防止失效，我都Fork一份到自己的github中，并完善了部分文档（过时请Issue下）
看文档：我的Github；看源码：原地址
PS：其实很多工具我以前曾经提过：大公司都有哪些开源项目~~~阿里，百度，腾讯，360，新浪，网易，小米等
常用解决方案：https://github.com/LessChina
未来趋势：分布式无服务的前端架构：
逆天点评：目前来说：Taro市面上的资料比MPVue略多，可能从填坑躺雷角度来说Taro更成熟（毕竟早几年出来）chameleon正在观察中
MPVue是Vue语法，Taro是React语法，看个人偏爱，这两个都是支持微信/百度/支付宝等多个小程序（一份代码多端运行，包括H5）
PS：Vue和React是前端两大擎天柱，国内Vue多点，国外React多点（从世界范围看，React第一，Vue第二
微信小程序官方推荐：https://github.com/Tencent/wepy
【推荐】Taro京东开源的多端统一框架（小程序，H5，ReactNative）
逆天点评：这个之前我有提到过
最近百度小程序也比较火，大有超越微信小程序的趋势，这款也支持百度小程序和支付宝小程序了
前端大一统早就是经常提的，Taro就是这一款开发框架（采用`React`语法标准，支持`JSX`和`TypeScript`）
最重要的是有个强大的后盾~`京东`，而且这款开源的确是京东为数不多的良心之作了，希望不要和360一样，各种开源胎死腹中......
相关链接：
https://taro.aotu.io
https://nervjs.github.io/taro
https://github.com/NervJS/awesome-taro
https://nervjs.github.io/taro/docs/README.html
https://juejin.im/book/5b73a131f265da28065fb1cd
https://nerv.aotu.io
https://nervjs.github.io/docs
京东前端团队：https://aotu.io
https://github.com/NervJS
https://github.com/o2team小程序市场分析：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1612578358728437062
美团开发的一款基于Vue.JS的小程序开发框架：
架构图：
滴滴开源的一款多平台开发的利器：chameleon
架构图：
头条小程序的案例：
Flutter快速入门demo：
PS：可以把它当做flutter开发者帮助APP，里面包含flutter常用140+组件的demo演示与中文文档，你可以把它作为使用Flutter的示例
扩展：https://github.com/lotapp/awesome-python-cn
代替print输出的PY调试库：PySnooper：
Python简化版日志库：
【推荐】Python进度条库：监测代码执行进度
扩展：https://github.com/lotapp/awesome-asyncio-cn
todo
Anaconda开源的即时编译器：
添加一个装饰器就可以了（Numba 使用 LLVM 编译器基础结构 将原生 python 代码转换成优化的机器码）
from numba import jit
# 当使用 @jit 时，请确保您的代码有 numba 可以编译的内容，比如包含库（numpy）和它支持函数的计算密集型循环。否则它将不会编译任何东西，并且您的代码将比没有使用 numba 时更慢，因为存在 numba 内部代码检查的额外开销
@jit
def function(x):
# 循环或数据密集型计算或
return xPS：案例：https://github.com/numba/numba-examples
【推荐】Python小改动就能生成C代码：
Cython 语言是 Python 的一个超集，它包含有两种类型的对象：
- Python 对象就是我们在常规 Python 中使用到的那些对象，诸如数值、字符串、列表和类实例等等。
- Cython C 对象就是那些 C 和 C++ 对象，诸如双精度、整型、浮点数、结构和向量，它们能够由 Cython 在超级高效的低级语言代码中进行编译。
eg：Python代码：
# test.py
def test(x):
y = 1
for i in range(x+1):
y *= i
return y优化后的Cython代码：
# test.pyx
cpdef int test(int x):
cdef int y = 1
cdef int i
for i in range(x+1):
y *= i
return y创建一个 setup.py 文件，该文件将Cython代码编译为C代码
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(ext_modules = cythonize('run_cython.pyx'))
