Как установить tkinter в visual studio

Обновлено: 06.01.2025

Python становится все более популярным языком программирования, и каждый хочет начать работу с Python. Но мы видели, что большинство разработчиков не понимают, с чего они могут начать и как создать свое первое приложение на Python. Итак, эта статья продемонстрирует вам, как вы можете создать свое первое приложение на Python в Visual Studio 2017, и после создания вашего первого проекта на Python мы увидим несколько небольших примеров Python, чтобы вы могли лучше понять, как начать написание вашей программы и как ее запустить.

Бэкграунд

Реализация

Сначала откройте Visual Studio 2017 или более позднюю версию, откройте меню «File» и выберите «New», а затем «Project». Откроется окно «New Project», из которого мы можем выбрать различные виды шаблонов приложений. Но давайте выберем Python из установленного раздела [Левая панель] и на средней панели выберите «Python Application» и укажите подходящее имя и местоположение для этого приложения, как показано на следующем рисунке, и нажмите «ОК».

Таким способом подготовка проекта займет несколько секунд. На следующем рисунке показана базовая структура приложения Python, мы можем расширить ее в соответствии с нашими требованиями. Здесь вы найдете «Python Environments», где будет работать наше приложение. Помимо этого, он имеет один файл «FirstPythonDemo.py».

print ( 'This is my first python program' )

Теперь давайте запустим программу в Visual Studio 2017, как обычно мы делаем, чтобы запустить программу с использованием F5, и вы получите следующий результат:

Отлично, мы можем запустить наш первый проект на Python в Visual Studio. Мы не думаем, что у вас возникнет проблема, если вы будете следовать всем шаг за шагом и ваша среда Python будет правильно настроена. Давайте расширим вышеуказанную программу и добавим еще немного кода, чтобы понять Python.

Здесь выше, у нас есть три основных примера в Python. Первый, как было сказано выше, - лишь печать текста. Во втором примере мы объявляем две переменные как x и y и добавляем обе в третью переменную как z и выводим вывод. В третьем примере мы создаем один метод как sayHello () и вызываем его. Давайте запустим программу и посмотрим вывод.

Вышеуказанный результат соответствует ожиданиям. Первый - это печать текста, второй - вывод суммы 5 и 4, а третий - метод, который снова печатает некоторый текст.

Давайте разберемся немного подробнее со свойствами проекта Python. Иногда требуется работать с какой-либо другой версией Python, это может быть более высокая версия или более низкая версия. Это можно изменить в окнах свойств проекта. Щелкните правой кнопкой мыши по проекту и перейдите к свойствам, здесь, в общем разделе, вы найдете Интерпретатор с некоторыми из установленных версий Python, как показано на следующем рисунке. Вы можете изменить его, если хотите. На вкладке General мы также можем изменить файл запуска и сделать другой файл python файлом запуска.

Заключение

Итак, сегодня мы узнали, как создать наш первый проект Python в Visual Studio 2017, запустить первую программу и расширить ее. Надеемся, что этот пост поможет вам.

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).

Python относится к наиболее востребованным и популярным языкам программирования. Достоинства языка:

широкое назначение;
кроссплатформенность;
простота.

Python не предназначен для чего-то конкретного, это язык общего назначения: подходит для web-проектов, для desktop- и серверных приложений и даже ИИ. Он содержит множество библиотек для машинного обучения, автоматизации процессов, анализа и визуализации данных.

Python реализован под всеми распространенными операционными системами и на множестве архитектур – Windows, Linux, MacOS, даже на мини-компьютерах Arduino. Система зависимостей хорошо продумана, и разворачивание приложений на другой машине происходит легко и без сюрпризов.

Python достаточно прост, сравните количество и понятность строк кода:

“Java” справляется в 5 строк, используем множество скобок.

“C” работает похоже, хоть строк и немного меньше:

Python использует одну понятную строку:

Python поддерживает любой стиль программирования. Изначально, это был объектно-ориентированный язык, но со временем он стал поддерживать и парадигму функционального программирования. Обычно за изучение Python берутся те программисты, у которых уже имеется опыт работы с языками C++ или Java, а также функциональным языком (например Lisp).

Профессиональным программистам Python также необходимы знания:

веб-фреймворка Django;
Java, и C/C++;
JavaScript, REST, CSS, HTML, Web Sockets, AJAX, Canvas;
систем управления базами данных.

Python — интерпретируемый язык. В этом его главный недостаток. Программы, написанные на Python, работают медленнее, чем созданные на компиллируемых языках (C, C++). Но медленный код можно переписать на C или C++ и связать его с Python.

Выполнение Python кода осуществляется в подходящем окружении, таком как Visual Studio и веб-серверы.

Python поддерживает большое количество библиотек для создания GUI-приложений: Tkinter, PyQt, PyGTK и др.

Последние несколько лет специалисты Microsoft трудились над тем, чтобы добавить поддержку инструментов разработчика Python в одни из наших самых популярных продуктов: Visual Studio Code и Visual Studio. В этом году все заработало. В статье мы познакомимся с инструментами разработчика Python в Visual Studio, Visual Studio Code, Azure и т. д. Заглядывайте под кат!

Python — один из самых быстро развивающихся языков программирования, к которому обращаются как начинающие, так и опытные разработчики. Его популярность обусловлена легкой в освоении семантикой и широким спектром применения, начиная от написания скриптов и заканчивая созданием веб-сервисов и моделей машинного обучения.

Visual Studio Code

Расширение Python для Visual Studio Code с открытым исходным кодом включает в себя другие общедоступные пакеты Python, чтобы предоставить разработчикам широкие возможности для редактирования, отладки и тестирования кода. Python — самый быстроразвивающийся язык в Visual Studio Code, а соответствующее расширение является одним из самых популярных в разделе Marketplace, посвященном Visual Studio Code!

Чтобы начать работу с расширением, необходимо сначала скачать Visual Studio Code, а затем, следуя нашему руководству Начало работы с Python, установить расширение и настроить основные функции. Рассмотрим некоторые из них.

Прежде всего необходимо убедиться, что Visual Studio Code использует правильный интерпретатор Python. Чтобы сменить интерпретатор, достаточно выбрать нужную версию Python в строке состояния:

Селектор поддерживает множество разных интерпретаторов и сред Python: Python 2, 3, virtualenv, Anaconda, Pipenv и pyenv. После выбора интерпретатора расширение начнет использовать его для функции IntelliSense, рефакторинга, анализа, выполнения и отладки кода.

Чтобы локально запустить скрипт Python, можно воспользоваться командой «Python: Create Terminal» («Python: создать терминал») для создания терминала с активированной средой. Нажмите CTRL + Shift + P (или CMD + Shift + P на Mac), чтобы открыть командную строку. Чтобы выполнить файл Python, достаточно щелкнуть на нем правой кнопкой мыши и выбрать пункт «Run Python File in Terminal» («Запустить файл Python в терминале»):

Эта команда запустит выбранный интерпретатор Python, в данном случае виртуальную среду Python 3.6, для выполнения файла:

Расширение Python также включает шаблоны отладки для многих популярных типов приложений. Перейдите на вкладку «Debug» («Отладка») и выберите «Add Configuration…» («Добавить конфигурацию. ») в выпадающем меню конфигурации отладки:

Вы увидите готовые конфигурации для отладки текущего файла, подключающегося к удаленному серверу отладки или соответствующему приложению Flask, Django, Pyramid, PySpark или Scrapy. Для запуска отладки нужно выбрать конфигурацию и нажать зеленую кнопку Play (или клавишу F5 на клавиатуре, FN + F5 на Mac).

Расширение Python поддерживает различные анализаторы кода, для которых можно настроить запуск после сохранения файла Python. PyLint включен по умолчанию, а другой анализатор можно выбрать с помощью команды «Python: Select Linter» («Python: выбрать анализатор кода»):

Это еще не все: предусмотрена поддержка рефакторинга, а также модульного тестирования с помощью unittest, pytest и nose. К тому же вы можете использовать Visual Studio Live Share для удаленной работы над кодом Python вместе с другими разработчиками!

Python в Visual Studio

Чтобы включить поддержку Python в Visual Studio на Windows, необходимо выбрать рабочую нагрузку «Разработка на Python» и (или) рабочую нагрузку «Приложения для обработки и анализа данных и аналитические приложения» в установщике Visual Studio:

Можно установить различные версии Python и Anaconda, выбрав их в меню дополнительных компонентов (см. правую часть скриншота выше).

После установки рабочей нагрузки Python, можно начать работу, создав проект Python в разделе с помощью меню «Файл -> Новый проект» (в списке установленных компонентов выберите Python):

Чтобы создать приложение с нуля, откройте шаблон приложения Python и приступайте к написанию кода. Также можно создать проект, взяв за основу существующий код Python или используя веб-шаблоны для Flask, Django и Bottle. Ознакомьтесь с нашим Руководством по Flask и Руководством по Django, чтобы получить подробную информацию по разработке веб-приложений с помощью этих платформ и Visual Studio.

Если установлена рабочая нагрузка по обработке и анализу данных, также можно использовать шаблоны для проектов по машинному обучению с использованием Tensorflow и CNTK.
После того как проект создан, управлять виртуальными средами и средами conda можно с помощью узла «Python Environments» («Среды Python») в обозревателе решений и окне среды Python. Щелкнув правой кнопкой мыши по активной среде Python и выбрав соответствующий пункт меню, можно установить дополнительные пакеты:

Можно даже проводить отладку кода на обоих языках в рамках одного сеанса, например, переключившись с типа отладки C++ на Python/Native:

Ознакомиться с подробной информацией о вставке Python в приложения C++ можно в публикации Вставка Python в проект C++ в блоге Python.

Кроме того, Visual Studio включает профилировщик Python и поддерживает модульное тестирование Python в Обозревателе тестов.

Python в Azure

Пакет Azure SDK для Python позволяет создавать службы в Azure, управлять ими и взаимодействовать с ними. Командная строка Azure CLI написана на Python, поэтому почти все, что она позволяет сделать, вы можете также выполнить на программном уровне с помощью пакета Python SDK.

Можно устанавливать отдельные библиотеки, например для установки пакета SDK для взаимодействия с Azure Storage воспользуйтесь командой:

Рекомендуется устанавливать только нужные вам пакеты, но для удобства вы можете установить весь набор пакетов Azure SDK, выполнив следующую команду:

После установки пакета SDK вы получаете доступ ко множеству полезных служб, начиная от использования API машинного обучения с помощью Azure Cognitive Services и заканчивая размещением глобально распределенных данных с помощью Azure Cosmos DB.

Веб-приложения можно развернуть с помощью функции Azure «Веб-приложение для контейнеров». Ознакомьтесь с видео From Zero to Azure with Python and Visual Studio Code (В Azure с нуля с помощью Python и Visual Studio Code), предоставляющим всю необходимую информацию по развертыванию приложений Flask с использованием Visual Studio Code. Также обратите внимание на краткое пособие по развертыванию приложения Flask с использованием командной строки.

Кроме того, на Azure можно запускать свободно размещенные блокноты Jupyter, поэтому локальная установка Jupyter не потребуется. К блокнотам Jupyter можно открывать доступ для их совместного использования. Например, вы можете просмотреть находящийся в общем доступе блокнот для создания рукописного текста с помощью машинного обучения:

Полезные материалы по теме

Мини-книга «Создавайте более качественные приложения и быстро используйте данные там, где это нужно»

Читайте электронную книгу Создание современных приложений на основе больших данных в глобальном масштабе, чтобы узнать, как готовая к использованию глобально распределенная служба баз данных Azure Cosmos DB меняет подходы к управлению данными. Обеспечивайте доступность, согласованность и защиту данных, используя передовые отраслевые технологии корпоративного класса для соблюдения нормативных требований и обеспечения безопасности. Начните разработку лучших приложений для своих пользователей на базе одной из пяти четко определенных моделей согласованности.

Семинар «Как выбрать правильную инфраструктуру для выполнения ваших рабочих нагрузок в Azure»

В этом семинаре присоединитесь к рассказу регионального директора Microsoft Эрику Бойду, MVP Azure, о том, как выбрать правильные виртуальные машины, хранилища и сети для приложений и рабочих нагрузок в Azure.

Руководство по архитектуре облачных приложений

Используйте структурированный подход к разработке облачных приложений. В этой 300-страничной электронной книге об архитектуре облачных вычислений рассматриваются рекомендации по архитектуре, разработке и внедрению, которые применяются независимо от выбранной облачной платформы. В это руководство включены шаги по:

Читайте также: