VSCode运行Python实战:从数据科学到Web开发

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    开发一个多功能的Python项目模板,包含:1. 数据科学(Jupyter Notebook集成、Pandas/Matplotlib示例);2. Web开发(Flask/Django基础配置);3. 自动化脚本(文件处理示例)。要求自动生成.vscode配置文件夹(含launch.json等),内置虚拟环境配置指引,并通过注释说明各模块用途。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在尝试用VSCode搭建一个全能的Python开发环境,既能做数据分析,又能搞Web开发,还能写点自动化脚本。经过一番折腾,终于搞定了一个多功能模板项目,分享下我的实战经验。

1. 环境配置的起点

首先得确保VSCode装好了Python扩展。这个扩展不只是语法高亮,还能智能提示、调试代码,特别实用。装好后,建议直接创建一个项目文件夹,VSCode会自动识别Python环境。

  • 虚拟环境是必须的:用python -m venv venv创建,避免包冲突
  • VSCode右下角能切换解释器,选刚创建的虚拟环境
  • .vscode文件夹里放配置,比如settings.json设置Python路径

2. 数据科学套件配置

数据分析离不开Jupyter Notebook,在VSCode里可以直接用。

  1. 新建.ipynb文件,VSCode会自动进入交互模式
  2. 安装Pandas和Matplotlib:pip install pandas matplotlib
  3. 写个简单示例:加载CSV数据,画折线图

调试时有个小技巧:用# %%分隔代码块,可以像Notebook那样分步运行。

3. Web开发模块准备

Flask和Django是两大常用框架,模板里我两个都配了。

  • Flask最小示例:5行代码启动服务器,配好FLASK_DEBUG=1自动重载
  • Django稍复杂些,需要manage.pywsgi.py,记得在launch.json里配运行参数
  • 重点:.vscode/launch.json里设置好"module": "django"才能调试

4. 自动化脚本彩蛋

加了个文件处理的实用脚本:

  1. 监控文件夹变化(用watchdog包)
  2. 自动压缩图片/重命名文件
  3. 日志记录到CSV

这个脚本用argparse加了命令行参数,VSCode调试时在launch.jsonargs就能测试不同参数。

踩坑记录

  • 虚拟环境在VSCode终端有时不激活:解决方案是手动执行source venv/bin/activate
  • Django调试断点不生效:需要"justMyCode": false配置
  • Jupyter内核连接失败:检查虚拟环境是否装了ipykernel

整套模板我已经传到InsCode(快马)平台,可以直接一键部署体验。他们的在线编辑器自带Python环境,连虚拟环境都不用配,特别适合快速验证想法。

示例图片

实际用下来,这种All-in-One的模板最大的好处是切换场景时不用重新搭环境。早上处理数据,下午写API,晚上跑脚本,一个VSCode窗口全搞定。建议新手试试这种工作流,比零散项目高效多了。

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    开发一个多功能的Python项目模板,包含:1. 数据科学(Jupyter Notebook集成、Pandas/Matplotlib示例);2. Web开发(Flask/Django基础配置);3. 自动化脚本(文件处理示例)。要求自动生成.vscode配置文件夹(含launch.json等),内置虚拟环境配置指引,并通过注释说明各模块用途。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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