目录
代码补全与智能提示
更智能的代码补全功能
基于机器学习的代码建议
上下文相关的代码片段推荐
全行代码补全支持 (JavaScript 和 TypeScript)
本地 ML 模型的全行补全
示例
示例 1: 基于上下文的代码建议
示例 2: 全行代码补全
详细对比示例
示例 3: 传统代码补全与基于机器学习的代码补全
示例 4: 传统全行补全与基于机器学习的全行补全
代码补全与智能提示
更智能的代码补全功能
- 采用了改进的机器学习模型，提供更准确、上下文相关的代码建议，帮助开发者更快地完成代码编写。
- 通过分析现有代码结构和上下文，自动填充缺失的代码段，减少手动输入的工作量。
- 支持基于上下文的代码片段推荐，能够根据当前的代码环境提供最相关的代码建议。
基于机器学习的代码建议
- 利用机器学习技术来预测开发者可能想要编写的代码，从而提供高度相关且有用的代码建议。
- 通过学习开发者的行为模式和偏好，随着时间的推移不断提高建议的准确性。
- 支持多语言环境下的代码建议，确保无论是在 Python 还是其他支持的语言中都能获得高质量的建议。
上下文相关的代码片段推荐
- 根据当前的代码上下文提供特定的代码片段建议，这包括但不限于函数调用、类和方法定义等。
- 通过分析周围的代码结构，提供最适合当前情境的代码段，减少重复工作和提高开发效率。
全行代码补全支持 (JavaScript 和 TypeScript)
- 针对 JavaScript 和 TypeScript 提供了本地基于机器学习的全行代码补全支持。
- 这种补全功能能够根据上下文提供更相关的代码建议，帮助用户更快地完成代码编写。
- 支持在一行代码内完成整个表达式或语句的补全，极大地提升了编写 JavaScript 和 TypeScript 代码的速度和效率。
本地 ML 模型的全行补全
- 使用本地机器学习模型来进行全行代码补全，这意味着不需要网络连接就能享受高质量的代码补全服务。
- 本地模型经过训练以理解常见的编程模式和上下文，因此能够提供与当前项目和代码风格相匹配的建议。
- 本地 ML 模型的全行补全减少了延迟，提高了开发效率，尤其是在处理大型项目时尤为明显。
示例
为了更好地理解这些新功能的实际应用，通过几个具体的示例来演示它们的工作原理。
示例 1: 基于上下文的代码建议
假设正在编写一个用于处理用户输入的函数：
在 PyCharm 2024.1 中，当到达注释处时，IDE 将自动提供与 语句相关的代码建议，比如执行某些操作或返回一个值。这些建议不仅考虑了语法正确性，还考虑了代码的逻辑结构和上下文。
示例 2: 全行代码补全
如果正在使用 JavaScript 编写一个事件处理函数：
当到达函数体内部的注释位置时，PyCharm 2024.1 将提供与事件处理相关的代码建议，例如显示一个警告框或更新页面素的状态。这些建议将根据上下文和代码库的结构来定制，以提供最相关的选择。
详细对比示例
为了更好地说明 PyCharm 2024.1 中代码补全功能的改进之处，以下通过一个具体的示例来展示旧版本与新版本之间的差异。
示例 3: 传统代码补全与基于机器学习的代码补全
假设正在编写一个简单的 Python 函数，该函数需要根据用户输入的字符串来执行不同的操作：
旧版本补全示例:
- 当光标位于 符号后，IDE 提供了一些基本的代码建议，如 、 等，但没有充分考虑上下文。
新版本补全示例:
- 在相同的位置，PyCharm 2024.1 根据上下文和逻辑结构提供更相关的建议，如 或 。这些建议考虑了 语句的条件和常见的响应行为。
示例 4: 传统全行补全与基于机器学习的全行补全
假设正在编写一个简单的 JavaScript 函数，该函数用于响应按钮事件：
PyCharm2024.1.5激活码
旧版本补全示例:
- 当光标位于 符号后，IDE 提供了一些基本的代码建议，如 、 等，但这些建议并不总是与当前的上下文高度相关。
新版本补全示例:
- 在相同的位置，PyCharm 2024.1 根据上下文提供更相关的建议，如 或 。这些建议考虑了事件处理的常见模式和当前代码的上下文。
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