常用IDE-Pycharm/VSCode/Jupter Notebook快捷键设置【个人使用】

由于个人多终端需要，或者放置以后进行重置时 方便进行快速配置和开发。
现将常用IDE的配置记录如下。

Pycharm

激活

利用HOST 和 jar包进行冻结激活. 【由于 之前使用license的网站挂了，所以可以用这种方法进行永久jh】

快捷键配置

• 首先：配置keymap的默认快捷键设置为：Visual Studio.
• select —— alt+J 替换为 ctrl+d
• 我的常用快捷键：
  1. Ctrl + Alt + V —— 新建本地变量.
  2. Alt + MouseLeft —— 进行多行目标的选取
  3. Ctrl + D —— 自动选中当前词组 和 后面的相同词组
  4. Shift + Enter —— 在下方新建行并移动到新行行首
  5. Ctrl + Alt + F —— 格式化当前代码
  6. Alt + Enter：优化代码，提示信息实现自动导包；
  7. ctrl + alt + D 复制到下一行
  8. ctrl + Q 查看当前方法文档
• 其它使用建议：
  1. 使用Alt + Shift + C快速查看您最近对项目的更改。
  2. 使用Ctrl + Shift + V快捷键选择并将最近的剪贴板内容插入到文本中
  3. Ctrl + Shift + Backspace（导航|上一个编辑位置）将您带回到您在代码中进行更改的最后一个地方。按Ctrl + Shift + Backspace几次，可以更深入地了解您的更改历史记录。
  4. Parameter info —— 如果光标位于方法调用的括号之间，按下Ctrl + P将弹出一个有效参数列表。
  5. shift + alt + 向上箭头/向下箭头 —— 使当前代码行向上和向下移动.
  6. 其它：Ctrl + Shift + +：展开所有的代码块；Ctrl + Shift + -：收缩所有的代码块；Ctrl + Alt + I：自动缩进行；Ctrl + Shift + F：高级查找；Ctrl + N 查找所有的类的名称；Ctrl + Shift + N 查找项目中的任何文件。

VSCode

插件

目前使用的插件<介绍>:
Python（必备）
VScode自带的官方插件

Anaconda Extension Pack
可以自动补全anaconda包中的属性名称

Code Spell Checker
单词拼写检查，非常推荐，有时候会拼错单词，这个不仅可以指出错误，还能提供正确单词的拼写方式。
安装好之后，选中拼写错误的单词，旁边出现黄色小灯泡，点击选择单词，直接替换。

Autopep8/yapf
自动格式化代码；(Alt + Shift + F)

Settings Sync
将VScode的配置上传到github，以后换机器，重装系统，随时下载，不用重新找教程了

vscode-icons
文件图标主题，能够让你的各种文件一目了然，不用再去看扩展名，而且超级好看

SynthWave’84
字体颜色主题，我个人非常喜欢的一套高亮字体方案

koroFileHeader
文件头注释（ctrl+alt+i） 和函数头注释（ctrl+alt+t）工具，一键生成头注释

Markdown Preview Enhanced
在VSCode中完美书写MarkDown和LaTex必备的预览插件

常用快捷键

• 多行操作
  1. 选中多行进行操作：Alt + 鼠标左键（或者 Ctrl+Alt + 上下按键）
  2. 加选下一个同名名称：Ctrl + d ( + u 是选择上一个)
• 基础操作
  1. 首先是F1/Ctrl+Shit+P万能键，谁用谁知道
  2. Ctrl+G：跳转行号
  3. Ctrl+P：文件切换
  4. Ctrl + Shift + Tab 调出最近打开的文件列表
  5. Ctrl + Tab 与上面一致，顺序不一致

  ---

  6. Alt+↑↓：整行上下移动
  7. Ctrl+↑↓：编辑器垂直滚动条上下移动，光标不动
  8. Ctrl+Backspace/Delete：整词/连续空白删除
  9. Ctrl+→←：光标整词移动

  ---

  10. Ctrl+F查找/Ctrl+Shift+F在文件中查找（通用快捷键不再赘述）
  11. F12/Ctrl+左键点击函数：跳转到定义
  12. Shift+F12：预览定义
• 代码调试
  1. F5：调试/继续，
  2. F10：单步跳过，
  3. F11：单步进入，
  4. Shift+F11：跳出。
  5. F9：切换断点
• 集成终端快捷键
  1. Shift + PgUp / PgDown: 页面上下翻屏
  2. Ctrl + Home / End: 滚动到页面头部或尾部
  3. Ctrl + Enter: 在下面插入新的一行
  4. Ctrl + Shift + [ 折叠区域代码
  5. Ctrl + Shift + ] 展开区域代码
• 代码提示
  1. Ctrl+空格：自动提示

Jupyter Notebook

环境切换（kernel配置）

• 新建conda： conda install nb_conda

• 安装 ：
  在自己对应的conda虚拟环境 learning 再在右侧栏查找包：ipykernel，查找后安装。
  
• 然后就可以切换 环境了
  所以说白了，想要让jupyter notebook查找到你所创建的python虚拟环境，那么这个环境必须装有ipykernel包。至于如何去让这个环境装这个包，通过pip，或者刚才我们说的在jupyter页面操作，或者通过conda管理器都是可以的。
  

常用快捷键

• Shift-Enter : 运行本单元，选中下个单元
• Ctrl-Enter : 运行本单元
• Alt-Enter : 运行本单元，在其下插入新单元
• Y : 单元转入代码状态
• M :单元转入markdown状态
• a/b 快速插入一行(在相应的选中行的上面或者下方)
• x 剪切/删除一行

Jupyter Notebook 高级-魔法命令

• lsmagic #查看当前环境下，所有的魔法命令
• %run? #查看对应方法的 帮助文档

%run    #调用并且 加载对应的脚本/方法。
%timeit #只能写一句话！测试 耗费时间
%%timeit #测试下面耗时
%time #测试一句话的cpu和人类感知的实际时间
%%time #测试多行代码耗时

Anaconda虚拟环境多IDE配置

VSCode

setting 配置

之前用vscode的时候，都是终端运行失败，然后vscode自动切换到python debug console的终端下。
虽然最后能运行，但是问题最终没有解决。
这次看了网上的例子，自己再做了些总结

先展示一下我的setting.json配置

{
    //python路径
    "python.pythonPath": "C:\\ProgramData\\Anaconda3\\python.exe",
    //终端设置-conda配置
    "terminal.integrated.shell.windows": "C:\\Windows\\System32\\cmd.exe",
    "terminal.integrated.shellArgs.windows": [
        "/K",
        "C:\\ProgramData\\Anaconda3\\Scripts\\activate.bat C:\\ProgramData\\Anaconda3"
    ],
    //格式化代码
    "python.formatting.provider": "yapf"
}

python.pythonPath 添加之后，debug会直接调用这个python.exe，
在终端运行时，也会自动先运行 conda active 环境名

另外两个配置是关键，在设置里搜索shell 会找到terminal.integrated.shell.windows这个配置项

找到Anaconda Prompt，右键属性将内容拷贝出来。
%windir%\System32\cmd.exe "/K" D:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\activate.bat D:\ProgramData\Anaconda3

第一段是终端窗口，这里建议就用 cmd不要用 powershell ，因为 powershell 对虚拟终端的支持有些问题。

第二三段复制到terminal.integrated.shellArgs.windows下，对\ 符号做转义。

保存重启.

项目配置

上文保存重启后，可以看到 terminal 虚拟环境使用正常啦！
如下图：

• 使用 Ctrl + P快捷键，快速选择 PythonConsoleInterpreter
  

JupyterNotebook新建环境后配置

为了令 Tensorflow2.0 的环境与原来的环境分隔开，需要单独创建一个 conda 环境来管理，但是新的环境一般总是无法打开 Jupyter notebook，为此，我们需要重新创建一个 kenel：

• 首先，打开 Anaconda，创建一个新的环境，比如我创建了 tensorflow2用来安装 Tensorflow2.0 版。

conda create --name tensorflow2
activate tensorflow2
conda install --name tensorflow2 tensorflow-gpu==2.0.0

• 其次，在 base 与tensorflow2 环境下均安装ipykernel：

conda install ipykernel

接着，在 tensorflow2 环境写入 notebook 的 kernel 中：python -m ipykernel install --name 环境名 --display-name "展示名"(亦可添加用户环境 --user)，即：

python -m ipykernel install --user --name tensorflow2 --display-name "tensorflow 2"

这样你便可以拥有两个互不干扰的 jupyter 环境！

福利：

1. 你也可以参考修改Anaconda中 的 Jupyter Notebook 默认工作路径 来修改默认工作路径。（主要是通过jupyter notebook --generate-config 创建配置文件，然后修改：c.NotebookApp.notebook_dir）
2. tensorflow 2.0 的 gpu 版的安装：
   pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
   如果安装不了，可以试试下载 .whl: https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/2.0.0a0/#files

再使用 pip 安装。

最终的效果图：

上图可以看到，可以直接利用 Jupyter Notebook 直接创建不同环境的 .ipynb。

由于 Windows 10 的 PowerShell 不支持 conda 的环境切换，我们可以做如下操作：

打开 PS 后，先切换到你的工作目录，之后运行 cmd 进入 CMD，接着激活你要使用的环境，比如 tf2（tensorflow2），最后再运行 jupyter notebook 便可。