在VS Code中进行Python开发（vs code pycharm）

off999 2024-10-23 12:42 34 浏览 0 评论

目录表

安装和配置Visual Studio Code用于Python开发
o 用于Python开发的扩展
o Visual StudioCode配置文件
启动一个新的Python程序
o输入Python代码
o运行Python代码
o Python Linting支持
编辑现有Python项目
测试支持
调试支持
git集成
结论

程序员可以使用的最酷的代码编辑器之一——Visual Studio Code[1]——是一个开源的、可扩展的、轻量级的编辑器，它可以在所有平台上使用。正是这些特性使得Microsoft[2]的Visual Studio Code非常受欢迎，并且是一个很好的Python开发平台。

在本文中，你将了解在Visual Studio Code中进行Python开发，包括怎样：

安装Visual Studio Code
发现并安装使Python开发变得容易的扩展
编写一个简单的Python应用程序
学习如何在VS Code中运行和调试现有Python程序
将Visual Studio Code连接到Git和GitHub，与世界分享你的代码

我们假设你熟悉Python开发，并且已经在系统上安装了某种形式的Python (Python 2.7、Python 3.6/3.7、Anaconda或其他)。确保你的Ubuntu和Windows的屏幕截图和演示程序都可用。由于Visual Studio Code可以运行在所有主要平台上，你可能会看到略有不同的UI元素，可能需要修改某些命令。

安装并配置Visual Studio Code用于Python开发

在任何平台上安装Visual Studio Code都是非常容易[3]的。Windows[4]、Mac[5]和Linux[6]都有完整的安装教程，编辑器每月更新一次，提供新特性和bug修复。你可以在Visual Studio Code网站[7]上找到所有信息:

你可能会疑惑，Visual Studio Code(简称VS Code)除了与其基于windows的大型同名软件Visual Studio[8]名字相同之外，几乎没有其他相同之处。

Visual Studio Code除具有对多种语言的内置支持之外，还具有对其他语言丰富的生态系统支持的扩展模型。VS Code每月更新一次，你可以在Microsoft Python博客[9]上了解最新情况。微软甚至公开VS Code GitHub repo[10]源来允许任何人克隆和贡献代码。(Cue the PR flood.)

VS Code用户界面[11]有很好的文档说明，所以我就不在这里赘述

用于Python开发的扩展

如上所述，VS Code通过良好文档化的扩展模型[12]支持多种编程语言的开发。Python扩展[13]允许我们可以在Visual Studio Code中进行Python开发，它具有以下特性:

支持Python 3.4及以上版本，以及Python 2.7
使用IntelliSense[14]（智能感知）补全代码
Linting(代码检查)[15]
调试支持[16]
代码片段[17]
单元测试支持[18]
conda和虚拟环境[19]的自动使用
在Jupyter环境[20]和Jupyter笔记本[21]中进行代码编辑

Visual Studio Code扩展不仅包括编程语言功能:

Keymaps[22]让已经熟悉Atom、Sublime Text[23]、Emacs[24]、Vim[25]、PyCharm或其他环境的用户感到宾至如归。
Themes[26]允许自定义UI，无论你喜欢在浅色、深色或其他更丰富多彩的环境中编写代码。
Language packs[27]提供本地化体验。

下面是一些我发现的有用的扩展和设置:

GitLens[28]在你的编辑窗口中提供了大量有用的Git特性，包括blame annotations 和repository exploration特性。
自动保存是很容易开启的，你可以从菜单选择File，Auto Save来开启。默认延迟时间是1000毫秒，这也是可配置[29]的。
Settings Sync[30] 允许你使用GitHub同步不同安装环境的VS Code设置。如果你在不同的机器上工作，这有助于保持跨机器环境的一致性。
Docker[31]让你可以快速、轻松地使用Docker进行工作（它帮助作者生成了Dockerfile和Docker –compose.yml文件），打包和部署项目，甚至为你的项目生成合适的Docker文件。

当然，在使用VS Code时，你会发现其他有用的扩展。请在评论区[32]分享你的发现和设置!

你可以通过单击活动栏上的Extensions图标来发现和安装新的扩展和主题。你可以使用关键字搜索扩展，以多种方式对结果进行排序，并快速轻松地安装扩展。对本文来说，通过在活动栏的Extensions项中输入python并点击Install来安装Python扩展:

你可以以相同的方式查找并安装上面提到的任何扩展。

Visual Studio Code配置文件

值得一提的是，Visual Studio Code可以通过user and workspace settings[33]（用户和工作区设置）进行高度配置。

用户设置是跨所有Visual Studio Code实例的全局设置，而工作区设置是特定文件夹或项目工作区的本地设置。工作区设置为VS Code提供了极大的灵活性，在本文中我将始终调用工作区设置。工作区设置以.json文件的形式存储在名为.vscode的项目工作区本地文件夹中。

开始一个新的Python程序

让我们从一个新的Python程序开始探索Visual Studio Code中的Python开发。在VS Code中，按下∧Ctrl+N打开一个新文件。(也可以从菜单中选择File, New来打开)

注意:Visual Studio Code UI提供了命令面板[34]，你可以在其中搜索和执行任何命令，而不需要离开键盘。使用∧Ctrl+Shift+P打开命令面板，输入File: New File，然后按Enter键打开一个新文件。

无论你如何打开一个新文件的，你都会看到一个VS Code窗口，它看起来类似于下面的图:

打开新文件之后，你就可以输入代码了。

输入Python代码

对于我们的测试代码，让我们快速编写Sieve of Eratosthenes[35] 项目(它查找所有小于给定数字的素数)。在刚刚打开的新选项卡中输入以下代码:

你会看到类似于这样的结果：

等等，发生了什么?为什么Visual Studio Code没有进行任何关键字高亮显示、自动格式化或其他有用的事情呢?它做了什么?