# 编译命令：python setup.py build_ext --inplace业内比较常用的是SonarQube：
Python代码安全漏洞检测工具：
参考文章：https://www.freebuf.com/sectool/204995.html
谷歌开源的Python代码的静态类型分析器：
监视Python代码的内存使用情况的库：
扩展：https://github.com/lotapp/awesome-mysql-cn
【推荐】SQL自动优化和改写的工具
PS：Web版扩展：https://github.com/lotapp/soar-web
可以自动优化 MySQL 语法族，并且给出为什么要这样优化的理由。功能特点：
跨平台支持
目前只支持 MySQL 语法族协议的 SQL 优化
支持基于启发式算法的语句优化
支持复杂查询的多列索引优化（UPDATE、INSERT、DELETE、SELECT）
echo "select title from sakila.film" | ./soar
# Query: 25807E6B94BEA72C
★ ★ ★ ★ ☆ 80分
SELECT
title
FROM
sakila. film
## 最外层SELECT未指定WHERE条件
* **Item:** CLA.001
* **Severity:** L4
* **Content:** SELECT语句没有WHERE子句，可能检查比预期更多的行(全表扫描)。对于SELECT COUNT(\*)类型的请求如果不要求精度，建议使用SHOW TABLE STATUS或EXPLAIN替代。拓展文章：
【推荐】美团开源的SQL索引优化工具：
# 1.帮助
sqladvisor --help
Usage:
sqladvisor [OPTION...] sqladvisor
SQL Advisor Summary
Help Options:
-?, --help Show help options
Application Options:
-f, --defaults-file sqls file（sql文件）
-u, --username username（用户名）
-p, --password password（密码）
-P, --port port（端口）
-h, --host host（ip地址）
-d, --dbname database name（数据库名）
-q, --sqls sqls（sql语句，以;分隔）
-v, --verbose 1:output logs 0:output nothing
# 2.命令使用（命令行传参时，参数名与值需要用空格隔开）
sqladvisor -h ip地址 -P 端口 -u 用户名 -p '密码' -d 数据库名 -q "sql语句" -v 1
# 3.配置文件使用
sqladvisor -f sql.cnf -v 1
cat sql.cnf
[sqladvisor]
username=xx
password=xx
host=xx
port=xx
dbname=xx
sqls=sql1;sql2;sql3....
# 注意
SQL中的子查询、or条件、使用函数的条件 会忽略不处理
命令行传入sql参数时，注意sql中的双引号、反引号等都需要用\转义。建议使用配置文件形式调用架构图：https://tech.meituan.com/2017/03/09/sqladvisor-pr.html
【推荐】抓包截取项目中的数据库请求并解析成相应的语句：
该工具通过抓包截取项目中的数据库、redis 请求解析成相应的语句。便于调试，不要修改代码，直接嗅探项目中的数据请求。使用说明如下：
=======================================================================
[使用说明]
go-sniffer [设备名] [插件名] [插件参数(可选)]
[例子]
go-sniffer en0 redis 抓取redis数据包
go-sniffer en0 mysql -p 3306 抓取mysql数据包,端口3306
go-sniffer --[命令]
--help 帮助信息
--env 环境变量
--list 插件列表
--ver 版本信息
--dev 设备列表
[例子]
go-sniffer --list 查看可抓取的协议
=======================================================================
[设备名] : lo0 : 127.0.0.1
[设备名] : en0 : x:x:x:x:x5:x 192.168.1.3
[设备名] : utun2 : 1.1.11.1
=======================================================================【推荐】常用中间件：Mycat（性能一直是个问题）
PS：MyCat性能提升版
Sharding-JDBC之前是当当开源的，后来用的人多了，生态圈完善了之后就贡献给了Apache
