数据库支持
现代数据库开发是一个复杂的任务 ， 需要多个支持系统和工作流 。这也是 JetBrains 开发独立 IDE DataGrip 的原因 。DataGrip 是独立于 PyCharm 的产品 ， 二者的应用场景和授权都不相同 。
但幸运的是 ， 通过 Database tools and SQL 插件（该插件默认开启） ， PyCharm 可以支持 DataGrip 中的所有特性 。在该插件的帮助下 ， 你可以查询、创建和管理数据库 ， 不管数据库在本地、服务器 ， 还是在云端 。该插件支持 MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、SQLite、MariaDB、Oracle、Apache Cassandra 等 。
关于该插件的更多用途 ， 请查看文档：https://www.jetbrains.com/help/pycharm/relational-databases.html 。
线程并发可视化（Thread Concurrency Visualization）
Django Channels、asyncio 和近期框架（如 Starlette (https://www.starlette.io/)）表明异步 Python 编程正逐渐成为趋势 。异步编程具备很多好处 ， 但很难写 ， 也很难 debug 。在此类案例中 ， Thread Concurrency Visualization 就是医生 ， 帮助你全面管理多线程应用并进行优化 。
更多细节 ， 参见文档：https://www.jetbrains.com/help/pycharm/thread-concurrency-visualization.html 。
Profiler
说到优化 ， profiling 是另一种代码优化方法 。profiling 可以帮助你查看代码的哪一部分占用了最多的执行时间 。profiler 运行的优先级如下：
1. vmprof
2. yappi
3. cProfile
如果你没有安装 vmprof 或 yappi ， 则运行标准 cProfile 。更多细节 ， 参见：https://www.jetbrains.com/help/pycharm/profiler.html 。
科学模式
Python 不仅是通用和 web 编程语言 ， 由于 NumPy、SciPy、scikit-learn、Matplotlib、Jupyter 等库和工具的加持 ， Python 成为数据科学和机器学习领域的最优工具 。有了这些强大工具 ， 你还需要一个强大的 IDE 来支持这些库所具备的绘图、分析等所有功能 。
关于科学模式的更多详情 ， 参见 https://www.jetbrains.com/help/pycharm/matplotlib-support.html 。
远程开发
很多应用出现 bug 的一个常见原因是 ， 开发环境和生产环境不同 。尽管在大多数情况下 ， 开发时完美复制生产环境并不现实 ， 但力求实现完美复刻是值得追寻的目标 。
在 PyCharm 的帮助下 ， 你可以使用另一台计算机（如 Linux VM）上的解释器对应用进行 debug 。这样 ， 你就可以拥有与生产环境一样的解释器了 ， 从而避免很多因开发环境和生产环境差异导致的 bug 。
详情参见：https://www.jetbrains.com/help/pycharm/remote-debugging-with-product.html 。
# 结论
PyCharm 是最好的 Python 开发 IDE 之一 。它提供大量优势 ， 帮助执行例行任务 ， 从而节约大量时间 。学完本教程 ， 现在你知道如何利用 PyCharm 提高生产效率了吗？
【一份完整的PyCharm图解教程】
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