Как создать виртуальное окружение python в visual studio code

Обновлено: 07.01.2025

Visual Studio Code отличный выбор для начинающего программиста, имеет необходимый минимум:

неплохую документацию
автодополнение кода (с использованием IntelliSense)
подсветка синтаксиса
встроенный отладчик
расширение функционала за счет плагинов
управление системой контроля версий git
кроссплатформенный
бесплатный, с открытым исходным кодом

Также редактор адаптирован для Веб-разработки и вполне подойдет для серьезных проектов как основной инструмент редактирования кода.

Установка¶

Linux¶

Для Linux существуют два типа пакетов, самых популярных форматов, rpm и deb.

Установка в Ubuntu/Debian:

Fedora > 22 версии:

После установки можно запустить редактор следующей командой:

Пакетный менеджер Nix работает на любом Linux дистрибутиве, содержит богатую базу уже готовых пакетов, в том числе и vscode.

Установка пакетного менеджера:

Плагины¶

Редактор имеет возможность расширения функционала за счет плагинов и удобный интерфейс их установки, доступный по нажатию кнопки:

Из списка можно выбрать любой плагин и установить, после чего он применит свои настройки к редактору.

Расширения можно искать введя название или ключевые слова в строке поиска, например Python .

Python¶

После установки плагина Python нам становятся доступны многие функции:

Автодополнение кода
Проверка синтаксиса
Отладка
Подсказки
Переход к определению функции, класса и прочее

Автодополнение¶

Работает при наборе по нажатию Ctrl + Space .

Проверка синтаксиса¶

Показывает ошибки в коде:

Работает если установлены Python пакеты Pylint , Pep8 или Flake8 .

Отладка¶

Встроенный в редактор отладчик позволяет отлаживать код визуально, устанавливать точки останова мышкой и просматривать переменные в отдельном окне. Это похоже на отладку в различных IDE, таких как QtCreator или Wingware.

Также избавляет программиста писать мучительные строки типа printf или import pdb;pdb.set_trace(); .

Настройки¶

Настройки хранятся в формате JSON и доступны из меню File->Preferences->User Settings .

Шрифт¶

Шрифт задается в настройках File->Preferences->User Settings :

Автодополнение через <Tab>¶

Более привычно дополнять код по клавише <Tab> . Для этого необходимо открыть настройки пользователя File->Preferences->User Settings и прописать опцию editor.tabCompletion :

Открываем командную строку Ctrl + Shift + P

Вводим команду Configure Language

Меняем локаль на нужную, например ru :

Цветовое оформление задается в настройках File->Preferences->Color Theme .

Умеет подсвечивать изменения в файлах с предыдущего коммита, выполнять команды git и отслеживать состояние, например какая текущая ветка.

Python скрипты¶

Visual Studio Code требует для отладки открывать не просто файл, а директорию. Это необходимо, что бы в этом каталоге сохранить локальные настройки редактора. Такая директория будет считаться проектом для редактора.

Для примера, создадим директорию hello1 и откроем в редакторе File->Open Folder. .

Создадим в этой директории файл myapp.py :

Для запуска приложения, заходим в режим отладки по нажатию на кнопку:

Пока у нас нет никаких настроек отладки/запуска проекта, но при первом запуске редактор предложит их выбрать из существующих шаблонов.

Шаблон Python создает настройки в файле launch.json в локальной директории, которые выглядят примерно так:

Это универсальный шаблон, который добавляет несколько вариантов запуска приложений. Нас будет интересовать первый вариант Python , просто запускающий python файл.

Запущенное приложение останавливается на первой строчке, что позволяет нам продолжать выполнение программы по шагам.

После выполнения второй строки, интерпретатор выдаст ошибку ImportError: No module named pyramid.config . Это происходит из-за того что в нашем Python окружении не установлен модуль pyramid .

Решить эту проблему можно двумя способами:

Установить Pyramid в глобальное окружение.

Создать виртуальное окружение, установить в нем Pyramid и прописать его в настройках Visual Studio Code.

