博客
关于我
如何将你的 neovim 打造成 vscode 一般的 Python IDE?
阅读量:677 次
发布时间:2019-03-17

本文共 1344 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

Neovim 配置成像 VS Code 的 Python IDE

安装

1. 下载并安装 Neovim

访问 Neovim 的发布页面(https://github.com/neovim/neovim/releases),根据需求选择合适的版本下载。以 Neovim 0.4.3 为例,下载对应的二进制包。安装完成后,赋予可执行权限:

chmod u+x nvim.appimage

将下载的包移动到 /usr/bin 目录:

sudo mv nvim.appimage /usr/bin/nvim

此时, ترجم工具可以通过 nvim 命令运行。

配置

配置文件位置

Neovim 的配置文件位于 ~/.config/nvim/init.vim。

插件管理

我们使用 vim-plug 作为插件管理工具。安装步骤如下:

curl -fLo ~/.local/share/nvim/site/autoload/plug.vim --create-dirs https://raw.githubusercontent.com/junegunn/vim-plug/master/plug.vim

如果无法访问外网,可使用国内镜像:

curl -fLo ~/.local/share/nvim/site/autoload/plug.vim --create-dirs https://gitee.com/c4pr1c3/vim-plug/raw/master/plug.vim

其他常用插件

1. 智能提示(coc.vim)

安装步骤如下:

在 init.vim 中添加插件:

Plug 'neoclide/coc.nvim', { branch: 'release' }

安装完成后运行:

nvim:PlugInstall

依赖项安装:

sudo apt install node

安装 Python 支持:

pip install neovim: CocInstall coc-python

2. 快速生成代码

安装 coc-snippets 插件:

: CocInstall coc-snippets

3. 图标和 emojis

安装 devicons 插件:

Plug 'ryanoasis/vim-devicons'

安装后使用 nerdfont 字体进行渲染。

4. 自动生成文档

安装 doge 插件:

Plug 'kkoomen/vim-doge'

5. 快速对齐

安装 easy-align 插件:

Plug 'junegunn/vim-easy-align'

窗口控制

安装 tmux navigator 插件:

Plug 'christoomey/vim-tmux-navigator'

文件浏览

安装 nerd树 插件:

Plug 'preservim/nerdtree'

美化状态栏

安装 vim-airline 插件:

Plug 'vim-airline/vim-airline'

在 config 中设置主题:

let g:airline_theme='badwolf'

包括以上配置后,Neovim 才能真正打造成 VS Code 式的 Python IDE。

转载地址:http://mbwhz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Python 是否优化尾递归?
查看>>
Python 更新set
查看>>
Python 最强 IDE 详细使用指南!
查看>>
Python 有一个不可变的列表吗?
查看>>
Python 机器学习入门之 pandas 的使用
查看>>
Python 机器学习实战
查看>>
python 杀死子进程_subprocess.popen.kill杀死所有子进程
查看>>
Python 条件语句与循环结构详解
查看>>
Python 条件运算符解决方法如何工作?
查看>>
python 枚举类型
查看>>
Python 查询 Mongodb数据库
查看>>
python 查询Neo4j多节点的多层关系
查看>>
python多处理参数:深拷贝?
查看>>
Python多处理使用队列写入同一个文件
查看>>
Python多处理.Process:从局部变量开始
查看>>
Python多处理-进程数
查看>>
python多个定时器_python单线程实现多个定时器示例
查看>>
python处理文本_Python - Tokenization
查看>>
Python处理数据方向之OpenCV
查看>>
python处理一亿条数据_Python数据分析实战(一)
查看>>