ST3 + Anaconda Pythonオートコンプリート不要な提案

Question

私はPython開発のためのIDEとしてST3を設定しようとしています。ここで

は、コードの抜粋である：ここで

from __future__ import division 
from sklearn import datasets 
import numpy as np 
def main(): 
    ds = datasets.load_boston() 
    x = ds.data 
    y = ds.target 
    x.ravel() 
if __name__ == '__main__': 
    main() 

は私のPreferences.sublime-設定の設定です：ここ

{ 
"color_scheme": "Packages/Theme - Flatland/Flatland Dark.tmTheme", 
"theme": "Flatland Dark.sublime-theme", 
"flatland_sidebar_tree_xsmall": false, 
"flatland_square_tabs": true, 

"auto_complete_delay": 10, 
"auto_complete_triggers": 
[ 
    { 
     "characters": ".", 
     "selector": "source.python - string - comment - constant.numeric" 
    } 
], 

"font_size": 12, 
"tab_size": 4, 
"translate_tabs_to_spaces": true, 

"caret_extra_bottom": 1, 
"caret_extra_top": 1, 
"caret_extra_width": 1.2, 
} 

は私のAnaconda.sublime-設定が

{ 
"anaconda_linter_mark_style": "none", 
"anaconda_linter_underlines": false, 
"suppress_word_completions": true, 
"suppress_explicit_completions": true, 
"enable_signatures_tooltip": true, 
"merge_signatures_and_doc": true, 
"pep8_ignore": 
[ 
    "E305", 
    "E309", 
    "E501", 
    "E112", 
    "W291" 
] 
} 

ですインストールされているすべてのパッケージの一覧は次のとおりです。

• アナコンダ（v2.1.10）
• 地方史（v.2016.09.12.07.22.25）
• パッケージ制御（v.3.2.1）
• SideBarEnhancements
• テーマ - フラットランド（v2016.11.07私はDSを入力した場合

  1）：.16.37.27）

私の問題を以下に示します。オートコンプリートではデータまたはターゲットは提案されていませんが、有効な提案である必要があります。

2.）私はdsと入力してください。オートコンプリートは、from、if、defなどのような提案を示唆しています。私は、テキストファイル全体を通してオートコンプリートスキャンを行い、その中の文字列から提案を追加します。それを無効にし、関連する（関数、メソッド、メンバー変数）提案だけを提案する方法はありますか？

3）xはnp.arrayで、方法はra​​vel（）です。もう一度、この方法は提案されていません。これは本当に私がオートコンプリートから期待するものではありません。

ご協力いただきありがとうございます。 種類

Answer 1

NumPyや他の科学ライブラリを完成させるためにJedi（アナコンダが自動完成を提供するために使用するライブラリ）には既知の問題があります。例えばnumpyの（おそらくそれらのいくつかは重複している）についての非解決された問題の https://github.com/davidhalter/jedi/issues/372

全リスト：あなたがアナコンダができ、現在、numpyのアレイのための補完を得ることはありません再開する理由ですhttps://github.com/davidhalter/jedi/search?q=numpy&state=open&type=Issues&utf8=%E2%9C%93

Jediが自動補完機能を提供できないため、NumPyの自動補完機能は提供していません。

Answer 2

私はかなり醜い回避策を見つけたが、他の誰かのために使用しているかもしれないと付け加えたい。コードのスニペットのために

：

from __future__ import division 
from sklearn import datasets 
import numpy as np 
def main(): 
    ds = datasets.load_boston() 
    x = ds.data 
    y = ds.target 
    assert isinstance(x, np.ndarray) 
    x.ravel()   # Autocomplete for x now works. 

if __name__ == '__main__': 
    main() 

オートコンプリートnumpyのためには、assert文の後に動作します。

ジェダイのような感じがします。