Как создать virtualenv

Создаем виртуальное окружение:

Прописываем путь до виртуального окружения в настройках проекта Visual Studio Code (файл launch.json ):

Добавим файл .gitignore :

Создаем первый коммит

Для создания коммита требуется ввести комментарий и нажать на кнопку в виде галочки.

Прописываем путь до гитхаба в нашем проекте, при помощи команды Git Easy:Add Orign

Отправляем изменения на GitHub , при помощи команды Git Easy:Push Current Branch to Origin

Для того что бы проверка синтаксиса заработала, необходимо создать файл .vscode/settings.json и переопределить в нем глобальные настройки для нашего проекта:

Pyramid¶

Фреймворк Pyramid имеет несколько стартовых шаблонов, которые нужны для того, что бы не начинать писать код с нуля. Рассмотрим как создать шаблон с БД sqlite + SQLAlchemy и настроить его в Visual Studio Code.

Для начала создадим директорию hello2 и виртуальное окружение hello2_env :

После установки Pyramid , в окружении появляется команда pcreate . С ее помощью создадим проект по шаблону:

Устанавливаем его как Python пакет:

Но так-как БД еще не создана, отображается страница с подсказкой как ее инициализировать:

Теперь мы увидим стартовую страницу шаблона alchemy .

Проект на пирамиде запускается при помощи утилиты pserve . Добавим конфигурацию для Pyramid в файл настроек launch.json , что бы можно было запускать/отлаживать приложение из редактора:

Поставим точку останова в функции my_view в файле hello2/views/default.py .

JavaScript¶

Я, конечно, использую Vim, но советую Visual Studio Code, особенно тем кто не знает что выбрать. Очень, оказался, самодостаточный редактор, git , дбаггер, плагины, vi-мод. Ай да Микрософт!

Недавно начал осваивать питон, учусь по этому гайду создавать бота в телеграмме https://habr.com/ru/post/495036/

Я так понимаю, что после третьей строчки сверху, должно создаться то самое окружение и в консоли также вначале всегда будет его название("venv" как на скрине), но у меня этого не выходит
Подумал, что может все ок, иду дальше. Flask установился, все хорошо
Дальше идет вот это
И продвинуться дальше я не смог, потому что при вводе (venv)$ export FLASK_APP=app.py, вылетает ошибка: export : Имя "export" не распознано как имя командлета, функции, файла сценария или выполняемой программы. Проверьте правильность написания имени,
а также наличие и правильность пути, после чего повторите попытку.
строка:1 знак:1
+ export FLASK_APP=app.py
+

+ CategoryInfo : ObjectNotFound: (export:String) [], CommandNotFoundException
+ FullyQualifiedErrorId : CommandNotFoundException

Надеюсь на вашу помощь, немного обидно, что делаешь все строго по инструкции, а по факту у тебя почему-то ничего не работает

PS C:\Users\Денис\weather_bot> c:; cd 'c:\Users\Денис\weather_bot'; & 'c:\Users\Денис\AppData\Local\Programs\Python\Python38\python.exe' 'c:\Users\Денис\.vscode\extensions\ms-python.python-2021.5.842923320\pythonFiles\lib\python\debugpy\launcher' '56042' '--' 'c:\Users\Денис\weather_bot\app.py'
Traceback (most recent call last):
File "c:\Users\Денис\weather_bot\app.py", line 1, in
from Flask import Flask
ModuleNotFoundError: No module named 'Flask'
PS C:\Users\Денис\weather_bot>
Что-то не так
Мне кажется, что все-таки проблема в вирт.окружении, которое не создалось

Adolf45, Не, можно и без него. У вас проблема что вы пишите from Flask import Flask, а нужно from flask import Flask

В 2016-м году компания Microsoft представила миру свой новый редактор программного кода. В отличие от старшей сестры — полноценной IDE Visual Studio — VS Code получился куда более компактным и легковесным решением. Он разработан как кроссплатформенное ПО и может быть успешно установлен в системах Windows, Linux и macOS.

Бесплатность Visual Studio Code абсолютно не мешает ему обладать весьма богатым современным функционалом. VS Code имеет встроенный отладчик, позволяет работать с системами контроля версий, обеспечивает интеллектуальную подсветку синтаксиса, а также поддерживает целый ряд популярных языков программирования.