答案是，现在VS Code还不知道它处理的是哪种文件。这个缓冲区名为Untitled-1，在窗口的右下角查看，你会看到Plain Text 字样。

要激活Python扩展名，将文件(通过从菜单中选择File、Save、从命令面板中输入File: Save File，或者只使用∧Ctrl+S)保存为sieve.py。VS Code将看到.py扩展名，并正确地将文件解释为Python代码。现在你的窗口看起来应该是这样的:

这就好多了!VS Code自动将文件重新格式化为Python，你可以通过检查左下角的语言模式来验证这一点。

如果你安装了多个Python版本 (如Python 2.7、Python 3或者Anaconda)。你可以通过单击语言模式指示器或从命令面板中选择Python: Select Interpreter，来更改VS Code默认使用哪种Python解释器。VS Code默认支持使用pep8进行格式化[36]，你也可以选择black或yapf。

现在我们来添加Sieve代码的其余部分。要查看IntelliSense是否在工作，直接输入这段代码，不能剪切和粘贴，你会看到如下所示:

下面是一个基本的Sieve of Eratosthenes的完整代码:

当你输入这段代码时，VS Code会自动缩进for和if语句下面的行，添加结束括号，并为你提供建议。这就是IntelliSense为你带来的力量。

运行Python代码

现在代码已经完成，你可以运行它了。不需要离开编辑器就可以做到这一点:Visual Studio Code可以直接在编辑器中运行这个程序。保存文件(使用∧Ctrl+S)，然后在编辑器窗口右键单击，选择Run Python file in Terminal :

你应该会看到终端窗格出现在窗口的底部，并显示代码输出。

Python Linting支持

你在输入时可能会看到一个弹出窗口，提示无法使用linting。你可以从该弹出窗口中快速安装linting支持，它默认为PyLint。VS Code还支持其他linter。以下是撰写本文时可用的完整列表:

pylint
flake8
mypy
pydocstyle
pep8
prospector
pyllama
bandit

Python linting页面[37]有关于如何设置每个linter的完整详细信息。

注意：linter的选择是一个项目工作区设置，不是全局用户设置。

编辑现有Python项目

在Sieve of Eratosthenes示例中，你创建了一个Python文件。作为一个例子这很不错，但是很多时候，当你需要创建大型项目，并在很长的一段时间内要在它上面进行开发。一个典型的新项目工作流程可能是这样的:

创建一个文件夹来保存项目(其中可能包括一个新的GitHub项目)
切换到新文件夹
使用命令code file .py创建初始Python代码

在Python项目上使用Visual Studio Code (而不是单个Python文件)可以提供更多的功能，可以让VS Code发挥它的特长。我们来看看它是如何处理一个大型项目的。

在前几年的后期，当我还是一个很年轻的程序员时，我编写了一个计算器程序，它使用Edsger Dijkstra的调度场算法（shunting yard algorithm）[38]适配来解析用中缀表示法编写的等式。

为了演示Visual Studio Code以项目为中心的特性，我开始在Python中将调度场算法（shunting yard algorithm）重新创建为一个Python等式计算库[39]。要继续后续操作，请随意将它从repo克隆到本地。

在本地创建文件夹后，你可以在VS Code中快速打开整个文件夹。我喜欢的方法(如上所述)修改如下，因为我已经创建了文件夹和基本文件:

VS Code理解并将使用以这种方式打开时它读取到的任何virtualenv[40]、pipenv[41]或conda[42]环境。你甚至不需要一开始就启动虚拟环境!你甚至可以从用户界面打开文件夹，从菜单中使用 File，Open Folder 打开文件夹，或使用快捷键∧Ctrl+K、∧Ctrl+O从键盘打开文件夹，或者从命令面板使用File: Open Folder打开。

对于我的等式计算库项目，以下是我将看到的:

当Visual Studio Code打开文件夹时，它还会打开上次打开的文件。(这是可配置的)。你可以打开、编辑、运行和调试任何列出的文件。左侧活动栏中的Explorer视图提供文件夹中所有文件的视图，并显示当前选项卡集中有多少未保存的文件。

测试支持

VS Code可以自动识别在unittest框架、pytest或Nose框架中编写的现有Python测试[43](如果这些框架已经安装在当前环境中)。我在unittest中为等式计算库编写了一个单元测试[44]，你可以在本例中使用它。

要运行现有的单元测试，可以在项目中的任何Python文件中右键单击并选择Run Current Unit Test File。系统会提示你指定测试框架、在项目中搜索测试的位置以及测试使用的文件名模式。

所有这些都会作为工作区设置保存为本地.vscode/settings.json文件，你也可以在此处进行修改。对于这个等式项目，你选择unittest、当前文件夹和*_test.py模式就好。

一旦设置好测试框架并且编辑器发现了测试，你可以在状态栏上单击Run Tests 并从命令面板中选择一个选项来运行所有的测试:

你甚至可以通过在VS Code中打开测试文件，单击状态栏上的Run Tests，并选择Run Unit Test Method…和要运行的特定测试来运行单个测试。这使得定位单个的测试失败和重新运行失败的测试变得非常简单，也是一个很棒的节省时间的方法!测试结果显示在Python Test Log下的Output 窗口中。

调试支持

虽然VS Code是一个代码编辑器，但是在VS Code中直接调试Python[45]也是可以的。VS Code提供了许多你所希望的好的代码调试器具有的特性，包括: