如何在 Visual Studio Code 中设置 Python

Microsoft Python 插件使在 Visual Studio Code 中使用 Python 变得轻松、愉快且高效。因此，VS Code 在所有操作系统和 Python 解释器上都能完美地充当 Python 编辑器。它利用了 VS Code 的所有功能，提供代码检查、调试、自动补全、IntelliSense、单元测试，并能快速切换虚拟和 Conda 环境以使用 Python。

本页仅提供 VS Code Python 扩展的各种功能的摘要。使用下面的按钮访问有关编辑、运行和调试代码的教程。

安装 Python 和 Python 扩展。

您可以按照教程中的说明安装 Python 并使用该扩展。Python 解释器必须单独安装，而非包含在扩展中。为了快速安装，请使用来自 python.org 的 Python 和来自 VS Code Marketplace 的扩展。

使用 Python: Select Interpreter 命令在安装后激活 Python。如果 VS Code 找不到您正在寻找的解释器，请参阅 Environments - Manually select an interpreter（环境 - 手动选择解释器）。

通过选项，您可以自定义 Python 插件。Python Settings reference（Python 设置参考）提供了更多信息。

如果您使用 Windows，WSL 是 Python 开发的绝佳工具。Windows Subsystem for Linux（Linux 的 Windows 子系统）。

执行 Python 代码

为了熟悉 Python，请创建一个名为 hello.py 的文件并将以下代码粘贴进去

Python 扩展通过以下快捷方式，可以使用当前选定的解释器（在命令面板中的 Python: Select Interpreter）运行 Python 代码。

通过在文本编辑器中的任何位置右键单击，在终端中运行 Python 文件。仅运行选定的选项（当其处于活动状态时）。

通过在资源管理器中右键单击 Python 文件，在终端中运行 Python 文件。

您还可以使用 Terminal: Create New Terminal（终端：创建新终端）命令创建一个终端，Visual Studio Code 会立即在该终端中启动当前选定的解释器。请参阅下面的 Environments（环境）。Python: Start REPL（Python：启动 REPL）命令会在激活了当前选定解释器的终端后启动 Python REPL。

IntelliSense 和自动补全

使用配置好的解释器，Python 插件即可实现代码补全和 IntelliSense。多种功能统称为“智能代码补全”（上下文中的方法和变量建议），涵盖您所有文件中的内置和第三方模块。

您输入时，IntelliSense 会立即显示方法、类成员和文档。您还可以随时按 **Ctrl+Space** 强制执行补全。您还可以将光标悬停在标识符上以了解更多信息。

• 代码检查

代码检查会检查您的 Python 代码中潜在的错误，从而轻松查找和修复各种问题。

Python 扩展可以使用 Pylint、pycodestyle、Flake8、mypy、pygostyle、prospector 和 pylama 等各种代码检查器。

• 调试

打印语句调试结束了！设置断点，查看数据，并在反复运行程序时使用调试控制台。

打印语句调试结束了！在迭代运行程序时，设置断点，检查数据，并使用调试控制台。调试多种 Python 应用程序类型，例如多线程、Web 和远程应用程序。

有关 Python 特定的信息，请参阅 Debugging（调试），例如设置 launch.json 配置和远程调试。调试文档包含有关 VS Code 调试的常规信息。Django 和 Flask 的教程还演示了如何调试这些 Web 应用程序，包括如何调试 Django 页面模板。

• 环境

Python 插件会自动在常见位置查找已安装的 Python 解释器。此外，它还会查找工作区文件夹中的虚拟和 Conda 环境。请参阅 Python 环境配置。

VS Code 状态栏的左侧显示当前环境

如果未选择解释器，状态栏也会显示

除了调试之外，所选环境还用于与语言相关的功能，如 IntelliSense、自动补全、代码检查和格式化。此外，在终端中启动 Python 时，它也会被激活。

使用 Python: Select Interpreter（选择解释器）命令或单击状态栏中当前解释器的名称来更改它，包括更改为 Conda 或虚拟环境。

VS Code 会为您提供一个已识别环境的列表，以及您已手动添加到用户设置的环境。

• 设置包

使用终端面板和命令，如 pip install package name>（Windows）和 pip3 install package name>（macOS/Linux），来安装包。VS Code 会将该包及其所有依赖项安装到您的项目中。Django 和 Flask 教程以及 Python 指南中提供了示例。

• Jupyter Notebook

如果您在 Visual Studio Code 中打开 Jupyter 笔记本文件（.ipynb），Jupyter 笔记本编辑器将允许您立即分析、修改和执行代码单元。

该笔记本可以转换为 Python 代码文件并作为 Python 代码文件打开。笔记本中的单元由 #%% 注释分隔，该文件的 Python 扩展会显示 Run Cell（运行单元）或 Run All Cells CodeLens（运行所有单元 CodeLens）。通过选择两个 CodeLens 选项之一，即可启动 Python 交互式窗口的单元以及 Jupyter 服务器。

您可以通过将笔记本作为 Python 文件打开来利用 VS Code 的调试功能。然后，可以创建的笔记本文件可以上传到 Azure Notebooks 等服务，或者在 Jupyter Notebook 编辑器中作为笔记本进行存储和使用。

为了执行代码，您还可以通过 Notebook Editor 或 Python 文件连接到远程 Jupyter 服务器。有关更多详细信息，请访问 Jupyter support（Jupyter 支持）。

• 测试

Python 扩展支持使用单元测试和 pytest 进行测试。

您必须在设置中启用其中一个框架才能运行测试。每个框架都提供选项，例如指定测试发现路径和模式的参数。

正确使用时，VS Code 在状态栏、命令面板等位置提供了许多用于运行和调试测试的命令，包括执行特定测试文件和方法的*能力*。

• 配置

Python 插件为每种不同的功能提供了大量的设置。它们各自讨论了测试、调试、代码检查和代码编辑等主题。

• 其他流行的 Python 插件

本文前面部分概述的所有功能都包含在 Microsoft Python 扩展中。安装其他流行的 Python 扩展将增强 VS Code 对 Python 语言的支持。

• 使用 Ctrl+Shift+X 打开 Extensions view（扩展视图）。
• 要缩小扩展列表，请键入“python”。