对比图:
【推荐】美团开源数据库代理：
PS：3年前我提过一次360开源的MySQL中间层Atlas，美团的也是基于它的拓展
扩展：美团还有一款Java开发的数据库中间件：Zebra
【推荐】Go开发的高性能MySQLProxy：
架构：
PS：作者录制了讲解的视频：https://www.imooc.com/learn/1078
【推荐】小米基于mysql协议开源的数据库中间件，支持分库分表、sql路由、读写分离、连接池等基本特性：
自述：分库分表方案兼容了mycat和kingshard两个项目的路由方式，在设计、实现阶段参照了mycat、kingshard和vitess，并使用tidb parser作为内置的sql parser
DAL是携程框架部开发的数据库访问框架，支持代码生成和水平扩展：
- Dal的定位是数据库访问层。是以数据访问类（dao）的形式出现。Dal包括生成的dao代码和dal client底层api。Dal底层使用标准的数据库访问协议访问实际的数据库。
- Dal本身不是数据库，也不实现数据库协议。Dal依赖具体的数据库实现数据访问的工作。
- Dal主要功能是ORM，sharding等。Dal支持简单的基于单库的事务，但dal不支持分布式事务
- Dal也不支持数据库同步工作。数据库同步请使用数据库自带或第三方工具
PS：Net和Java用的比较多些
【推荐】阿里巴巴mysql数据库binlog的增量订阅组件：
Golang：https://github.com/CanalClient/canal-go
NetCore：https://github.com/CanalClient/CanalSharp基于日志增量订阅&消费支持的业务：
- 数据库镜像
- 数据库实时备份
- 多级索引 (卖家和买家各自分库索引)
- search build
- 业务cache刷新
- 价格变化等重要业务消息
原理相对比较简单：
- canal模拟mysql slave的交互协议，伪装自己为mysql slave，向mysql master发送dump协议
- mysql master收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是canal)
- canal解析binary log对象(原始为byte流)
PS：支持kafka消息投递 and 支持prometheus监控
1.MySQL配置：
[mysqld]
log-bin=mysql-bin # 添加这一行就ok
binlog-format=ROW # 选择row模式
server_id=1 # 配置mysql replaction需要定义，不能和canal的slaveId重复canal的原理是模拟自己为mysql slave，所以这里一定需要做为mysql slave的相关权限:（针对已有的账户可直接通过grant）
CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
-- GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' ;
FLUSH PRIVILEGES;2.建立与Canal的连接demo：
Install-Package CanalSharp.Client
//canal 配置的 destination，默认为 example
var destination = "example";
//创建一个简单CanalClient连接对象（此对象不支持集群）传入参数分别为 canal地址、端口、destination、用户名、密码
var connector = CanalConnectors.NewSingleConnector("127.0.0.1", 11111, destination, "", "");
//连接 Canal
connector.Connect();
//订阅，同时传入Filter，如果不传则以Canal的Filter为准。Filter是一种过滤规则，通过该规则的表数据变更才会传递过来
connector.Subscribe(".*\\\\..*");
//获取数据但是不需要发送Ack来表示消费成功
connector.Get(batchSize);
//获取数据并且需要发送Ack表示消费成功
// connector.GetWithoutAck(batchSize);3.测试：
insert into test values(1000,'111');
update test set name='222' where id=1000;
delete from test where id=1000;
Kafka接入参考：https://github.com/alibaba/canal/wiki/Canal-Kafka-RocketMQ-QuickStart
阿里巴巴分布式数据库同步系统：
原理描述：
- 基于Canal开源产品，获取数据库增量日志数据
- 基于zookeeper，解决分布式状态调度的，允许多node节点之间协同工作.