И хоть, за годы своего существования, VSCode зарекомендовал себя, в основном, как продукт для веб-разработки, в 2018 году появилось расширение " Python ", которое дало программистам многочисленные возможности для редактирования, отладки и тестирования кода на нашем любимом языке.

Установка VSCode

Поистине смешные системные требования Visual Studio Code обязательно порадуют владельцев старых машин.

Для полноценной работы редактору требуется всего лишь 1 ГБ оперативной памяти и процессор с частотой от 1.6 ГГц.

Такое сочетание лёгкости и функциональности действительно подкупает, а отсутствие в VS Code каких-либо "лагов" и "фризов" делают разработку ещё более приятным и увлекательным занятием.

Установка редактора никуда не отходит от данной парадигмы и тоже является весьма простым и понятным процессом.

Windows

Сначала нужно скачать с официального сайта установочный файл небольшого размера, а затем установить сам ВиЭс код, следуя подсказкам от мастера установки.

Linux

На сайте программы можно изучить способы инсталляции редактора на разные Linux-дистрибутивы, но здесь рассмотрим процесс установки для самого популярного из них — Ubuntu.

Установить VSCode можно несколькими способами:

Способ №1 : Самый простой способ — воспользоваться менеджером установки "Ubuntu Software".

Откройте "Ubuntu Software" -> введите в поиск "VSCode" -> выберите первую строку и нажмите "Install"

sudo apt install ./<file>.deb

О других способах установки читайте на странице официальной документации в разделе " Setup ";

macOS

Алгоритм установки редактора внутри яблочной операционной системы также не представляет собой ничего сложного:

Сначала нужно скачать Visual Studio Code с официального сайта.
Затем открыть список загрузок браузера и найти там VSCode-Darwin-Stable.zip .
Нажмите на иконку увеличительного стекла, чтобы открыть архив.
Перетащите Visual Studio Code.app в папку приложений, сделав ее доступной на панели запуска.
Щёлкните правой кнопкой мыши по значку и выберете команду " Оставить в Dock ".

Настройка под Python

Установка расширения "Python"

Для начала работы с Python, нужно перейти на вкладку Extensions , что находится на панели слева, либо нажать Ctrl + Shift + X . Сделав это, набираем в строке поиска " Python ".

Для начала работы с Python, установите расширение от Microsoft — "Python".

VS Code поддерживает, как вторую, так и третью версию языка, однако python интерпретатор на свою машину вам придётся поставить самостоятельно.

Если вы новичок и только начинаете работу с Python или же не имеете каких-то особых указаний на этот счёт, то лучшим выбором станет именно актуальная третья версия.

Вот краткий список основных возможностей расширения "Python":

Автодополнение кода.
Отладка.
Поддержка сниппетов.
Написание и проведение тестов.
Использование менеджера пакетов Conda.
Возможность создания виртуальных сред.
Поддержка интерактивных вычисления на Jupyter Notebooks.

Выбор версии интерпретатора Python

После от вас потребуется совершить выбор версии интерпретатора внутри самого редактора (обычно VS code знает, где он расположен). Для этого:

Откройте командную строку VSCode (Command Palette) комбинацией Ctrl + Shift + P .
Начинайте печатать " Python: Select Interpreter ";
После, выберите нужную версию интерпретатора.

Также выбрать версию можно в панели активности в левом нижнем углу:

Выбор версии Python-интерпретатора в панели активности VS Code

Если вы хотите использовать pipenv в своем проекте:

Установите pipenv командой pip install pipenv (или pip3 install pipenv );
Выполните команду pipenv install ;
Откройте " Command Palette ", напечатайте " Python: Select Interpreter " и из списка выберите нужную версию интерпретатор.

Работа в VS Code

Запуск редактора

Как и другие современные редакторы и среды разработки, VS Code фиксирует состояние на момент закрытия программы. При следующем запуске, он открывается в том же самом виде, в котором существовал до завершения работы.

