Visual studio code как настроить под питон

Visual Studio Code – редактор кода для Python

Для написания реального проекта на Python не подойдет обычный текстовый редактор или стандартная IDLE. Чтобы упростить процесс написания кода, избежать глупых ошибок и получить все необходимые инструменты в одной «коробке», программисты используют специальные редакторы кода или профессиональные IDE.

Что такое Visual Studio Code

VS Code – это редактор кода, который поддерживает большинство популярных языков программирования. К его преимуществам можно отнести:

• Открытый исходный код.
• Большое количество плагинов.
• Небольшой размер и низкие требования к ресурсам компьютера.
• Поддержка большинства операционных систем.
• Автоматическое использование conda и виртуальных сред.
• Редактирование кода в Jupyter.

Несмотря на небольшой размер, VS Code поддерживает все необходимые инструменты для разработки полноценного проекта, например: рефакторинг, интеграцию с Git, отладку и другие.

Установка

VS Code — кроссплатформенное приложение, его можно установить на любую популярную операционную систему.

Windows

Для установки на Windows необходимо:

1. Скачать установщик с официального сайта.
2. Запустить программу установки и следовать инструкциям.
3. Убедиться, что приложение доступно для использования. По умолчанию устанавливается в «…AppData\Local\Programs\Microsoft VS Code».

Linux

Зачастую VS Code есть в репозиториях. В этом случае достаточно выполнить команду в терминале: « sudo apt install vscode «.

Также возможен и следующий вариант установки:

1. Скачать .deb файл с официального сайта.
2. Запустить терминал из того каталога, в котором находится файл (или использовать команду «cd»).
3. Выполнить команду: « sudo apt install .deb «, где — имя скачанного файла.

MacOS

Для установки на MacOS нужно:

1. Скачать установщик для MacOS с официального сайта.
2. Дважды щёлкнуть на архив, чтобы открыть его содержимое.
3. Перетащить «Visual Studio Code.app» в приложения (Applications), чтобы сделать иконку доступной из панели запуска.
4. Добавить VS Code в Dock, для этого кликнуть правой кнопкой мыши по значку и выбрать в контекстном меню «Параметры» — «Сохранить в Dock».

Настройка для Python: полезные плагины

Для установки плагина необходимо:

1. Нажать на значок кубиков на левой панели — пункт «Extensions».
2. Ввести в поле поиска название необходимого расширения.
3. Открыть страницу расширения, для этого нажать на найденный результат.
4. Прочитать информацию о расширении и нажать зеленую кнопку «Install».

На экране выше выбрано установленное расширение. Его можно удалить (Uninstall) или отключить не удаляя (Disable).

Python (от Microsoft)

Расширение «Python» от компании Microsoft – это первое и главное расширения для программиста на Python.

Оно не только добавляет поддержку языка, но и реализует такие функции, как подсветка синтаксиса, отладка, тестирование, форматирование и умное дополнение кода.

Обычно хватает для разработки этого расширения, но при необходимости можно взглянуть и на другие.

autoDocstring (автор Nils Werner)

Плагин позволяет быстро создавать документацию для функций. Доступно несколько форматов документации: стандартная, Google, NumPy и другие.

Писать документацию для функций очень важно, потому что с её помощью другие программисты понимают, что делает функция и зачем она нужна. Для крупного проекта пишется огромный объем документации, расширение autoDocstring значительно упрощает этот процесс и экономит время программистов.

Code Runner (автор Jun Han)

Название расширения полностью описывает его назначение. С его помощью можно выполнять код (не только на языке Python) и выводить результаты в специальное встроенное окно.

Расширение позволяет не переключаться между редактором и терминалом, потому что результаты выводятся в специальное встроенное окно «OUTPUT».

Trailing Spaces by Shardul Mahadik (автор Shardul Mahadik)

Правильность работы кода на Python напрямую зависит от отступов, которые определяют вложенность блоков кода. Неправильные отступы (лишний пробел, сочетание пробелов и табуляций) часто приводят к ошибкам, плагин решает эту проблему. Он подсвечивает завершающие пробелы и позволяет удалить их одним кликом.

Better Comments (автор Aaron Bond)

Плагин позволяет создавать более продвинутые комментарии, которые подсвечиваются разными цветами в зависимости от их типа:

• Предупреждение.
• Вопрос.
• «TODO» — сделать что-то.
• Особенности.

Djaneiro (автор Scott Barkman)

Коллекция сниппетов (фрагментов кода) для шаблонов, моделей и форм Django. Импортирован в VS Code из текстового редактора Sublime Text.

flask-snippets (автор cstrap)

Аналогично Djaneiro плагин импортирован из других редакторов, он позволяет использовать большое количество сниппетов для фрейморка Flask.

Code Linting

Плагин позволяет находить синтаксические и стилистические проблемы в коде на Python. Проблемные участки кода выделяются красной волнистой линией, благодаря плагину программист может обнаружить ошибку, даже не запуская код.

Для того чтобы включить Linting в VS Code, его нужно установить через менеджер пакетов: « pip install pylint »

Запуск кода

Запустить код на Python можно не выходя из программы, процесс довольно удобен, но может отличаться в зависимости от установленных плагинов.

Стандартный запуск кода

Необходимо нажать в любое место файла правой кнопкой мыши и выбрать в контекстном меню пункт «Run Python File In Terminal» (можно воспользоваться зеленой кнопкой воспроизведения в правом верхнем углу).

Затем в нижней части экрана откроется встроенный в VS Code терминал, в котором будет отображен результат выполнения файла, а также его директория.

Запуск кода с Code Runner

Если в VS Code добавлено расширение Code Runner, то запустить код можно:

• Нажав на кнопку «Run Code» в правом верхнем углу (которая заменит там кнопку стандартного запуска).
• Открыв контекстное меню правой кнопкой мыши на файле, который следует запустить и выбрав пункт «Run Code».
• Использовав сочетания клавиш «Ctrl+Alt+N».

В отличии от стандартного метода, Code Runner выводит результаты в специальное окно Output, а не в терминал. Кроме того, он также отображает информацию о коде ошибки и времени выполнения скрипта.

Работа с проектом

VS Code позволяет работать с большим количеством файлов и папок, в нём легко создавать, удалять и систематизировать их. Помимо этого, в редакторе кода реализованы такие вещи, как тестирование, отладка и интеграция с Git.

Тестирование

VS Code способен автоматически распознавать тесты, написанные с помощью unittest, pytest или Nose фреймворков.

Для того чтобы запустить существующий тест, необходимо открыть его в редакторе, нажать правой кнопкой мыши в любом месте файла и выбрать пункт «Run Current Test File». Программа предложит определить структуру и местоположение тестов в проекте, а также создать шаблон для тестов. Все указанные данные сохраняются в настройках рабочего пространства, в файле settings.json.

Тесты, входящие в проект, можно найти, нажав на нижний значок в нижнем меню (химический сосуд). Оттуда же с помощью зеленой двойной кнопки «плей» можно запустить все тесты.

Отладка

VS Code поддерживает все необходимые функции отладки кода:

• Автоматическое отслеживание переменных.
• Просмотр выражений.
• Точки останова.
• Контроль стека вызова.

Для запуска режима отладки нужно нажать клавишу «F5» или использовать одно из меню (в верхней или левой части экрана). После чего появится возможность выбрать объект отладки:

• Скрипт.
• Модуль.
• Веб-приложение django.
• Веб-приложение flask и т. д.

Программист может поставить точки останова, приостановить отладку и «шагать» по коду. В левой части экрана появляются такие важные меню, как переменные, просмотр, стек вызова и точки останова.

Интеграция с Git

VS Code имеет встроенную поддержку таких систем контроля версий, как Git и GitHub. Кроме того, с помощью плагинов программист может добавить поддержку и других систем, которые можно совместно использовать.

Система контроля версий используется в любом крупном проекте, потому что позволяет избежать багов и ошибок, возникающих в новых версиях проекта (проект просто откатывают на более раннюю версию, где этих ошибок нет).

Для использования функций Git нужно открыть папку с проектом. После этого в боковом меню выбрать кнопку «Source Control». В нём выбираем «Initialize Repjsitory».

Тогда можно делать следующее:

• Записывать изменения в репозиторий.
• Добавлять и извлекать изменения из удаленных репозиториев.
• Создавать новые ветви и теги или проверять, существуют ли они.
• Просматривать и решать конфликты слияния;
• Просматривать различия между версиями.

Работа с виртуальной средой (virtualenv)

Виртуальная среда — это контекст (набор зависимостей) в котором выполняется проект. Любая среда прежде всего состоит из интерпретатора и некоторого количества установленных пакетов.

VS Code позволяет много полезных функций для работы с различными средами. По умолчанию Python использует интерпретатор по пути, находящемуся в системной переменной. Если нужно использовать конкретную среду, необходимо открыть палитру команд, нажав сочетание клавиш «Ctrl+Shift+P». Затем ввести туда команду «Python: Select Interpreter».

Также это можно сделать нажав внизу экрана на указанный там текущий интерпретатор. Вы также попадёте в меню выбора и при необходимости можете добавить новый из виртуальной среды.

Переключаться между виртуальными средами можно в любое время. Это бывает очень полезно, когда необходимо протестировать поведение проекта с различными версиями интерпретатора и библиотек.

Заключение

VS Code – это легкий редактор кода, который может похвастаться мощным функционалом для написания кода на Python. Он подойдет не только для написания скриптов, но и для создания серьезных проектов.

С помощью различных плагинов VS Code можно приспособить для выполнения любых задач на Python или любом другом языке.

Источник

Python in Visual Studio Code

Working with Python in Visual Studio Code, using the Microsoft Python extension, is simple, fun, and productive. The extension makes VS Code an excellent Python editor, and works on any operating system with a variety of Python interpreters. It leverages all of VS Code’s power to provide auto complete and IntelliSense, linting, debugging, and unit testing, along with the ability to easily switch between Python environments, including virtual and conda environments.

This article provides only an overview of the different capabilities of the Python extension for VS Code. For a walkthrough of editing, running, and debugging code, use the button below.

Install Python and the Python extension

The tutorial guides you through installing Python and using the extension. You must install a Python interpreter yourself separately from the extension. For a quick install, use Python from python.org and install the extension from the VS Code Marketplace.

Once you have a version of Python installed, activate it using the Python: Select Interpreter command. If VS Code doesn’t automatically locate the interpreter you’re looking for, refer to Environments — Manually specify an interpreter.

You can configure the Python extension through settings. Learn more in the Python Settings reference.

Windows Subsystem for Linux: If you are on Windows, WSL is a great way to do Python development. You can run Linux distributions on Windows and Python is often already installed. When coupled with the Remote — WSL extension, you get full VS Code editing and debugging support while running in the context of WSL. To learn more, go to Developing in WSL or try the Working in WSL tutorial.

Insiders program

The Insiders program allows you to try out and automatically install new versions of the Python extension prior to release, including new features and fixes.

If you’d like to opt into the program, you can either open the Command Palette ( ⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P ) ) and select Python: Switch to Insiders Daily/Weekly Channel or else you can open settings ( ⌘, (Windows, Linux Ctrl+, ) ) and look for Python: Insiders Channel to set the channel to «daily» or «weekly».

Run Python code

To experience Python, create a file (using the File Explorer) named hello.py and paste in the following code:

The Python extension then provides shortcuts to run Python code in the currently selected interpreter (Python: Select Interpreter in the Command Palette):

• In the text editor: right-click anywhere in the editor and select Run Python File in Terminal. If invoked on a selection, only that selection is run.
• In Explorer: right-click a Python file and select Run Python File in Terminal.

You can also use the Terminal: Create New Terminal command to create a terminal in which VS Code automatically activates the currently selected interpreter. See Environments below. The Python: Start REPL activates a terminal with the currently selected interpreter and then runs the Python REPL.

For a more specific walkthrough on running code, see the tutorial.

Autocomplete and IntelliSense

The Python extension supports code completion and IntelliSense using the currently selected interpreter. IntelliSense is a general term for a number of features, including intelligent code completion (in-context method and variable suggestions) across all your files and for built-in and third-party modules.

IntelliSense quickly shows methods, class members, and documentation as you type, and you can trigger completions at any time with ⌃Space (Windows, Linux Ctrl+Space ) . You can also hover over identifiers for more information about them.

Tip: Check out the IntelliCode extension for VS Code (preview). IntelliCode provides a set of AI-assisted capabilities for IntelliSense in Python, such as inferring the most relevant auto-completions based on the current code context.

Linting

Linting analyzes your Python code for potential errors, making it easy to navigate to and correct different problems.

The Python extension can apply a number of different linters including Pylint, pycodestyle, Flake8, mypy, pydocstyle, prospector, and pylama. See Linting.

Debugging

No more print statement debugging! Set breakpoints, inspect data, and use the debug console as you run your program step by step. Debug a number of different types of Python applications, including multi-threaded, web, and remote applications.

For Python-specific details, including setting up your launch.json configuration and remote debugging, see Debugging. General VS Code debugging information is found in the debugging document. The Django and Flask tutorials also demonstrate debugging in the context of those web apps, including debugging Django page templates.

Environments

The Python extension automatically detects Python interpreters that are installed in standard locations. It also detects conda environments as well as virtual environments in the workspace folder. See Configuring Python environments. You can also use the python.pythonPath setting to point to an interpreter anywhere on your computer.

The current environment is shown on the left side of the VS Code Status Bar:

The Status Bar also indicates if no interpreter is selected:

The selected environment is used for IntelliSense, auto-completions, linting, formatting, and any other language-related feature other than debugging. It is also activated when you use run Python in a terminal.

To change the current interpreter, which includes switching to conda or virtual environments, select the interpreter name on the Status Bar or use the Python: Select Interpreter command.

VS Code prompts you with a list of detected environments as well as any you’ve added manually to your user settings (see Configuring Python environments).

Installing packages

Packages are installed using the Terminal panel and commands like pip install

(Windows) and pip3 install

(macOS/Linux). VS Code installs that package into your project along with its dependencies. Examples are given in the Python tutorial as well as the Django and Flask tutorials.

Jupyter notebooks

If you open a Jupyter notebook file ( .ipynb ) in VS Code, you can use the Jupyter Notebook Editor to directly view, modify, and run code cells.

You can also convert and open the notebook as a Python code file. The notebook’s cells are delimited in the Python file with #%% comments, and the Python extension shows Run Cell or Run All Cells CodeLens. Selecting either CodeLens starts the Jupyter server and runs the cell(s) in the Python interactive window:

Opening a notebook as a Python file allows you to use all of VS Code’s debugging capabilities. You can then save the notebook file and open it again as a notebook in the Notebook Editor, Jupyter, or even upload it to a service like Azure Notebooks.

Using either method, Notebook Editor or a Python file, you can also connect to a remote Jupyter server for running the code. For more information, see Jupyter support.

Testing

The Python extension supports testing with unittest and pytest.

To run tests, you enable one of the frameworks in settings. Each framework also has specific settings, such as arguments that identify paths and patterns for test discovery.

Once discovered, VS Code provides a variety of commands (on the Status Bar, the Command Palette, and elsewhere) to run and debug tests, including the ability to run individual test files and individual methods.

Configuration

The Python extension provides a wide variety of settings for its various features. These are described on their relevant topics, such as Editing code, Linting, Debugging, and Testing. The complete list is found in the Settings reference.

Other popular Python extensions

The Microsoft Python extension provides all of the features described previously in this article. Additional Python language support can be added to VS Code by installing other popular Python extensions.

1. Open the Extensions view ( ⇧⌘X (Windows, Linux Ctrl+Shift+X ) ).
2. Filter the extension list by typing ‘python’.

The extensions shown above are dynamically queried. Click on an extension tile above to read the description and reviews to decide which extension is best for you. See more in the Marketplace.

Источник