1.6 Python3 与 Visual Studio

原创 于 2025-06-18 08:30:00 发布 · 208 阅读 · 1 ·
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#visual studio #ide #python

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1. VS 2022安装Python组件

  1.1 安装python相应的组件

  1.2 配置环境

2. VisStudio2022 python添加模块

1. VS 2022安装Python组件

  1.1 安装python相应的组件
  1. 在菜单栏点击工具->获取工具和功能
  2. 如图

按照图片勾选后，点击修改，等待安装完成即可。

  1.2 配置环境

1.新建一个Python程序

  1. 写一个简单的程序
  2. 配置Python环境，如图右键Python环境->添加环境

2. VisStudio2022 python添加模块

进入项目中的 Python 环境。可以通过 View -> Other Windows -> Python Environments 打开 Python 环境管理器

选择 下拉菜单“概述”--“包（PyPI）”,然后输入查询的python 模块直接点击安装

或者，打开视图--终端，下方出现“开发者 Power Shell”

然后在里面输入 “pip install XXX ” , 回车只要联网就会自动安装。(XXX 表示待安装的模块名)

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实例1--C#上位机+后台C应用线程
01-14 1310
C# 上位机 + 后台C/C++ 应用通过这种结合方式，上位机不仅能够充分利用C/C++的高效性能，还能通过C#简化开发过程，提升用户体验，在许多高性能计算和工业控制系统中具有重要的应用价值。
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5.3 Python3 错误和异常
06-27 833
Python错误与异常处理指南 本文介绍了Python中常见的错误类型和异常处理机制。主要内容包括：1)常见的错误类型如语法错误、名称错误等；2)使用try/except/finally进行异常捕捉；3)自定义异常类的方法；4)资源清理的finally和with语句；5)断言的使用；6)实际应用示例包括用户输入验证、文件处理和API请求。通过合理的异常处理，可以提高代码的健壮性和可维护性。文章提供了全面的处理方案和具体代码示例，帮助开发者掌握Python异常处理的最佳实践。
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5.2 Python3 多线程
06-27 886
Python多线程编程指南 摘要：本文详细介绍了Python中的多线程编程，主要涵盖以下内容： 基本用法 - 使用threading模块创建线程的两种方式（直接调用和继承Thread类） 线程同步机制 - 包括Lock、RLock、Condition和Semaphore的使用方法 线程间通信 - 通过Queue实现线程安全的数据交换 线程池 - 使用concurrent.futures模块简化线程管理 注意事项 - 包括GIL限制、线程安全、避免死锁等重要考虑因素 实用案例 - 提供多线程下载文件、网页爬虫
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5.1 Python3 命名空间和作用域
06-26 754
Python命名空间与作用域摘要： 命名空间是名称到对象的映射，用于组织变量避免冲突。Python有三种命名空间类型：内置（如print()）、全局（模块级变量）和局部（函数内部变量）。访问遵循LEGB规则（Local→Enclosing→Global→Built-in）。作用域决定了变量的可见性，分为局部、闭包、全局和内置作用域。使用global和nonlocal关键字可修改不同作用域的变量。命名空间是动态的，可通过globals()和locals()访问。理解命名空间和作用域对编写清晰代码至关重要，尤其
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4.13 Python3 timeit 模块：性能度量工具
06-26 1198
Python的timeit模块是测量代码执行时间的标准工具，主要用于性能对比和优化。它提供两种使用方式：命令行模式和程序内调用，核心函数包括timeit()和repeat()，支持多次测量取最小值。最佳实践包括：设置合理的执行次数、使用setup分离初始化代码、进行重复测试。典型应用场景包括比较字符串连接方式、函数执行时间、数据结构操作性能等。通过具体实例展示了列表推导式与append方法、不同字符串格式化技术、类方法调用开销等常见用例的性能差异分析，帮助开发者基于数据优化代码性能。
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4.12 Python3 XML 解析
06-25 992
