。

今天，再次给诸位介绍一种全新的方法，该方法能够全然避开上面两式的不足之处。

那就是 in ，可以说是 Run in .

只要是在当前的这个文件当中，把代码给编写完好，而后将光标进行选择之后，用右键去点击“in”，或者是运用快捷键“alt + shift + E”（这里的上是指快捷键为“alt + shift + E”，而非“ + shift + E”）。

接着 就会弹出一个 窗口，然后运行你所选择的代码。

能察觉到其中的一个突出之处，即为运用这种方式，会自行助力我们处理好缩进，在我们作出选择时，前面存在缩进，然而在执行之际，会自动将前面多余的缩进予以去除。

10.

要是你曾经运用过了Text，转而切换至别的代码编辑器，或多或少会存在些不习惯的状况，缘由在于极少有编辑器会如同那般自身带有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。

若要于其中运用此预览滚动条，只需安装该插件，使用效果呈现如下 。

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。

曾经，我会对他们讲，学习编程语言之时，英文属于一项特别关键的能力，绝对不要畏惧它，躲开它，而是要去研习它，顺应它，一旦连个IDE都无法适应，那就别学编程了。

而当下，官方自行推出了汉化插件，其名字为：，在插件市场当中进行搜索，排名首位的就是它，下载数量业已达40万，与排名第二的民间汉化插件相比较，根本不是同一量级的。

点击   安装后，会提示你进行重启，才能生效。

成功完成重启之后，呈现在我们眼前的是一个界面，这个界面既有着熟悉之感又带着陌生之意，而且所有的菜单栏都已然全部转变为了中文。

进入设置查看，能够讲已经基本达成了汉化，仅仅剩下一小部分英文（是不是由于这些词汇保留英文会比翻译之后更易于去理解呢？恰似那和套接字一样。），然而其个人所感知完全不会对使用造成任何影响了 。

12. in

那里存在着好多模块，这些模块得以协助剖析，进而找寻出你所开展的项目里，究竟是哪些地方出现了性能方面的问题。

比如说，存在着一些常用的模块，于某些框架之内，还内置了中间件用以辅助你开展性能分析，打个比方，像WSGI这样的 。

鉴于其身为首屈一指的IDE，自身已然对该项功能予以支持。并且运用状况极为便利，针对初学者而言 。

假定当下要剖析下面这段代码的效能损耗情形，寻觅究竟是哪一个函数耗费时间最为长久，。

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' ，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。

名字，调用次数，时间（毫秒），自身时间（毫秒），这四列构成了一个表格，此表格为性能统计界面，见下图。

表格的表头之中，名为Name显示的是被调用的模块或者函数，Call Count所显示的是被调用的次数，Time(ms)展示的是运行时间以及时间百分比，其中时间的单位为毫秒，也就是（ms）。

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。

就拿fun4这一行作为例子，有一次fun4被进行了调用，其运行所花费的时间是，在整个运行时间当中所占的比例为16.7% 。

于 Call Graph（调用关系图）界面进行点击操作，其直观呈现出各函数之间直接的调用关系，以及运行时间和时间百分比，情况可见于下图，句号。

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；

有一种情况是，在矩形的左上角位置，会将模块或者函数的名称予以显示，而在矩形的右上角位置，会把被调用的次数进行显示 。

矩形中间显示运行时间和时间百分比；

代表行驶时段或者时期百分之占有量走向的矩形选用的色彩呈现形态是：红色大于黄绿色超过绿色，从图示能够瞧见，funA对应的矩形呈呈为偏黄绿的色调，funB是绿色，所以funA的运行时间要比funB来得长 。

图中是能看得出的，Test.py把fun3、fun1、fun2和fun5函数直接给调用了；fun5函数将fun4函数直接进行了调用；fun1、fun2、fun3、fun4和fun5都把print以及sleep函数直接予以调用了；整个进行测试的代码运行的总的时间是，其中fun3那段处于运行状态的时间是，所占到的时间的百分比是33.3%，也即是 / 等于33.3% 。

13. Json Parse in

于开发进程里，时常会去校验一串 JSON 字符串是不是合法，以往我遵循的做法皆是开启 https://tool.lu/json/ 这个在线站点，径直进行美化以此来校验，唯有 JSON 格式全然正确无误且合法的，方可实现美化。

直至后来发觉存在，有一插件专门用以做这事，此即 JSON ，于插件市场安装完毕之后，重启，便可在右侧边栏之中见到它。

14. Code in

像Java这种编译型语言，要把代码编译成机器能识别的语言才能运行，在编译时，能凭借分析或者检查源程序的语法、结构、过程、接口等去查验程序的正确性，找出代码潜藏的错误及缺陷，这个过程称作静态代码分析检查。

那么对于这种解释型的语言而言，代码是在运行之际进行翻译的，并不需要历经编译这个流程。许多肉眼没办法一下子察觉的错误，一般都是运行一趟方可发现，毕竟运行一趟如此便利 。

因为 运行这般便利，致使 我们都不太用得着留意 静态分析工具。

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。

要是你的编码能力尚未充分成熟的话，代码里头方可存在相当多的潜藏bug，鉴于皆是运行到相应时候才予以解释，致使一回运行仅仅能够发觉一个错误，要想发现100个bug，就得运行100次，这里数字存在些许夸大，实际上就是想要表明，要是如此诸多的错误皆能够借助一次静态检查就被发现并即刻修改，那么开发调试的效率便能够有所提高。当然咯，并非意味着所有的错误静态分析均可提前发现，这点望你别产生误解。

作为，最强的集成开发环境，其自身内部有此功能，无需你去安装任何插件，。

你仅需如此这般去点项目文件夹，接着右键，选取Code，便可开启静态检查。

我针对开源组件nova予以静态检查作出发现，其存在着诸如不规范之类的地方，且累计数量达到数千处呢。

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