如何把PyCharm改造成支持科学计算（机器学习）的Python IDE

引言

由于Matlab运行效率问题和Python的胶水语言特性，笔者从这学期开始，由Matlab转到了Python环境。 虽然有众多的IDE和各式各样的开发环境，但是始终找不到像Matlab那样的Python开发环境。期间使用过Wing IDE, Canopy, PyCharm, Eclipse + PyDev, Sublime Text, Spyder等环境，但是都难以达到Matlab那种流畅使用的舒适感。其中Spyder是和Matlab最相近的开发环境，基本上也是仿造Matlab的样式进行开发的。但是，Spyder界面太难看，而且Debug非常不方便。 与此同时，PyCharm好看的界面，精确的提示，方便的Debug 功能驱使着我去探索。可惜的是PyCharm并不是专为科学计算开发的IDE，而是为WEB开发设计的。 网上也并没有关于如何将PyCharm改造成科学计算（机器学习）专用IDE的博客。在Google一整天之后，我决定自己动手改造PyCharm，这也是本文写作的目的。

先决条件

1. PyCharm下载， 可以点击这里查看详细信息。 PyCharm是收费软件，但是有社区版本开源免费下载。如果你有eddu.cn结尾的邮箱，还可以通过这个链接https://www.jetbrains.com/student/ 申请教育版本，一年内完全免费，一年之后可以重复验证！
2. Python的安装教程已经遍地都是，这里不再赘述，只提供连接。一种方式是利用Anaconda, 或者Canopy等工具包进行打包安装。另外一种方式是命令行（Linux、Mac）或者下载（Windows）安装。鉴于后一种安装方式相对复杂，这里推荐使用前者。安装好python环境之后， 在命令行中运行 python get-pip.py安装pip工具。再运行 pip install ipython安装jpython。Windows用户可能需要切换到Python安装位置下的bin目录才能运行上述命令。
3. 完成上述安装之后，运行PyCharm即可。先来一张图，
   

开始改造

1. 进入PyCharm的Preference, 点击Colose，确保右侧的“Use IPython If Available”处于选中状态。
2. 在菜单栏中，点击 Tools –>> Python Console， 看PyCharm是否已经成功调用ipython。如果不能，可能需要重启系统，或者重新安装ipython。
3. PyCharm 自带的运行/调试功能每次都会在新的进程中执行，和科学计算、机器学习的调试模式不一致。一旦数据量稍大，就得每次载入数据，浪费宝贵的时间。这里我们利用PyCharm的宏来解决。 首先，随便新建一个脚本，写好if __name__ == "__main__":函数，然后单击菜单栏中的Edit –>> Macros –>> Start Macro Recording. 选中编辑器，Ctrl +A (或者 Command +A ) 全选， 鼠标右键菜单中单击 Execute Selection in Console， 再按下右方向键（取消全选状态）。 这个时候，宏就算录制完成了，点击Edit –>> Macros –>> Stop Macro Recording结束录制，并给宏取名Run_Script
4. 进入Preferences，选择Keymap，搜索我们刚刚建立的Run_Script宏，加入快捷键。 （我加的是 Command + B）
5. PyCharm还有一个麻烦的地方，就是Variable Viewer显示了太多的无关变量。虽然Debug模式中有Watches，但是前面已经说明，在普通的机器学习模式下，我们还是希望能像Matlab一样操作数据，因此需要对Varaible Viewer进行Hack。 这里需要改变PyCharm内置的python脚本（Mac用户右键PyCharm，单击Show Package Contents，Linux和Windows直接进入PyCharm的安装目录即可）。打开helpers/pydev/pydevd_xml.py文件，查找到函数入口def frameVarsToXML(frame_f_locals):，这个函数就是对Variable Viewer的数据后端进行操作的函数。我们在type, typeName, resolver = getType(v)之后加入一个判断语句，过滤掉多余的变量，我加入的判断语句如下：

if name.startswith('_') 
        or typeName == 'module' 
        or typeName == 'ExitAutocall' 
        or typeName == 'function' 
        or name =='get_ipython' 
        or name =='In' 
        or name == 'Out': 
             return ''

当然也可以根据自己的需要，过滤掉其他变量。
6. 接下来，就是见证奇迹的时刻了。
。实验成功！！！

后记

上述改造其实仅仅是第一步，也有很多不足。 比如Debug模式不能像Matlab一样，在同一个python进程中运行。 无法在普通模式下加入watch。 不过考虑到科学计算的难点主要在于数学公式的实现，而非工程性的代码结构，改造之后的PyCharm基本能够满足我平时编写科学计算的一般需求（执行文件，执行选中行，查看变量键值，实时交互，断点调试，编辑器高函数提醒，编辑器自动补全）。 高级的功能（同一进程调试，交互式命令补全）虽然暂时没有，但也可以通过PyCharm自带的功能进行补充，总的来说已经足够我实现PRML整本书的基础算法了。