Python后端开发效率提升工具推荐(一)_python后端开发项目

一、开发工具概览

• IDE: Pycharm,Jupyter Notebook：
• python 包管理工具: Anaconda
• 数据库连接工具: Navicat , Pycharm Databse 插件
• ssh工具: xshell ,mobaxterm , Pycharm ssh terminal
• 接口测试: postman, yapi, Pycharm rest client
• 代码管理: svn、git
• pycharm远程部署自动同步 + pdb库断点调试
• 代码补全:Kite
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二、 常用网站

• 在线正则（代码生成）:https://regex101.com/
  这个在线正则的网站的优点在于他能够直接生成不同语言的正则匹配代码。
• 在线json: https://www.sojson.com/

三、 Pycharm远程调试

远程部署配置 Tools/Deployment/Cpnfiguration

远程部署配置完成后可以在左侧看到服务器的文件目录。通过设置自动上传后，在pycharm中使用ssh连接即可实时同步服务器代码。

这个时候我们在本地编写的代码就可以实时同步到服务器端，但是当我们需要断点调试的时候，有两种方案(这里我日常使用最多，最推荐的是第2种方案)

• 1、在本地pycharm中配置使用远程的python环境。
• 2、在本地使用pdb库进行断点调试，在服务器端(这里可以直接使用pycharm提供的ssh session)通过命令行的方式运行项目，这样可以达到在"本地"运行调试的效果，相比第一种方式会更灵活一些，不用考虑远程端与本地不同步的问题。
  

四、AI代码补全工具 Kite

简单介绍下效率：比如我们使用Pycharm可以直接调用函数并自动补全，但它们都是静态的，并不会随着开发者的编写过程而改变。
而Kite会利用机器学习预测一些常用的编程模式，并在我们写代码时提供这些模式。
通常在pycharm中，当我们在编写一些特殊字符串，比如Sql语句时，并不会产生联想，但是使用kite，可以在编写字符串时也根据上下文产生对应的联想。kite不仅仅可以在pycharm中使用，对于jupyter也可兼容，这也很大程度上地解决了jupyter一直被诟病的不太友好的代码补全功能。

五、使用pipreqs生成requirements.txt

在对项目中使用的各个库的版本进行管理时，我们通常会生成一个requirements.txt文件。一般的方法是通过输入pip freeze > requirements.txt来生成。这种方法的弊端很明显，它是扫描的我们本地环境中的所有库以及对应的版本号，当本地存在多个虚拟环境时，这些虚拟环境中的库的版本后都会写进requirements.txt中，这样反而是不利于版本的管理了。
因此，这里我们使用pipreqs 库，在项目所在目录中输入pipreqs . --encoding=utf-8，这样就会根据项目中使用的库生成对应版本的信息，写进requirements.txt

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