Python 最好用的8个VS Code扩展

VS Code 一直加载 Python 扩展(全) Python 扩展是 VS Code 中非常受欢迎的扩展之一,它为用户提供了丰富的 Python 开发工具和功能。VS Code 的扩展是通过加载扩展的代码和资源来实现功能扩展的。在未来,随着 VS Code 和 Python 扩展的不断发展,可以期待更好的稳定性和兼容性,减少加载问题的出现。由于加载问题的原因多种多样,没有特定的算法来解决一直加载 Python 扩展的问题。一直加载 Python 扩展会影响开发者的工作效率和体验,无法使用扩展提供的功能和工具,可能导致开发进度延迟或故障排查困难。 阅读详情

1. Python extension for Visual Studio Code

这个扩展是由微软官方提供的,支持但不仅限于以下功能:

  • 通过Pylint或Flake8支持代码检查

  • 在VS Code编辑器中调试代码

  • IntelliSense支持自动完成,代码导航和格式化。

  • 支持Jupyter Notebook,Pytest和Unittest

  • 在编辑器中轻松切换Python环境

2.Python Preview

这个插件很牛皮,能够实时可视化你的代码结果。

不仅如此,还能为VSCode切换各种主题皮肤。

3.Sort lines

这个扩展很有意思,可以给你按字母大小排序(升序、降序),也可以进行排序+去重。而且还能将所有文本打乱顺序。

做短文本分类的训练,清洗数据集的时候,这个工具大有用处。

4.Git Graph

这玩意可是Git神器,堪比Pycharm内的Git管理器。

通过这个扩展,可以清楚地看见当前分支的commit记录和变化,可以通过按钮的方式轻易地创建、切换分支、cherry pick、merge等操作。

对比分支、查看未提交的修改......还有许多可定制的扩展设置。

5.Python Snippets

很多时候,我们用到的代码片段都是类似的,比如for循环、try/catch等等,现在有了这个工具,我们只需要输入命令生成代码片段,然后再进行微调,就能完成功能的开发。

此外,有些时候我们可能会忘记某些内置函数的用法,这个工具也能给你提供示例代码做参考,而不用你再去搜索引擎搜索示例,实在非常方便。

6.Better Comments

这是一个让你能更好地编写注释的工具,它能根据关键词用不同的颜色高亮代码片段。支持以下类型的高亮:

1. 感叹号 “!” 代码警告。
2. 问号“?”代表存留疑问。
3. TODO 代码未来将要进行的操作。
4. @param 参数

此外,它还支持在设置中自定义需要高亮句子的首部关键词。

7.autoDocstring

这个扩展我应该已经推荐了好多次,能够自动生成函数的注释格式,通过tab键快速切换填充块编写相应的注释。

8.Python Indent

你有没有觉得VSCode里对Python的自动缩进有点不准确?甚至可以用“丑”来形容。每次我都喜欢强行矫正VSCode给我做的自动缩进。

经过一番查阅,我终于找到了能纠正VSCode缩进错误的扩展,它就是Python Indent,看看下面的示例,相信你也会安装它。

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的Python 实战教程,请持续关注菜鸟学Python。

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很赞!Python 最好用的8个VS Code扩展!

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贝叶斯统计 [韦来生编]

贝叶斯(Bayes)统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外,还要利用参数的先验信息,因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”,近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。  本书共分六章。第1章是绪论,介绍了贝叶斯统计的若干基本概念,同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法,包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题,书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。  大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容,教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲,留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。  作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容,以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。  本书编写准备过程中,中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版,作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

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菜鸟学Python
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