- 典型管理系统架构，manager(web管理)+node(工作节点)
- manager运行时推送同步配置到node节点
- node节点将同步状态反馈到manager上
PS：解决异地机房数据同步问题
MySQL常用工具包：percona-toolkit
官方文档：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/LATEST/index.html
列几个常用的：
pt-summary：查看服务器信息pt-diskstats：查看磁盘开销使用信息pt-mysql-summary --user=用户名 --password=密码：查看mysql的信息pt-ioprofile：查看mysql表和文件的IO开销pt-show-grants --user=root --password=密码：查看mysql授权- 官方文档：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/LATEST/pt-show-grants.html
- PS：通过
--revoke、-separate等,可以撤消用户的特定权限
pt-duplicate-key-checker --host=localhost --user=root --password=密码：查找数据库表中重复的索引pt-deadlock-logger --user=root --password=密码 --host=localhost：查看mysql死锁信息pt-query-digest /var/lib/mysql/localhost-slow.log：分析慢查询日志pt-index-usage /var/lib/mysql/localhost-slow.log：从慢查询日志中分析索引使用情况pt-config-diff /etc/my.cnf /etc/my_master.cnf：查看不同mysql配置文件的差异pt-online-schema-change --alter "DDL语句" --execute --user=用户名 --password=密码 D=数据库名,t='表名'：不加锁的情况下修改表结构（在线DDL修改工具）pt-slave-find --host=localhost --user=root --password=密码：查找mysql的从库和同步状态pt-table-checksum --user=root --password=密码：验证数据库复制的完整性
安装附录：
# Ubuntu：# curl https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/2.2.20/deb/percona-toolkit_2.2.20-1_all.deb > percona-toolkit-2.2.20.deb
# CentOS：# curl https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/2.2.20/RPM/percona-toolkit-2.2.20-1.noarch.rpm > percona-toolkit-2.2.20.noarch.rpm
[dnt@localhost ~]$ curl https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/2.2.20/RPM/percona-toolkit-2.2.20-1.noarch.rpm > percona-toolkit-2.2.20.noarch.rpm
% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current
Dload Upload Total Spent Left Speed
100 1700k 100 1700k 0 0 309k 0 0:00:05 0:00:05 --:--:-- 426k
[root@localhost dnt] ls
percona-toolkit-2.2.20.noarch.rpm
# Ubuntu：# sudo apt install ./percona-toolkit-2.2.20.deb -y
# CentOS：# yum install percona-toolkit-2.2.20.noarch.rpm -y
[root@localhost dnt] yum install percona-toolkit-2.2.20.noarch.rpm -y
已加载插件：fastestmirror
正在检查 percona-toolkit-2.2.20.noarch.rpm: percona-toolkit-2.2.20-1.noarch
percona-toolkit-2.2.20.noarch.rpm 将被安装
正在解决依赖关系
--> 正在检查事务
---> 软件包 percona-toolkit.noarch.0.2.2.20-1 将被 安装
--> 解决依赖关系完成
依赖关系解决
========================================================================================================================================
Package 架构 版本 源 大小
========================================================================================================================================
正在安装:
percona-toolkit noarch 2.2.20-1 /percona-toolkit-2.2.20.noarch 5.7 M
事务概要
========================================================================================================================================