Так как VSCode, в первую очередь — редактор, а не полновесная среда разработки, здесь нет особой привязки к проекту. Вы можете сходу создавать, открывать и редактировать нужные вам файлы. Достаточно, после запуска, нажать Open File или New File и можно начинать работу.

Интерфейс

Интерфейс программы разрабатывался в стремлении сделать его как можно более простым и интуитивно понятным. Дизайнеры постарались, как максимизировать пространство для редактора, так и оставить достаточно места для отображения проводника по вашему проекту.

Весь UI VSCode разделился, таким образом, на шесть областей:

Область редактора — основная область для написания и редактирования вашего кода.
Боковая панель — здесь содержатся различные представления (например проводник).
Строка состояния — визуализирует рабочую информацию об открытом в данный момент файле.
Командная панель — классическая главная панель с вкладками file, edit, go, run и так далее.
Панель активности — область в крайнем левом углу, где находятся важные вспомогательные вкладки, вроде контроля версий, дебаггера и магазина расширений.
Мультипанель — панель на которой располагается вывод отладку, информация об ошибках и предупреждениях, а также встроенный в VS Code терминал.

Запуск Python-кода (run)

Выполнить код можно несколькими способами. Самый простой — комбинацией Ctrl + Alt + N .

Для запуска python-кода выполните комбинацию "Ctrl + Alt + N"

Также можно вызвать скрипт контекстным меню, выбрав строку " Run Python File in Terminal ".

Или нажав иконку " Run " в правом верхнем углу.

Иконка "Run" в правом верхнем углу запустит Python-код на выполнение

Отладка (debugger)

Возможность полноценной отладки — сильная сторона редактора. Чтобы перейти в режим отладки, нужно установить точку останова и нажать F5 .

Для перехода в режим отладки, установите breakpoint и нажмите "F5"

Вся информация о текущем состоянии будет выводиться на панель дебаггера.

Слева откроется панель дебаггера с информацией о состоянии переменных (Variables), отслеживаемых переменных (Watch) и стеке вызова (Call stack).

Сверху расположена панель инструментов дебаггера.

Рассмотрим команды (слева направо):

continue ( F5) — перемещает между breakpoint-ами;
step over ( F10) — построчное (пошаговое) перемещение;
step into ( F11) — построчное (пошаговое) перемещение c заходом в каждую вызываемую функцию;
step out ( Shift + F11) — работает противоположно step into — выходит из вызванной функции, если в данный момент вы находитесь внутри неё. Далее работает как continue .
restart ( Ctrl + Shift + F5) — начинаем отладку с начала.
stop ( Shift + F5) — остановка и выход из режима отладки.

Чаще всего для отладки используются continue ( F5 ) и step over ( F10 ).

С отладкой разобрались 👌.

Тестирование (testing)

С поддержкой тестов у VS Code тоже всё в порядке, однако, по умолчанию тестирование отключено. Для его активации нужна небольшая настройка.

Сначала следует нажать комбинацию клавиш Ctrl + Shift + P и в так называемой палитре команд выбрать Python: Configure Tests .

Для выбора фреймворка для тестов, выполните комбинацию "Ctrl + Shift + P" и наберите "Python: Configure Tests"

Редактор предложит вам определить фреймворк (мы выбрали "pytest") и папку, содержащую тесты (мы выбрали ". Root directory").

Создадим новый файл с тестами ( test_app.py ) и запустим его, кликнув правой кнопкой мыши на этом файле и выбрав пункт " Run Current Test File ".

Также тесты можно запускать по нажатию на кнопку Run Tests в нижней строке состояния

Запуск тестов в VSCode с использованием фреймворка pytest.

Чтобы увидеть результаты, необходимо открыть вкладку Output на панели, и в выпадающем меню выбрать пункт PythonTestLog .

Как мы видим, первый тест прошел успешно, а второй провалился.

Для удобства работы с тестами, установим расширение " Python Test Explorer for Visual Studio Code ".

Расширение для VSCode "Python Test Explorer for Visual Studio Code"

Теперь информацию по тестам можно посмотрев, кликнув на левой панели " иконку с колбой ", предварительно запустив тесты.

Вкладка "test" (иконка с колбой в панели слева) откроет удобный проводник для запуска тестов и просмотра их состояния.

Для начала работы с системами контроля версий обратимся к вкладке Source Control , что находится на панели активности слева (или Ctrl + Shift + G ).

По умолчанию VS Code дружит с Git и GitHub

Поддержку других систем возможно настроить самостоятельно, установив соответствующие расширения.

Чтобы связать проект с github (или gitlab), сперва необходимо скачать на ваш ПК git (если ещё не скачан). VSCode автоматически определит его местоположение, и затем у вас появится возможность синхронизации.

Для работы с git, зайдите в меню слева "Source Control"

Все основные и необходимые операции для контроля версий будут находиться прямиком внутри редактора: коммитить, пуллить, пушить, создавать бранчи и просматривать изменения вы можете, не выходя из VisualStudioCode.

Все необходимые команды для работы в git находятся в меню панели "Source Control" (3 точки)

А для удобного просмотра изменений в git, советую установить расширение " Git Graph ". После его установки, на панели " Source Control " появится новая кнопка, которая отобразит граф состояния (git log).

VS Code от Microsoft – легкий и удобный редактор кода, доступный на всех платформах и невероятно гибкий. Это отличный выбор для программирования на Python.

В этой статье мы рассмотрим способы установки и настройки максимально эффективной рабочей среды для разработки.

Статья предназначена для программистов, уже имеющих опыт работы с Python и установивших на свою рабочую машину интерпретатор этого языка программирования (Python 2.7, Python 3.6/3.7, Anaconda или другой дистрибутив).

Установка Python – дело несложное: здесь вы найдете подробное пошаговое руководство для всех популярных ОС. Помните, что в разных операционных системах интерфейс VS Code может немного различаться.

Установка и настройка Visual Studio Code для разработки на Python

Сразу же отметим, что VS Code не имеет практически ничего общего с его знаменитым тезкой Visual Studio.

Редактор очень легко установить на любую платформу: на официальном сайте есть подробные инструкции для Windows, Mac и Linux.

Продукт ежемесячно обновляется и улучшается. В него из коробки встроена поддержка нескольких языков и удобная модель расширения. Пользовательский интерфейс предельно прост и понятен.

VS Code + Python

С 2018 года есть расширение для Python. Наблюдать за развитием отношений этой пары можно в блоге Microsoft.

Основные возможности редактора:

Поддержка Python 3.4 и выше, а также Python 2.7
Автоматическое дополнение кода с помощью IntelliSense
Автоматическое использование conda и виртуальных сред
Редактирование кода в средах Jupyter и Jupyter Notebooks

А вот пара полезных подборок для прокачки Python-скиллов:

В редакторе есть и полезные фичи, не связанные напрямую с языком:

Настраиваемые темы оформления для множества языков, включая русский

И еще несколько крутых возможностей для полного счастья:

Автосохранение (File - Auto Save) и удобная настройка его задержки. между различными устройствами с помощью GitHub.
Удобная работа с Docker.

Чтобы найти и установить необходимые расширения и темы, нажмите на иконку Расширения на левой панели. Можно искать по ключевым словам и сортировать результаты поиска.

Найдите расширение Python и установите его, чтобы продолжить настройку редактора.

Файлы конфигурации

В Visual Studio Code вы легко можете настроить все под себя. Здесь есть параметры пользователя, которые являются глобальными, и параметры рабочей области – локальные для конкретных папок или проектов. Локальные настройки сохраняются в виде .json-файлов в папке .vscode.

Новый проект на Python

Чтобы открыть новый файл, нужно зайти в меню Файл и выбрать пункт Создать или нажать горячую комбинацию клавиш Ctrl+N .

Еще в редакторе есть полезная палитра команд, которую можно вызвать сочетанием Ctrl+Shift+P . Для создания нового файла введите в появившемся поле File: New File и нажмите Enter .

Какой бы способ вы ни выбрали, перед вами должно открыться вот такое окно:

Здесь уже можно вводить код вашей программы.

Начинаем кодить

Для демонстрации возможностей редактора напишем "Решето Эратосфена" – известный алгоритм для нахождения простых чисел до некоторого предела. Начнем кодить:

На экране это будет выглядеть примерно так:

Подождите, что-то не так. Почему-то VS Code не выделяет ключевые слова языка, не дополняет, не форматирует и вообще ничего полезного не делает. Зачем он вообще такой нужен?

Без паники! Просто сейчас редактор не знает, с каким файлом он имеет дело. Смотрите, у него еще нет названия и расширения – только какое-то неопределенное Untitled-1. А в правом нижнем углу написано Plain Text (простой текст).

Установка Python плагина уже произведена, теперь его нужно активировать. Для этого достаточно просто сохранить файл с нужным расширением. Для этого у нас опять же три способа:

меню: Файл - Сохранить
горячая комбинация: Ctrl+S
палитра команд: File: Save File

Дайте файлу имя sieve.py.

Теперь редактор понял, что имеет дело с кодом на Python, и исправился:

Так гораздо лучше! В правом нижнем углу появилась надпись Python, значит все работает правильно.

Если на вашем компьютере установлено несколько интерпретаторов языка (Python 2.7, Python 3.x или Anaconda), вы можете выбирать нужный. Для этого кликните на индикаторе языка (внизу в левой части экрана) или наберите в палитре команд Python: Select Interpreter .

По умолчанию VS Code поддерживает форматирование с использованием pep8, но вы можете выбрать black или yapf, если хотите.

Допишем код алгоритма:

Если вы будете вводить его вручную (без copy-paste), то сможете увидеть IntelliSense редактора в действии.

VS Code автоматически делает отступы перед операторами for и if , добавляет закрывающие скобки и предлагает варианты завершения слов.

Запуск программы

Чтобы запустить готовую программу, нам даже не нужно выходить из редактора! Просто сохраните файл, вызовите правой кнопкой мыши контекстное меню и выберите в нем пункт Выполнить файл в консоли.

Теперь, когда код завершен, его можно запустить. Для этого не нужно выходить из редактора: Visual Studio Code может запускать эту программу непосредственно в Редакторе. Сохраните файл (с помощью Ctrl+S ), затем щелкните правой кнопкой мыши в окне редактора и выберите пункт Запустить файл Python в терминале.

В нижней части окна должна появиться панель терминала с результатом работы программы.

Линтинг кода

flake8
mypy
pydocstyle
pep8
prospector
pyllama
bandit

Подробные сведения о настройке каждого из них вы можете найти здесь.

Обратите внимание, что линтер настраивается для конкретной рабочей области, а не глобально.

Редактирование существующего проекта

Итак, мы научились создавать новые файлы. Это здорово, но все же большую часть времени вам придется работать с уже существующими проектами, которые состоят из множества отдельных файлов и папок.

С редактором можно работать прямо из консоли, открывая и создавая файлы простой командой code filename.py .

Посмотрим, на что способен VS Code на примере уже готового проекта. Это библиотека для анализа уравнений, основанная на "алгоритме маневровой станции" (shunting-yard algorithm) Дийкстры. Вы можете клонировать этот репозиторий, чтобы начать работу.

Открыть созданную локально папку в редакторе можно из терминала:

VS Code умеет работать с различными средами: virtualenv, pipenv или conda.

Также вы можете открыть папку прямо из интерфейса редактора:

меню: Файл - Открыть папку
горячие клавиши: Ctrl+K , Ctrl+O
из палитры команд: File: Open Folder

Вот так выглядит открытый проект:

По умолчанию при открытии папки VS Code также открывает файлы, с которыми вы работали в последний раз. Это поведение можно изменить.

Теперь вы можете открывать, редактировать, запускать и отлаживать все файлы проекта, перечисленные в левой панели. Над проводником отображаются все файлы, с которыми вы в данный момент работаете.

Тестирование

Грамотное программирование на Python помимо собственно написания кода включает также его тестирование.

Visual Studio Code умеет автоматически распознавать тесты в unittest, pytest или Nose. В нашем проекте есть модульный тест, который можно использовать для примера.

Чтобы запустить существующие тесты, из любого файла Python вызовите правой кнопкой мыши контекстное меню и выберите пункт Запустить текущий тестовый файл.

