最新消息:本站资源均对 Apple Silicon M1/M2/M3 芯片做了适配,如有失误或者错误的请联系我。E-Mail:[email protected];客服QQ:969479666

PyCharm Pro for Mac v2019.3.3 中文破解版下载 Python编辑器

编程开发 麦克先生 3583浏览 0评论

PyCharm Pro for Mac 最新破解版终于更新啦!这是 macOS 系统上的一款 Python 编辑神器,具有智能代码编辑器,能理解 Python 的特性并提供卓越的生产力推进工具:自动代码格式化、代码完成、重构、自动导入和一键代码导航等。这些功能在先进代码分析程序的支持下,使 PyCharm 成为 Python 专业开发人员和刚起步人员使用的有力工具。

PyCharm Pro for Mac v2019.3.3 Python开发工具集 中文汉化破解版下载

软件大小:489 M
软件版本:2019.3.3
软件语言:中文(汉化) 英文
系统要求:macOS 10.11 或更高版本

下载地址

您没有权限访问隐藏内容,您可以选择登录  或者注册  之后刷新本页面查看!

软件介绍

PyCharm Pro for Mac 是一个功能强大且用户友好的 IDE(集成开发环境的缩写),建立在 IntelliJ 平台之上,并从头开始设计为 Python 开发的多合一工具集。能理解 Python 的特性并提供卓越的生产力推进工具:自动代码格式化、代码完成、重构、自动导入和一键代码导航等。

提高生产力
节省时间,而 PyCharm 则负责日常工作。专注于更大的事情,并采用以键盘为中心的方法,以充分利用 PyCharm 的许多生产力功能。

获得智能协助
PyCharm 知道有关您代码的一切。依靠它进行智能代码完成,动态错误检查和快速修复,轻松的项目导航等等。

提高代码质量
编写整洁且可维护的代码,而 IDE 通过 PEP8 检查,测试帮助,智能重构和大量检查帮助您控制质量。

只需您所需要的
PyCharm 由程序员设计,供程序员使用,以提供进行高效 Python 开发所需的所有工具。

智能 Python 协助
PyCharm 提供智能代码完成,代码检查,动态错误突出显示和快速修复,以及自动代码重构和丰富的导航功能。

Web 开发框架
PyCharm 为现代 Web 开发框架(如 Django,Flask,Google App Engine,Pyramid 和 web2py)提供了特定于框架的强大支持。

科学工具
PyCharm 与 IPython Notebook 集成,具有交互式 Python 控制台,并支持 Anaconda 以及包括 matplotlib 和 NumPy 在内的多个科学软件包。

跨技术开发
除 Python 外,PyCharm 还支持 JavaScript,CoffeeScript,TypeScript,Cython,SQL,HTML / CSS,模板语言,AngularJS,Node.js 等。

远程开发能力
使用远程解释器,集成的 ssh 终端以及 Docker 和 Vagrant 集成,在远程主机或虚拟机上运行,​​调试,测试和部署应用程序。

内置开发人员工具
开箱即用的大量工具:集成的调试器和测试运行器;Python 探查器;内置终端;并与主要的 VCS 和内置的数据库工具集成。

版本 2019.3.3 更新内容:

互动小部件
为了提供更多的交互性,Jupyter 笔记本电脑支持称为“控件”的 交互控件。这些控件使您可以将静态笔记本变成交互式仪表板,从而使那些查看您的笔记本的用户可以自定义视图。在此更新中,PyCharm 添加了对交互式小部件的支持。这意味着窗口小部件将随输出一起呈现,并且可以像处理本机 Jupyter 笔记本一样用于操纵笔记本。

完成文件路径
害怕在写文件名时打错字?尤其是具有较长文件名的文件,例如`open('data / survey_data_28112019_exported.csv')`?现在,您可以在 Python 代码编辑器或控制台中获得文件路径建议。我们扩展了上下文感知的代码完成功能,因此与文件相关的上下文中的字符串文字现在可以为可能的文件路径提供建议。

相对导入支持
与绝对进口相比,您更喜欢相对进口吗?PyCharm 现在可以在这些样式之间自动转换。如果您已经从具有相对导入的某个程序包中导入,则来自该程序包的任何新导入也将自动创建为相对导入。

自动创建 pytest 测试
我们创建测试的工具会自动升级,现在也支持 pytest。有了这个,PyCharm 允许您通过单击“转到”|“自动”来自动创建 pytest 测试。方法声明的上下文菜单中的测试选项。

索引更快
PyCharm 的高级代码洞察力可以帮助您更快地完成工作。为此,我们需要索引您的代码和所有导入的包。当您使用带有已编译扩展名的软件包(如许多数据科学软件包)时,在我们对其进行索引之前,我们需要生成描述 Python 接口的 Python 框架(存根文件)。我们对此过程进行了改进,您可以预期整个索引过程至少快 25%。当然,如果您在多个 virtualenv 中使用相同的程序包,我们将重用已经创建的索引。

与本文相关的文章

  • 暂无相关文章!

您必须 登录 才能发表评论!