安装 1 软件包
总计：5.7 M
安装大小：5.7 M
Downloading packages:
Running transaction check
Running transaction test
Transaction test succeeded
Running transaction
正在安装 : percona-toolkit-2.2.20-1.noarch 1/1
验证中 : percona-toolkit-2.2.20-1.noarch 1/1
已安装:
percona-toolkit.noarch 0:2.2.20-1
完毕！一般都是使用RedGate的工具：www.red-gate.com
PS：就是出
NET Reflector的那家公司
先简单分析下慢查询日志：
# Time: 2019-05-22T21:16:28.759491+08:00
# User@Host: root[root] @ localhost [] Id: 11
# Query_time: 0.000818 Lock_time: 0.000449 Rows_sent: 5 Rows_examined: 5
SET timestamp=1558530988;
select * from mysql.user order by host; # SQL语句Time：查询的执行时间（start_time）User@Host: root[root] @ localhost [] Id:11：执行 sql 的主机信息Query_time：SQL**查询所耗的时**间Lock_time：锁定时间Rows_sent：所发送的行数Rows_examined：锁扫描的行数SET timestamp=1558530988;：SQL执行时间
现在可以说说工具了，推荐两款：
1.自带的慢日志分析工具：mysqldumpslow：
查询最慢的10条SQL：
mysqldumpslow -s t -t 10 /var/lib/mysql/localhost-slow.log
-s 按照那种方式排序
t: 查询时间
c：访问计数
l：锁定时间
r:返回记录
al：平均锁定时间
ar：平均访问记录数
at：平均查询时间
-t 返回多少条数据（可以理解为top n）
-g 可以跟上正则匹配模式，大小写不敏感。PS：使用mysqldumpslow的分析结果不会显示具体完整的sql语句：
- 翻页sql不一样，性能也是不一样的，越往后的页数越容易出现慢查询，而mysqldumpslow把所有翻页sql当成一个sql了
- eg：
select * from tb_table where uid=20 group by createtime limit 10000, 1000;==>select * from tb_table where uid=N group by createtime limit N, N;- 不管你uid和limit怎么变，mysqldumpslow认为是一样的
2.percona-toolkit中的 pt-query-digest（官方文档）
分析慢查询日志：
pt-query-digest /var/lib/mysql/localhost-slow.log
- 使用tcppdump捕获MySQL协议数据，然后报告最慢的查询：
tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > mysql.tcp.txtpt-query-digest --type tcpdump mysql.tcp.txt
- 查看来自远程进程列表上最慢的查询：
pt-query-digest --processlist h=ip
PS：还有一款**mysqlsla**我没用过，所以贴个参考文章，感兴趣的同志自己研究下
【推荐】根据SQL和配置文件生成接口的工具（支持SQLServer and MySQL）
SQLer是一个小巧的便携式服务器，使您可以使用SQL查询编写API，以便在任何人点击时执行它，还可以让您定义验证规则，以便您可以验证请求正文/查询参数，以及使用简单的数据转换 javascript语法。 sqler使用nginx样式配置语言（HCL）和jd引擎进行自定义表达式（与传统的 SQL 生成 RESETful API 的工具不同，这个工具允许你自定义一些 API 的前、后处理，Auth 之类的行为）
// 启动命令
sqler -config=path to config file
// 配置示例
adduser {
// 参数校验
validators {
user_name_is_empty = "$input.user_name && $input.user_name.trim().length > 0"
user_email_is_empty = "$input.user_email && $input.user_email.trim(' ').length > 0"
user_password_is_not_ok = "$input.user_password && $input.user_password.trim(' ').length > 5"
}
bind {
name = "$input.user_name"
email = "$input.user_email"
password = "$input.user_password"
}
methods = ["POST"]
// 权限校验
authorizer = <<JS
(function(){
log("use this for debugging")
token = $input.http_authorization
response = fetch("http://requestbin.fullcontact.com/zxpjigzx", {
headers: {
"Authorization": token
}
})
if ( response.statusCode != 200 ) {
return false
}
return true
})()
JS
exec = <<SQL