Нужно будет указать используемый для тестирования фреймворк, путь поиска и шаблон для имени файлов тестов. Эти настройки сохраняются как параметры рабочей области в локальном файле .vscode/settings.json. Для нашего проекта нужно выбрать unittest, текущую папку и шаблон *_test.py.

Теперь можно запустить все тесты, кликнув на Run Tests в строке состояния или из палитры команд.

Также тесты можно выполнять по отдельности, что позволяет экономить много времени, работая только с неудачными методами.

Результаты тестов отображаются во вкладке Output (раздел Python Test Log выпадающего меню).

Посмотрите также:

Отладка кода

Несмотря на то, что VS Code – это просто редактор кода, а не полноценная IDE, он позволяет отлаживать код Python прямо в рабочей области. У него есть много функций, которые должны быть у хорошего отладчика:

Автоматическое отслеживание переменных
Отслеживание выражений
Точки прерывания
Инспекция стека вызовов

Все эти данные можно найти во вкладке Debug левой панели.

Отладчик может управлять приложениями Python, запущенными во встроенной консоли или внешнем терминале. Он может подключаться к уже запущенным экземплярам Python и даже отлаживать приложения Django и Flask.

Отладить программу на Python так же просто, как запустить отладчик с помощью F5 . Используйте F10 и F11 для перехода к следующей функции и для захода в текущую функцию. Shift+F5 – выход из отладчика. Точки останова задаются с помощью клавиши F9 или щелчком мыши в левом поле окна редактора.

Перед началом отладки более сложных проектов, включая приложения Django или Flask, необходимо настроить и выбрать конфигурацию отладки. Сделать это очень просто. Во вкладке Debug найдите раскрывающееся меню Configuration и нажмите Add Configuration:

VS Code создаст и откроет файл .vscode/launch.json, в котором можно настроить конфигурации Python, а также отладку приложений.

Вы даже можете выполнять удаленную отладку и дебажить шаблоны Jinja и Django. Закройте launch.json и выберите нужную конфигурацию приложения из раскрывающегося списка.

Посмотрите также:

Интеграция с Git

В VS Code прямо из коробки есть встроенная поддержка управления версиями. По умолчанию подключен Git и GitHub, но вы можете установить поддержку других систем. Все работа происходит во вкладке Source Control левого меню:

Если в проекте есть папка .git, весь спектр функций Git/GitHub включается автоматически. Вы можете:

Все эти функции доступны прямо из пользовательского интерфейса:

VS Code также распознает изменения, внесенные вне редактора.

Visual Studio Code + Python = довольный разработчик

Visual Studio Code – один из самых крутых редакторов кода и замечательный инструмент для разработки. Редактор из коробки предлагает множество полезных возможностей и гибко подстраивается под все ваши потребности. Программирование на Python становится проще и эффективнее.

А какой редактор (или полноценную IDE) для разработки на Python используете вы?

Управление зависимостями играет важную роль для разработчиков пакетов и ПО. Но как насчет специалистов по науке о данных, которые не занимаются развертыванием PyPI или conda-forge?

Если вы уже работали с Python, то знаете, как тяжело разобраться в этой загроможденной среде разработки с большим количеством установленных пакетов. Поиск действительно необходимых для проекта пакетов — непростая задача для выполнения вручную .

Пакеты не всегда обновляются одновременно , а многие из них несовместимы друг с другом или даже с используемой версией Python или Anaconda. Нет никаких гарантий, что пакеты из разных каналов в conda не будут конфликтовать. При загрузке всех элементов в одну большую среду возникновение противоречивых зависимостей неизбежно. Не говоря уже о различных инструментах, таких как pip, pipx, conda, poetry, hatch, pipenv, pyenv, virtualenv, pyvenv, pyenv-virtualenv, virtualenvwrapper, pyenv-virtualenvwrapper и venv… которые, несмотря на похожие названия, зачастую даже не совместимы друг с другом.

