VSCode python插件自动更新后,运行会有错误

本文讲述了在VSCode中使用Python插件更新后遇到的conda命令执行错误,详细介绍了问题的解决步骤。
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VSCode python插件自动更新后,运行会遇到如下错误:
ERROR conda.cli.main_run:execute(33): Subprocess for ‘conda run [‘python’, ‘/{dir_loc}/python_file.py’]’ command failed. (See above for error)

在这里插入图片描述用此方法已解决!

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### 如何在VSCode中使用Python插件 #### 安装Python插件 对于在线安装,可以通过VS Code的扩展市场来获取官方支持的Python插件。打开VS Code后,在左侧活动栏点击扩展图标(四个方块组成的图形),然后在搜索框内输入`Python`找到由Microsoft维护的Python扩展并单击安装按钮完成安装过程[^1]。 如果处于无法联网的状态,则可以采用离线方式安装该插件。下载对应版本的`.vsix`文件到本地计算机上之后,通过命令行工具运行如下指令来进行手动安装: ```bash code --install-extension ms-python.python-2022.9.11681004.vsix ``` 此操作同样适用于其他任何已下载好的Vsix包形式发布的Visual Studio Code扩展程序[^3]。 #### 配置Python环境 一旦成功安装好Python插件以后,为了能够顺利地编写和调试Python代码,还需要进一步设置工作区内的解释器路径以及其他必要的开发选项。通常情况下,默认会自动检测系统中存在的可用Python解释器;但如果存在多个不同版本或者自定义位置的情况时,则需手动指定目标解释器的位置。这一步骤可通过按快捷键 `Ctrl+Shift+P`(Windows/Linux) 或者 `Cmd+Shift+P`(MacOS),接着输入`Python Select Interpreter` 来启动选择界面实现。 另外值得注意的是,在某些特殊场景下可能还会涉及到虚拟环境中依赖库管理等问题,此时建议参照具体项目需求创建相应的venv/virtualenv等类型的隔离化运行空间,并确保所选中的解释器指向这些特定环境下的可执行文件[^2]。 #### 推荐使用的功能特性 除了基本的支持语法高亮显示之外,这个强大的Python插件还提供了许多实用的功能帮助开发者提高效率,比如智能感知(IntelliSense)、Linting静态分析服务、单元测试集成框架以及远程SSH连接协作等功能模块均得到了良好适配和支持。 #### 使用教程概览 当一切准备就绪之后就可以开始尝试利用上述提到的各种便利设施开展日常编程作业了。例如借助于内置终端快速切换不同的shell session窗口以便同时处理多项任务;或是运用Debug模式逐步跟踪函数调用流程找出潜在错误所在之处等等。
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