本文介绍了Python处理XML的几种方法，包括标准库的ElementTree、SAX和DOM解析方式，以及第三方库lxml。ElementTree是最常用的轻量级API，适合中小型XML文件；DOM解析将XML转为树结构但内存消耗大；SAX适合大型文件的流式解析；lxml则提供更强大的XPath支持。文章详细展示了各类方法的基本用法、数据访问与修改操作，并比较了它们的性能特点。最后给出了解析RSS、生成XML等实用示例，并提醒注意XML安全风险。对于大多数场景，推荐使用ElementTree，而高性能需求
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4.11 Python3 数据压缩模块
06-25 875
Python标准库提供了多个数据压缩模块（zlib、gzip、bz2、zipfile和tarfile），支持不同格式的压缩处理。zlib适合数据流压缩，gzip处理GNU zip文件，bz2提供高压缩率，zipfile支持多文件ZIP归档，tarfile可创建压缩的tar包并保留文件元数据。各模块在压缩率、速度和处理方式上各有特点：zlib/gzip适合网络传输，bz2适合高压缩需求，zipfile/tarfile适合文件归档。使用时需注意内存管理、文件权限和路径安全等问题。这些工具为数据处理、日志压缩和系
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4.10 Python3 StringIO 模块
06-24 737
摘要：Python的StringIO模块（Python3中归属于io模块）提供了内存中模拟文件操作的功能，适用于需要文件接口但无需物理文件的场景。它支持文本数据的读写、文件指针操作等常见文件方法，并能重定向系统输出。StringIO常用于单元测试模拟文件、处理CSV数据、生成动态配置等场景，相比磁盘I/O具有更高性能。需注意其仅适用于文本数据（二进制数据需用BytesIO），且大量数据可能消耗内存。典型应用包括捕获打印输出、测试文件处理函数等，是提升代码灵活性和可测试性的实用工具。
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4.9 Python3 csv 模块
06-24 423
Python的csv模块提供了处理CSV文件的完整功能，支持读写操作和多种格式定制。主要方法包括csv.reader()用于读取数据，csv.writer()用于写入数据，以及更便捷的DictReader和DictWriter以字典形式处理数据。模块支持自定义分隔符、引用规则和编码格式，能够处理包含特殊字符的文件。使用时需注意Windows系统的换行问题、文件编码设置以及大数据量的处理效率。通过csv模块，开发者可以轻松实现数据导入导出、数值计算、记录筛选等常见CSV操作，是Python处理表格数据的重要工
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4.8 Python3 File(文件) 方法
06-23 1007
Python文件操作指南：提供了创建、读取、更新和删除文件的基本方法。通过open()函数以不同模式（如'r'、'w'、'a'等）打开文件后，可使用read()、write()等方法进行读写操作，并用seek()调整指针位置。推荐使用with语句自动管理文件资源。此外还介绍了os模块的文件系统操作，包括重命名、删除、检查文件是否存在等功能。掌握这些方法可有效处理文件I/O操作。
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4.7 Python3 OS 文件/目录方法
06-23 1355
Python文件与目录操作指南Python提供了os模块和内置函数来管理文件和目录。文件操作包括：使用open()函数读写文件（推荐with语句自动关闭），支持多种模式（r/w/a等）；提供read()/readlines()读取内容，write()/writelines()写入内容；支持文件定位seek()/tell()。目录操作涵盖：遍历（listdir()/walk()）、创建删除目录（mkdir()/rmdir()）、路径处理（join()/split()）。高级功能包括：二进制文件处理、临时文件
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4.5 Python3 pickle模块
06-21 695
Python的pickle模块提供强大的对象序列化功能，可将几乎所有Python对象转换为字节流（序列化）或从字节流重建（反序列化）。支持基本数据类型、容器、函数、类和实例等。文章详细介绍了基本用法、高级特性（如自定义类序列化、协议版本选择）和安全注意事项，强调不要反序列化不受信任的数据。还对比了pickle与json等替代方案，指出pickle最适合Python特有对象的临时存储和进程通信，但不适合跨语言场景或长期存储。最后提供了性能优化建议和实际应用示例（如缓存计算和多进程通信）。
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4.6 Python3 日期和时间
06-21 1387
摘要：Python的datetime模块提供了全面的日期时间处理功能，包括日期时间创建（date/time/datetime）、格式化转换（strftime/strptime）、时间计算（timedelta）、时区处理（timezone）等核心操作。文章详细介绍了获取当前时间、创建特定日期、时间格式转换、时间差计算、组件访问、时区转换等常用方法，并提供了月份天数计算、闰年判断、性能计时等实用技巧。此外，还包含周范围计算和日期迭代器等高级用法，建议复杂时区处理使用zoneinfo或pytz模块。这些功能覆盖了
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4.4 Python3 JSON模块
06-20 810
Python中的JSON数据处理指南摘要：本文介绍了Python使用json模块处理JSON数据的方法。主要内容包括：1) Python对象与JSON的相互转换；2) 常用的dumps/loads和dump/load文件操作方法；3) 处理日期时间等特殊对象的高级技巧；4) JSON与CSV格式转换示例；5) 性能优化建议。文章还强调了JSON使用中的注意事项，如键必须是字符串类型、安全风险等，并推荐了orjson等高效替代方案。掌握这些技巧能有效提升Python中的数据交互效率。
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4.3 Python3 sys命令行参数模块
06-20 632
Python的sys模块主要用于访问解释器相关功能，其中处理命令行参数是其核心用途。通过sys.argv列表可以获取脚本名称和参数，基础用法包括简单参数获取和验证。对于复杂需求，文章介绍了手动参数解析方法和推荐使用argparse标准库或第三方click库的专业方案。此外还涵盖sys模块的其他功能如程序退出、标准流操作和编码设置，并提供了文件处理脚本的实用示例。最佳实践建议包括参数验证、友好提示和错误处理等。简单脚本可用sys.argv，复杂工具推荐使用argparse或click库。
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4.2 Python3 输入和输出
06-19 1249
Python提供了全面的I/O操作功能，包括基础控制台输入输出、文件处理和高级数据序列化。通过print()和input()实现简单交互；文件操作支持多种模式（读取、写入、追加等），推荐使用with语句自动管理资源；格式化输出支持f-string、format()等方法；高级功能包括内存文件(StringIO)、对象序列化(pickle)和JSON数据处理。最佳实践包括指定UTF-8编码、异常处理和大文件优化读取。这些功能共同构成了Python强大的数据处理能力。
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4.1 Python3 模块
06-19 656
Python模块是保存代码的文件（.py后缀），用于组织和重用代码。模块可以包含函数、类、变量等，通过import语句导入使用。主要导入方式包括：导入整个模块（import module）、导入特定内容（from module import name）以及设置别名（import module as alias）。模块的__name__属性在直接运行时为'main'，被导入时为模块名，常用于模块测试代码。dir()函数可查看模块内容，标准库提供丰富模块如math、os等。包是包含__init__.py的目录，
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3.10 Python3 面向对象--方法
06-18 1088
摘要：Python类方法分为五种类型：实例方法（self参数，操作实例属性和状态）、类方法（@classmethod，cls参数，操作类属性）、静态方法（@staticmethod，无强制参数，类相关工具函数）、方法重载（默认/可变参数模拟多态）和特殊方法（__init__等，自定义对象行为）。关键区别在于参数类型（self/cls）、调用方式（需实例化与否）和访问权限（实例/类属性）。实例方法必须实例调用，类/静态方法可直接通过类调用，特殊方法由Python自动触发。
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3.9 Python3 面向对象
06-17 1717
本文详细介绍了Python面向对象编程的核心概念和应用。主要内容包括：1）面向对象基本概念（类、对象、封装、继承、多态）及其优势；2）Python类的定义（构造函数、类属性、实例属性、访问控制）；3）类方法类型（实例方法、类方法、静态方法）和特殊方法；4）继承机制（单继承、方法重写、MRO顺序）和多继承问题；5）类属性和方法的进阶使用（属性装饰器、描述符协议）。文章通过丰富的代码示例展示了Python面向对象编程的特性，包括动态属性、方法重载、抽象基类等高级特性，是一份全面的Python OOP实践指南。
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3.8 Python3 列表当做队列/栈
06-17 414
摘要：Python中列表适合实现栈(LIFO)操作，但作为队列(FIFO)时效率较低，因为pop(0)操作需要O(n)时间。推荐使用collections.deque来实现高效队列，其popleft()和append()操作均为O(1)时间复杂度。本文对比了两种数据结构的关键操作：栈使用append()和pop()，队列使用append()和popleft()，并提供了完整的代码示例，说明deque在队列操作中的性能优势。
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