Еще одна причина не использовать anaconda вне контейнера — вы не знаете, что именно запускаете. В некоторых случаях сценарий активации anaconda настолько сильно искажает очистку среды системы pre-pyenv, что единственный способ быстро решить эту проблему — добавить HOST=$(hostname) к .zshrc.

Здесь можно найти краткое руководство по настройке системы с помощью pyenv и pyenv-virtualenv. Преимущества такого способа управления:

чистый, гибкий и реверсивный;
устойчивый к ошибкам пользователей;
хорошая защита от ошибок, возникающих в среде при работе с anaconda.

Для защиты важных файлов перед установкой новой системы с помощью этого метода также рекомендую использовать Arq Cloud Backup, который работает аналогично git и почти полностью автоматизирован.

После завершения установки pyenv можно приступать к созданию рабочих процессов в виртуальных средах. Рассмотрим создание проекта с дистрибутивом Anaconda, чтобы узнать, как можно использовать Visual Studio Code для разработки Jupyter notebooks и их конвертирования в сценарии .py.

У каждого проекта должна быть своя директория, а у каждой директории — своя виртуальная среда. Эта структура выполняет две важные функции:

Обеспечивает правильную организацию всех элементов, что упрощает разделение проектов, управление зависимостями и исключает лишние элементы.
Позволяет создать отдельный .python-version file для каждой директории (и, следовательно, для каждого проекта). Это означает, что pyenv-virtualenv может автоматически переключаться на соответствующую среду при смене директории.

TL;DR-версия для установки проекта:

Создайте папку проекта и перейдите ( cd ) в нее.
Установите проект Python с помощью pyenv local $PYTHON_VERSION .
Запустите эту команду для создания виртуальной среды: pyenv virtualenv anaconda3–2019.10 venv-cool_project . Если версия Python не указана, то среда будет использовать ту, которая работает локально на данный момент.
Установите новую среду в качестве локального Python-проекта с помощью команды pyenv local с именем venv и активируйте ее с помощью conda activate venv-cool_project .

При запуске приведенного ниже однострочника при каждом создании нового проекта вы получаете возможность входить и выходить ( cd ) из директорий, а виртуальные среды будут автоматически активироваться и деактивироваться (вам также нужно изменить имя среды и интерпретатор Python).

Ниже представлен GitHub gist со сценарием, который сделает всю работу за вас. Загрузите его (потребуется запустить chmod +x newproj.sh , чтобы убедиться, что он выполняемый). Затем просто используйте его для создания новых проектов, передав ему нужную версию Python и имя проекта:

Visual Studio Code сочетает в себе множество классных функций. Например, он может автоматически выбирать подходящий виртуальный интерпретатор для директории проекта, если вы установите его в соответствии с инструкциями выше.

Для начала воспользуемся brew cask install visual-studio-code .

Затем переходим к настройкам VS Code:

Убедитесь, что терминал системы синхронизирован с терминалом приложения: VS Code должен использовать приложение терминала вашей ОС с переменной «External».
Включите встроенную функцию терминала, чтобы использовать эмулятор в приложении VSCode.

Установите расширение Python для VS Code. Таким образом, при сохранении файла с расширением Python редактор будет знать, что нужно интерпретироваться в контексте Python.

При входе и выходе из директорий проектов в интегрированном терминале интерпретатор python автоматически определяет venvs при наличии файла .python-version (файл должен существовать при правильном использовании pyenv-virtualenv).

Чтобы указать приложению, какой интерпретатор Python нужно использовать, нажмите на имя интерпретатора Python на нижней панели инструментов или откройте палитру команд и введите Python: Select Interpreter .

Находясь в терминале, также можно создавать и активировать новые venvs привычным образом.

Чтобы воспользоваться ноутбуками, просто откройте файл .ipynb или выберите Python: Create New Blank Jupyter Notebook из палитры команд, находясь в среде conda. Теперь можно запускать ячейки и создавать ноутбуки в обычном режиме, но с дополнительным преимуществом, которое не зависит от веб-браузера.

Ноутбук также можно конвертировать в сценарий Python одним щелчком мыши или с помощью Python: Convert to python script :

Это удобный способ превращения разведочного анализа в готовые к выполнению, воспроизводимые программы.

Читайте также: