[Pycharm] Basic operations in Pycharm

From: http://learnpythonthehardway.org/book

 

Comment with line comment:　　Ctrl + slash

Run:　　Shift + F10

Next Break Point:　　F9

Run code partially in Console:　　Right Click +  Execute Selection in Console

 

English Learning:

+ plus
- minus
/ slash
* asterisk
% percent
< less-than
> greater-than
<= less-than-equal
>= greater-than-equal

  

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Link: https://www.jetbrains.com/help/pycharm/2016.1/settings-preferences-dialog.html

Link: http://blog.csdn.net/u013088062/article/details/50183789

 

最全Pycharm教程（1）——定制外观

最全Pycharm教程（2）——代码风格

最全Pycharm教程（3）——代码的调试、运行

最全Pycharm教程（9）——建立并运行一个基本的Python测试程序

(1) Project 的 Configuration Files 

(2) How to add Test Class

(3) How to create and run Test Class

(3) Debug - Set Break Points

(4) Debug - Run Break Points

(5) 传统的“控制台模式”，执行“局部代码”

 

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(1) Project 的 Configuration Files

三、什么是Run/Debug模式

　　每一个须要运行/调试的脚本文件都须要一个特殊的配置文件来指定其脚本名称、所在目录以及其余重要的运行调试信息。Pycharm已经集成了这种配置文件，避免用户手动去建立。

　　每次当你单击Run或者Debug按钮时（或者在快捷菜单中执行相同操做），实际上都是将当前的运行/调试配置文件加载到当前的调试模型中。

　　若是你仔细观察第一张图片就会发现，在组合框中根本就没有 run/debug的相关信息，知道第二张图片中它们才出现。这就意味着当执行运行/调试命令的时候，Solver脚本的run/debug配置文件才会自动生成，正如如今所显示的这样。

　　此时再主工具栏中Run（绿色箭头按钮）和Debug（绿色甲壳虫按钮）两个按钮变得可用： 

　　同时这两个图标仍是半透明，也就意味着他们临时的，即由Pycharm自动建立的。

　　OK，单击下拉箭头查看当前的可用命令操做：

　　若是你已经设置了多个run/debug配置方案，它们将都会显示在这里下拉列表中，单击选中一个做为当前工程的run/debug配置文件。

 

 

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(2) How to add Test Class

// 测试块 专门测试相关的类，乃高级操做

六、运行测试程序

　　咱们这里并不讨论代码测试的重要性，而是探讨Pycharm如何帮助咱们完成这一功能。

 

　　七、选择一个测试器

　　首先，须要指定一个测试器。单击工具栏的设置按钮，打开Settings/Preferences对话框，而后单击进入Python Intergated Tools页面（能够经过搜索功能找到），默认选择以下：

　　在这里咱们选择Nosetests，保存并关闭对话框。

 

　　八、建立一个test程序块

　　首先咱们建立一个test实例。Pycharm提供了一种很是智能的建立测试代码的方法：单击选中类名而后按下Ctrl+Shift+T快捷键，或者在主菜单中选择Navigate → Test，若是test程序已存在，则会直接跳转到对应代码，不然建立它：

　　按照系统提示进行操做，Pycharm会显示以下对话框：

　　单击OK按钮，查看建立结果：

　　此时Pycharm已经自动建立了一个测试类，固然这只是一个类框架，须要咱们手动编写测试函数。

 

　　九、运行测试代码

　　一切就绪后，右击测试类名，在弹出的快捷菜单中选择运行命令：

　　观察运行状态栏中 Test Runner tab的输出结果：

 

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 (3) How to create and run Test Class

一、主题

　　这里咱们着重介绍Pycharm如何帮助咱们建立并运行一个基本的测试程序。

至于如何编写具体的测试程序，参见以前的文章。

 

　　二、准备工做

　　确认你电脑上已经安装了Python解释器，2.4到3.3的版本都可。

 

　　三、建立一个简单的Python工程

　　在主菜单中，选择File | New Project 

　　在建立工程对话框中，输入工程名称（这里暂定为TestSamples），选择工程类型（这里选择一个空的工程），并指定Python解释器版本：

　　单击OK，选择显示工程所需窗口，这里咱们选择第一个选项——在一个独立的新窗口打开咱们的工程：

 

　　四、建立一个Python类

　　按下Alt+Insert，选择Python file：

　　在新建Python对话框中，输入文件名称：

　　能够看到新建的Python文件中已经定义好了__author __以及__project__变量，接下来咱们建立一个简单的脚原本实现解二次方程的功能：

 

　　五、建立测试程序

　　右击类名，在快捷菜单中选择Go to | Test（也能够直接按Ctrl+Shift+T）：

　　　　　　在Create test对话框中，输入文件路径，以及类名称，勾选复选框中的Test_demo函数选项：

　　　　　　

　　　　　　结果以下 ：

　　　　　　

　　　　　　如你所见，所建立的测试程序知足Python unit testing framework标准 —— 即：从unittest模块中导入相应的测试类，并将测试函数名称加上 “test”前缀。

　　　　　　然而，目前的测试单元只是一个基本的框架，须要进行修改。首先导入相关模块：

　　　　　　

　　　　　　在输入时建议使用拼写提示功能，经过Ctrl+Space组合键，Pycharm将给出合适的模块及类名称提示：

　　　　　　

　　　　　　若是import声明的语句显示为灰色，则说明当前导入的模块尚未被使用。

 

　　　　　　此时已导入两个测试相关模块：　　　　

from unittest import TestCase
from Solver import Solver

　　　　接下来咱们建立一个函数用来抛出判别式为负数的异常，向test类中加入如下代码：

　　　　　　

