在vscode中运行Python

电脑空间越来越少，*减少Jetbrains的IDE的个数，把一些IDE干的活交给vscode。

前置工作

• Python解释器安装

  从Python官网下载系统对应的安装包

  或者使用系统对应的包管理器(例如choco[Windows], apt[Ubuntu], brew[MacOS]等等)。

• 从微软的vscode商城下载Python插件。

配置vscode的pythonPath

pythonPath是vscode的python运行环境，默认值是python，相当于在命令行下的默认python环境。

但问题是MacOS和部分Linux发行版自带Python2，这些系统上的默认python环境被设置为python2，你自己安装的python3被指向shell命令python3。pip和pip3则分别对应了python2和python3。

所以需要打开settings.json，在大括号里申明使用python3作为默认python环境。

"python.pythonPath": "python3",

你也可以使用更加详细的路径，比如:

"python.pythonPath": "/usr/local/bin/python3", //linux or mac

具体的python解释器路径可以在系统命令行中使用which python或者which python3查看。

有时候我们可能会为项目创建独立的虚拟环境，参考virtualenv，这个时候也需要把这里的路径改成虚拟环境的路径。

代码补全

Visual Studio IntelliCode插件可用于Python, TypeScript/JavaScript, Java的代码智能补全。

装完之后会问你是否要开启Microsoft Python Language Server，请选择enable。

代码规范

必须要有一个规则来约束代码无规范而导致的风格不统一问题，养成代码洁癖的好习惯。

使用pylint

pip3(pip) install pylint

pylint有一套自己的命令行工具和python库，具体请到pylint官网学习。

没特殊需求使用vscode提供的默认配置就行。

一个地方需要注意，确保settings.json中的linting.enabled开启。一般默认是true，但如果发现自己在执行了上面步骤后没有代码规范检查，可以去settings.json中添加:

"python.linting.enabled": true,

代码段生成

这是一个非常棒的功能，支持很多代码块自动生成。

try/except/else/finally，class，async/...，被集成到了vscode的自动补全中，可以尝试一下。

调试

调试非常简单，你可以选择不进行任何配置，但是这样你需要每次选择调试的模式。

在侧边栏找到运行调试图标(小虫子)，然后会看到这样一个模块：

直接点Run and Debug会出现：

一般选Python File就好了，其他的模式请参考python debugging、Django、Flask。

除此之外看第一张图下面还有一个选项 create a launch.json file，只要配置好launch，就不需要每次调试都选择调试模式。

点击创建launch，这是系统默认生成的配置：

"version": "0.2.0",
"configurations": [
    {
        "name": "Python: Current File",
        "type": "python",
        "request": "launch",
        "program": "${file}",
        "console": "integratedTerminal"
    }
]

这里对一些奇怪的变量值做一下说明。

• workspaceFolder - vscode中打开的文件夹的路径
• workspaceRootFolderName - vscode中打开的文件夹的名字
• file- 正在打开编辑的文件的绝对路径
• fileBasename - 正在打开编辑的文件的名字
• fileBasenameNoExtension - 正在打开编辑的文件的名字(无扩展名)

这些是常用的，还有一些不常用的，less is more，先了解这么点就够了，网上其他教程一般用不到。

顺带提一些这个${}语法，不熟悉JavaScript的可能比较迷惑，这个会计算出变量的值，然后填入字符串。json是JavaScript object notation，本质上就是一个格式比较清晰的字符串。

Jupyter支持

vscode自带jupyter notebooks的扩展.ipynb文件编辑器，而且比jupyter要强大许多，你有足够的理由不是用jupyter编辑ipynb。

• 智能补全比原生jupyter好。

• 支持.ipynb转换成.py文件。

• 查看内核中的变量。

  jupyter虽然分块执行方便，但运行过的代码产生的变量还会保存在内核中，这会造成一些意外引用。