[工具]如何在vscode中构建python工程

前言

之前用过Anaconda下的Spyder、Pycharm和Jupyter等写过python的数据分析项目,各有优劣。因为我的C++和Golang项目都是使用的VSCode(CLion、Golang和Pycharm都需要付费使用,而且在Mac上消耗资源比VSCode更大),所以索性将Mac和Windows的python项目都迁移到VSCode上。

安装vscode的python插件
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python插件
选择python解释器

ctrl+shift+P打开vscode的命令行,输入python: select Interpreter选择合适的python版本。

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选择解释器

可以看到在.vscode/launch.json中,python的安装目录已经加入,和用户的全局设置区分开:

{
    "python.pythonPath": "C:\\Users\\YANG\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python37\\python.exe"
}
运行代码

现在我已经写好了一个小项目,并使用git托管,在main函数下,首先确保文件组织格式正确:

13946199-11d74eabed5cb02c.png
工程组织格式

windows下你可以直接使用命令行运行项目:

cd ./src
python test.py
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命令行运行

vscode中,只需要右键点击运行代码即可运行工程代码,本质上仍然是调用环境变量中的python.exe执行对应的python文件。

### 如何在 Linux 下配置 VSCode 支持 Python 开发 #### 安装必要的软件包 为了确保能够在 Linux 上顺利使用 Visual Studio Code (VSCode) 进行 Python 编程,需要预先安装一些基础工具。这通常包括 Python 解释器本身以及 pip 包管理器。 #### 安装并设置 VSCodePython 插件 对于希望利用 VSCode 功能来增强 Python 编码体验的开发者来说,在应用程序内安装官方提供的 Python 扩展是非常重要的一步[^1]。该扩展不仅提供了语法高亮显示功能,还集成了 IntelliSense、Linting 和 Debugging 工具等功能。 ```bash # 使用命令行安装Python插件(如果通过商店无法找到) code --install-extension ms-python.python ``` #### 设置合适的 Python 解释器 一旦完成了上述操作,则需指定要使用的特定版本的 Python 解析程序。可以通过按下 `F1` 键调出命令面板,并输入 “Python: Select Interpreter”,之后从列表选项里挑选适合当前项目的解析器版本[^2]。 #### 构建项目结构与初始化工作区 建立合理的目录布局有助于更好地管理和维护代码资源。一般建议创建一个新的文件夹作为整个工程的基础路径,并在此基础上进一步划分源代码和其他辅助材料的位置。 #### 创建独立的虚拟环境 考虑到不同应用可能依赖于不同的库集合及其各自的版本号,因此强烈推荐为每个新启动的应用构建专属的虚拟环境。这样做的好处是可以有效防止因共享全局环境中存在的冲突而导致的问题发生。 ```bash # 基于venv模块创建新的虚拟环境 python3 -m venv ./my_project_env source my_project_env/bin/activate # 启动激活此虚拟环境 deactivate # 关闭退出时使用 ``` #### 测试简单的 Python 程序执行情况 最后验证一切是否正常运作的一个简单办法就是尝试编写一段小程序,比如经典的打印语句 `"Hello, world!"` 来确认能否正确编译和运行。当看到预期的结果被输出到控制台窗口中时即表明准备工作已经完成得相当不错了。 ```python print("Hello World!") ```
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