概述
资深Python工程师可以选择的编辑器有很多,比如 Rodeo,Spider,Eclipse,Vim,Visual Studio,Atom,Sublime Text,Jupyter等等,但是现在为什么现在很多资深的 pythonista 都开始拥抱 RStudio 呢?要回答这个问题,首先我们要了解到Python工程师的需求到底是什么?
需求一
资深的pythonista不依赖于集成开发环境,需要沉浸式编程。
真正的高手往往是不需要交互式编程环境的,他们更倾向于沉浸式编程,这些高手以前往往选择Vim或者Sublime Text这样的文本编辑器来解决问题。比如以前Sublime Text(Sublime Text是用Python写的)很火爆的时候,很多Python开发者都是Sublime Text安装几个插件,加一个REPL和代码高亮就开始干活了。而一些刚刚开始学习 Python 的同学则倾向于使用诸如 PyCharm,Visual Studio 这样的集成开发环境来辅助编程。
资深的Python开发者认为,过多的代码智能提示会打断自己的思路,提示一些并不需要的信息反而会降低自己的效率,沉浸式编程才是最理想的选择,代码本身就拥有很强大的反馈机制,加入过多的辅助功能只是画蛇添足而已。
需求二
资深的pythonista是免运维的全能战士,需要掌管服务器。
他们喜欢一个人拯救世界,从Web开发、自动化测试、自动化运维、爬虫开发、数据仓库、任务调度、机器学习、硬件开发全部都要自己独立完成,只单单开发某一个模块是没法满足胃口的,也永远不会甘于只做某个环节上的螺丝钉。Python 因为本身简洁的语法设计使得入门的门槛非常之低,这使得原本从事不同开发领域的专家都开始尝试使用Python来再造轮子。
运维工程师 A 曾经做了一个 docker-py 来控制 Docker 的API,以支撑服务器上数百个容器的调度与监控;数据工程师 B 现在用 Airflow 来控制 ETL 的流程以保证每天在Hadoop和Spark的洪荒之力的冲击下,数据仓库的治理能够有条不紊。Web工程师 C 也用过 Django 快速开发面向消费者的网站以响应一日三变的用户需求。爬虫工程师 D 在用 Scrapy 爬取各大新闻网站和社交媒体的最新资讯以满足搜索引擎的需求。硬件工程师 E 在树莓派上用OpenCV来调试一个人脸检测的功能,以较低的成本完成核心功能的调试。测试工程师 F 正在用 Selenium 对各种客户端进行自动化测试来检测各种情况下的Bug ... 而在更多的情况下,ABCDEF 很有可能就是同一个人(被称为全占工程师)。
对比
其实,pythonista只需要一个沉浸式的编程环境和一个即时通向服务器的管道。
然而,Sublime Text 只满足了第一点;Jupyter 只满足了第二点。直到 RStudio的出现,把二者结合了起来。
下面我们对比一下这三者的异同:
序号 | 功能 | Sublime Text | Jupyter | RStudio | |
---|---|---|---|---|---|
1 | Vim模式 | yes | no | yes | |
2 | 自定义布局 | yes | no | yes | |
3 | 自定义快捷键 | yes | no | yes | |
4 | 文件夹管理 | yes | yes | yes | |
5 | 全局搜索 | yes | no | yes | |
6 | 函数跳转 | yes | no | yes | |
7 | 多行编辑 | yes | yes | yes | |
8 | 多格式输出 | no | yes | yes | |
9 | 图表输出 | no | yes | yes | |
10 | Markdown预览 | yes | yes | yes | |
11 | Terminal | no | yes | yes | |
12 | 版本控制 | yes | no | yes | |
13 | 项目管理 | yes | no | yes | |
14 | Spark连接 | no | yes | yes | |
15 | 插件系统 | yes | yes | yes | |
16 | Web访问 | no | yes | yes | |
17 | 权限管理 | no | yes | yes | |
18 | 变量管理 | no | no | yes | |
19 | 多语言高亮 | yes | yes | yes | |
20 | 集群管理 | no | yes | yes | |
21 | 实时保存 | yes | yes | yes | |
22 | 多人编辑 | no | no | yes | |
23 | 文档发布 | yes | no | yes |
如何正确使用RStudio
正确使用RStudio的流程是这样的:
1. 安装RStudio
在服务器上使用root账户安装 RStudio(并打开8787端口),如果有多人协同建议不要用 Docker 安装,如果你依然想要,这里有相应的教程。
2. 账号注册
设置登录RStudio登录的账号密码,以及默认的用户目录(建议不要给到root权限)。
adduser FinanceR # 设置新用户名
passwd FinanceR # 设置该用户的密码
mkdir /home/FinanceR # 初始化工作空间
chmod -R FinanceR /home/FinanceR # 给工作空间赋权
3. 打开编辑器
通过浏览器访问服务器的8787端口:e.g.123.456.789.1:8787
4. 项目管理
点击左上角新建项目按钮,新建一个 Project 并引入Git或SVN作版本控制,拉取远端代码。
5. 新建文件
新建一个空文件夹保存为.py后缀文件将提供Python代码高亮,保存为.sql后缀将提供SQL代码高亮。(还有html,c++可选)
6. 代码执行
通过 ctrl + alt + s(source)
执行python代码,在console中可以查看执行结果。
7. 掌管服务器
如果需要登录服务器,在菜单栏中选择Tool-》Shell即可进入服务器端直接解决深层次问题。
8. 代码排查
当程序出现一些问题,在代码有点复杂的时候,通过ctrl + shift + f(find)
可以全局搜索你的代码段
9. 文件搜索
事实上,我们你发现有时候是本地的csv文件路径弄错了, 想要找到项目中某个文件,可以通过ctrl + shift + .
来全局检索文件名(类似 find /|grep 文件名
)
10. 偏好设置
感觉默认的偏好设置不满足个人胃口,在偏好设置中可以设置快捷键、Vim模式、高亮、字体、snippet等等细节。我个人偏好solarized dark
的深绿色主题。
总结
一方面,在服务器上写好代码,直接在服务器上拉取提交Git/SVN或者部署Docker镜像,这样就避免了在Windows/Mac下写的代码在服务器上跑不通的问题,也就是说开发环境和测试环境的代码与环境始终保持了一致性。另一方面,通过Web IDE在任何一个浏览器中就可以直接前往服务器现场,不论是一台Chrome OS、 Windows XP 甚至是树莓派。事实上,RStudio作为我的主力编辑器90%取代了Atom、Sublime Text、Jupyter等等编辑器,现在好多Python工程师都在学习如何使用它。
参考资料
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