INSERT INTO users(name, email, password, time) VALUES(:name, :email, :password, UNIX_TIMESTAMP());
SELECT * FROM users WHERE id = LAST_INSERT_ID();
SQL
}【推荐】基于代理的Redis集群解决方案，支持管道和动态扩展：
架构图：
memcached和redis的轻量级代理TwemProxy：
【推荐】bilibili开源的memcached和redis的集群解决方案：
PS：基于mesos和etcd提供的自动化缓存节点管理平台
架构图：
如果不想要集群，只是扩充单机能力，那么就可以考虑Pika
PS：最好只当一个过渡使用，根据经验：360的开源维护一般都不超过2年
Pika是与redis兼容的nosql（主要解决redis由于存储数据量巨大而导致内存不够用的容量瓶颈）
PS：可以用在twemproxy或者codis中来实现静态数据分片
搜狐开源的Redis私有云平台：
官方很细心提供了入门视频：http://pan.baidu.com/s/1c2mET5e
360开源一款多数据源SQL分析引擎:QuickSQL
SQL数据库的通用命令行界面（支持TiDB、Cassandra、MySQL、MSSQL、Sqlite等）
PS：搭建在线IDE的时候可以使用
基于SparkSQL的即席查询服务
PS：即席查询：根据自己的需求,灵活的选择查询条件,系统能够根据用户的选择生成相应的统计报表
基于SparkSQL实现了一套即席查询服务，具有如下特性：
- 优雅的交互方式，支持多种datasource/sink，多数据源混算
- spark常驻服务，基于zookeeper的引擎自动发现
- 负载均衡，多个引擎随机执行
- 多session模式实现并行查询
- 采用spark的FAIR调度，避免资源被大任务独占
- 基于spark的动态资源分配，在无任务的情况下不会占用executor资源
- 支持Cluster和Client模式启动
- 基于Structured Streaming实现SQL动态添加流
- 类似SparkShell交互式数据分析功能
- 高效的script管理，配合import/include语法完成各script的关联
- 对数据源操作的权限验证
支持的数据源：hdfs、hive、hbase、kafka、mysql、es、solr、mongo
支持的文件格式：parquet、csv、orc、json、text、xml
【推荐】美团开源分布式ID解决方案：
架构图：
参考文章：
PS：扩展 ~ Snowflake算法
在 Linux 命令行中，当你输入的命令有错误后，直接输入 fuck 就可以自动执行修复后的命令
【推荐】洁版linux命令帮助工具：tldr
【推荐】又一款内网穿透神器：提供服务端和客户端以及UI
go get -u github.com/cnlh/nps
go build cmd/nps/nps.go # 服务端程序
go build cmd/nps/npc.go # 客户端程序
【推荐】小米监控：Open-Falcon：
中文文档：http://book.open-falcon.org/zh_0_2/
PS：以前最经典的就是Zabbix和Nagios
【推荐】docker镜像分析工具：可以理解为dive的GUI
PS：基于dive来分析docker镜像，界面化展示了镜像每层的变动（增加、修改、删除等）、用户层数据大小等信息
【推荐】用来探索docker镜像背后的每一层文件系统，以及发现缩小镜像体积方法的命令行工具（启动命令：dive 镜像名）
分析正在运行的Docker容器的资源使用情况和性能特征：
k8s容器间关系依赖的可视化组件（通过图的方式解释微服务之间复杂的相互依赖关系）
# 安装
sudo curl -L git.io/scope -o /usr/local/bin/scope
sudo chmod a+x /usr/local/bin/scope
scope launch
# 最后访问 http://localhost:4040
【推荐】不改变内容缩小Docker镜像：
PS：自动缩减docker镜像的体积的工具，方便分发
eg：
docker-slim build --http-probe your-name/your-app
# 以NodeJS镜像为例：
from ubuntu:16.04 - 432MB => 14MB (缩减了 30.85 倍)
from debian:jessie - 406MB => 25.1MB (缩减了 16.21 倍)
from node:alpine - 66.7MB => 34.7MB (缩减了 1.92 倍)【推荐】基于Docker的持续集成平台
【推荐】企业级管理平台：
Docker终端管理工具：
# 安装命令：
go get -d github.com/skanehira/docui
cd $GOPATH/src/github.com/skanehira/docui
GO111MODULE=on go install
更傻瓜式的：【轻量级】带命令行 UI 的 docker 命令行 管理工具:
【推荐】好雨开源的生产级无服务器PaaS：
文档地址：https://www.rainbond.com/docs/
常用谷歌浏览器插件：https://www.cnblogs.com/dunitian/p/5848931.html
- Markdown：
Markdown All in One- MarkDown To PDF：
md2pdf
- MarkDown To PDF：
- JetBrains快捷键：
IntelliJ IDEA Keybindings - Git历史插件：
Git History - 微软开源的AI插件支持
C#, C++, TypeScript/JavaScript：Visual Studio IntelliCode - 文件远程编辑：
Remote - SSH - 项目图标：vscode-icons
PS：VSCode的Markdown All in One插件，列表选项卡只有3个空格的解决方案:
- 基本：
Python - 扩展：
Python Extension Pack Python Preview：预览的时候图示执行过程- 类型检查：
pyright - Jupyter Notebook预览插件：
VS Code Jupyter Notebook Previewer
pyright的说明：https://github.com/Microsoft/pyright
不装插件（没提示）
装了插件（有提示）
- JS、CSS压缩：
Minify - 给不同区块的括号上不同的色；
Bracket Pair Colorizer - 在谷歌浏览器中调试：
Debugger for Chrome- 当前文件在默认浏览器中打开：
open in browser
- 当前文件在默认浏览器中打开：
- 智能提示CSS与ID：
HTML CSS Support - 自动给
CSS文件添加不同浏览器的CSS3前缀：Autoprefixer- PS：会删除
-webkit-box-orient: vertical;记得手动添加一下（关注git文件对比就能快速定位）
- PS：会删除
- px转rem：
cssrem- PS：记得设置移动端默认字体大小：
"cssrem.rootFontSize": 20
- PS：记得设置移动端默认字体大小：
- less编译为css：
Easy LESS - 查看语法兼容性：
Can I Use- PS：搜索html5就能找到
- 实时监测JS输出：
Quokka.js- PS：只支持
js和ts文件
- PS：只支持
- 语法检测：
ESLint、jshint、HTMLHint - js文档注释：
Document This（Ctrl+Alt+D） - CSS样式跳转：
CSS Peek - Vue框架智能提示：
Vetur - 缩写补全：
JavaScript (ES6) code snippets - 格式化插件：
Beautify - 文件版权声明：vscode-fileheader ctrl+alt+i
- MySQL VSCode版IDE：
MySQL - SQLServer插件：
mssql - 支持大部分传统数据库：
SQLToolsorvscode-database - Redis客户端插件：
Redis console
- 基本：
C#、C# Extensions - NuGet：
NuGet Package Manager - 函数文档注释：
XML Documentation Comments（///就生成注释） - IL视图：IL Viewer
- VSCode+Markdown下的快速上传插件：
PicGo- 上传剪贴板图片：
Ctrl + Alt + U - 上传本地的文件：
Ctrl + Alt + E
- 上传剪贴板图片：
- epub格式阅读：
epub reader - PHP相关：
PHP IntelliSenseandPHP Debug
Ctrl + Shift + P查看快捷键
| 快捷键 | 说明 |
|---|---|
Tab键 |
智能提示 |
Ctrl + / |
注释、取消注释 |
Ctrl + Enter |
执行当前Cell，停留在本Cell |
Shift + Enter |
执行当前Cell，并跳转到下一行 |
Alt + Enter |
执行当前Cell，并插入一行在后面 |
上、下箭头 |
移动聚焦的代码块 |
PS：在编辑框中按ESC即可进入
| 快捷键 | 说明 |
|---|---|
f |
查找替换 |
c |
复制Cell |
x |
剪贴Cell |
dd |
删除代码块 |
a |
在Cell前面插入一行 |
b |
在Cell后面插入一行 |
m |
Cell切换成Markdown |
y |
Cell切换成Code |
Enter |
进入编辑模式 |
v |
在Cell后一行粘贴Cell |
Shift + v |
在Cell前一行粘贴Cell |
Shift + 上下箭头 |
选中多行 |
1.设置默认路径：
生成配置文件：jupyter-notebook --generate-config
打开配置文件：code ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
设置默认路径：c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/dnt/桌面/work'
2.设置服务器自定义密码:
3.安装目录的扩展包：
4.其他系列：
| 快捷键 | 说明 |
|---|---|
| F6 | 调试 |
| F8 | 跳过方法体 |
| Alt + Enter | 导入命名空间 |
| Alt + 上下箭 | 移动到上下方法 |
| Alt + 鼠标选中 | 选中多行 |
| Ctrl + 鼠标悬浮 | 对象信息 |
| Ctrl + P | 参数提示 |
| Ctrl + 空格 | 代码提示 |
| Ctrl + Shift + 空格 | 显示方法预览 |
| Ctrl + Shift + 上下箭 | 上下移动当前行 |
| Alt + Shift + 左右箭 | 上一步下一步跳转 |
| Ctrl + Alt + L | 格式化代码 |
| Ctrl + Shift + [ | 折叠代码块 |
| Ctrl + Shift + ] | 展开代码块 |
| Ctrl + Shift + [ | 选择直到代码块开始 |
| Ctrl + Shift + ] | 选择直到代码块结束 |
| Ctrl + Shift + I | 快速显示定义 |
| Ctrl + Shift + Enter | 在下一行插入 |
| Ctrl + Alt + Enter | 在上一行插入 |
| Ctrl + Delete | 删除到单词结束 |
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命令摸模式下搜索：/关键词
n下一个，N下一个
PS：想要不高亮显示就/xxx查找一个不存在的即可
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