如果仍然没找到所需插件，你甚至可以自己开发一个。
如果你找不到合适的插件，又不想自己开发，因为 PyPI 上有可用的包，你可以将这个包作为外部工具添加到 PyCharm。以代码分析器 Flake8 为例。
首先，在所选 Terminal app 中键入 pip install flake8，从而在虚拟环境中安装 Flake8。或者也可以使用 PyCharm 集成的 Terminal：
在 Mac 系统上点击 Preferences → Tools，在 Windows 或 Linux 系统中点击 Settings → Tools，选择 External Tools。然后点击底部 (1) 处的 + 按钮。在弹出的窗口中，输入细节并在两个窗口中点击 OK，如下图所示：
上图中，Program (2) 指 Flake8，你可以在虚拟环境文件夹（bin）中找到它。Arguments (3) 表示你想用 Flake8 分析的文件。Working directory 表示项目目录。
你可以把这里所有项的绝对路径写死，但这就意味着你无法在其他项目中使用该外部工具，只能在一个项目中针对一个文件使用该工具。
因此你需要使用 Macros。它是$name$格式的变量，根据语境而变化。例如，当你编辑 first.py 时，$FileName$ 为 first.py，当你编辑 second.py 时，$FileName$ 为 second.py。你可以查看它们的列表，点击 Insert Macro… 按钮将其中一个插入。此处你使用了 macros，它们的值会根据你目前处理的项目而改变，Flake8 将继续准确执行其工作。
要想使用它，你需要创建文件 example.py，并在其中写入以下代码：
上述代码故意破坏了 Flake8 的一些规则。右键单击文件背景，选择 External Tools → Flake8。Flake8 分析结果将出现在窗口底部：
为了使效果更好，你可以为其添加快捷键。在 Mac 系统中选择 Preferences，在 Windows 或 Linux 系统中选择 Settings。然后，点击 Keymap → External Tools → External Tools。双击 Flake8，选择 Add Keyboard Shortcut，出现以下窗口：
上图中，快捷键是 Ctrl+Alt+A（本教程使用该快捷键）。你可以在文本框中添加喜欢的快捷键，然后在两个窗口中点击 OK。然后，你就可以用该快捷键，在 Flake8 的帮助下分析目前在处理的文件了。
PyCharm Professional 功能
PyCharm Professional 是 PyCharm 的付费版本，具备更多开箱即用的功能和集成。这部分将概览其主要功能，以及官方文档链接（其中详细介绍了每一项功能）。记住，以下功能在 PyCharm Community 版本中均不可用。
Django 支持
Django 是最流行和最受喜爱的 Python web 框架，PyCharm 对 Django 提供广泛的支持。要确保对 Django 的支持，需要执行以下步骤：
- 在 Mac 系统中打开 Preferences，在 Windows 或 Linux 系统中打开 Settings。
- 选择 Languages and Frameworks。
- 选择 Django。
- 检查复选框 Enable Django support。
- 应用更改。
现在确保了对 Django 的支持，你在 PyCharm 中的 Django 开发之旅将轻松很多。具体而言在创建项目时，你会得到一个专用的 Django 项目类型。这表示，当你选择该类型时，你将拥有所有必要文件和设置。这等同于使用 django-admin startproject mysite。
你也可以在 PyCharm 内直接运行 manage.py 命令。目前支持的 Django 模板，包括以下一些：
- 语法和错误高亮显示
- 代码补全
- 导航
- block 名称补全
- 自定义标签和过滤器补全
- 标签和过滤器的快速文档
- 模板 debug 能力
除此之外，我们还可以在其他 Django 部分（如视图、URL 和模型）中执行代码补全、对 Django ORM 提供代码追踪支持（code insight support）、对 Django 模型提供模型依赖项关系图。
更多细节，参见官方文档：https://www.jetbrains.com/help/pycharm/django-support7.html。
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. vmprof2. yappi3. 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。