　　　　　　测试单元的最终代码以下：

　　　　　　

　　　　　　咱们的测试方案包含两个测试方法：test_negative_discr and test_demo，固然后者一般不会被执行。

　　　　　　注意此时的import语句已经再也不变灰色，由于咱们已经在test_negative_discr函数中用到了Solver类。

 

　　　　六、建立测试方案的其余方法

　　　　　　让咱们尝试其余方法来建立测试方案。

　　　　　　按下Alt+Insert组合键，在弹出的菜单中选择Python file，

　　　　　　接下来在New Python file对话框Kind中选择Python unit test选项，

　　　　　　而后键入测试方案名称：

　　　　　　

　　　　　　此时Pycharm会建立并初始化一个解决方案程序，打开并编辑它：

　　　　　　

　　　　　　和以前的步骤相似，最终的测试代码为：

　　　　　　

 

　　　　七、运行测试单元

　　　　　　为了执行咱们的测试单元，Pycharm建议使用一个新的配置文件 run/debug configuration，这个配置模板已是预先定义好的，咱们直接使用便可。

　　　　　　按下Ctrl+Shift+F10，或者在类内右击，选择Run unittests in test_solver：

　　　　　　运行结果以下：

　　　　　　

 

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(4) Debug - Set Break Points

十二、设置断点

　　方法很是简单，单击代码左侧的空白灰色槽便可：

　　注意断点会将对应的代码行标记为红色，这种颜色标记目前还不能被用户所更改，咱们会尽

快出台解决方案。

　　顺便说一句，取消断点的操做也很简单，在一样位置再次单击便可。

　　当你将鼠标指针悬停在断点上方时，Pycharm会显示断点的关键信息，行号以及脚本属性，若是你但愿更改该断点的属性，右击断点：

　　能够尝试对断点属性进行个性化更改，而后观察图标的变化。

　　这个 Condition 看起来高大上的样子，何时用？怎么搞？

  

 

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(5) Debug - Run Break Points

1三、代码调试

　　接下来，咱们正式开始对代码进行调试。

　　首先从配置文件组框中选择同名的'Solver'文件做为当前调试的配置文件，而后单击调试按钮（绿色甲壳虫样式的按钮）：

　　接下来会Pycharm会执行如下操做：

　　（1）PyCharm 开始运行，并在断点处暂停

　　（2）断点所在代码行变蓝，意味着Pycharm程序进程已经到达断点处，但还没有执行断点所标记的代码。

　　（3）Debug tool window 窗口出现，显示当前重要调试信息，并容许用户对调试进程进行更改。

　　虽然Pycharm使用手册中已经完整提供了调试窗口中全部控件的功能信息，咱们这里仍然对其进行简要介绍。咱们发现窗口分为两个选项卡：Debugger tab and the Console tab。

　　（1）Debugger窗口分为三个可见区域：Frames, Variables, 和 Watches。这些窗口列出了当前的框架、运行的进程，方便用户查看程序空间中变量的状态等。当你选择一个框架，就会显示出相关的变量信息，固然这些区域都是能够折叠隐藏的。

　　（2）Console窗口显示当前的控制台输出信息，默认这个窗口位于Debugger之下，能够经过单击其标签将其前置显示。

 

　　固然咱们能够改变这些窗口的摆放位置，若是你不喜欢程序的默认排版的话。具体参加Moving tabs and areas章节。

 

　　Debugger窗口 的工做模式：

　　OK，如今程序暂停在了第一断点处，Frames窗口显示的是Solver脚本的第7行代码所对应的进程demo，相关变量a、b、c已经定义，但变量d还没有进行定义。接下来？

　　按下F9（或者左侧工具栏的绿色箭头），程序会继续运行到下一断点处，经过这种方式你能够将每一个断点都运行一遍，观察变量的变化。

　　更多有关 Debugger窗口的信息参见软件手册：product documentation

　　Console窗口 的工做模式：

　　为何须要用到Console窗口呢？当咱们须要查看程序给出的错误信息，或者进行一些额外的临时运算时，就须要在这个窗口里面进行。

　　单击Console选项卡使其前置：

　　而后单击左侧工具栏中的命令符按钮，显示Python的命令提示符：

// 已变为 “Show Python prompt”

　　此时激活了控制台机制，尝试在其中执行一些Python命令：

　　注意到控制台窗口提供了代码的拼写提示（Ctrl+Space）以及历史记忆（Up/Down keys）功能，更多信息参见： Using Debug Console

　　// 貌似提供了很灵活的方式，之后能够多了解了解

　　最后，若是你但愿Console窗口一直处于可用状态，只需将其移动成为一个单独的窗口便可：

 

 

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(6) 传统的“控制台模式”，执行“局部代码”

1五、REPL——在控制台界面调试程序　　

最后，若是你更习惯工做于控制台环境下，也能够将Pycharm设置成为控制台模式。在主菜单中选择Tools → Run Python Console...来加载控制台：

　　此时console窗口将会被激活，并显示为一个单独的窗口：

// 极其相似ipython的交互模式

　　

　　在这个控制台窗口中咱们能够作不少有意思的事情，接下来咱们演示如何将最近编写的Solver.py文件中的代码导入到控制台：

　　打开Solver.py文件（打开的方法多种多样，例如Ctrl+E - View → Recent Files），全选文件中的代码内容（Ctrl+A, or Edit → Select All），

　　而后按下Alt+Shift+E（或者Right Click击在弹出的快捷菜单中选择Execute Selection in Console）：

　　// NB之功能！

 

　　此时，Pycharm就会自动将选中的代码导入到控制台界面，方便咱们对其进行编辑：