Visual Studio Code 中的 Python
在Visual Studio Code中使用Microsoft Python扩展，使用Python，简单、有趣且高效。该扩展使 VS Code 成为出色的 Python 编辑器，适用于任何拥有多种 Python 解释器的作系统。它充分利用了 VS Code 的全部功能，提供自动补全和 IntelliSense、线条处理、调试和单元测试，同时还能轻松切换 Python 环境，包括虚拟环境和 conda 环境。
本文仅概述了VS Code中Python扩展的不同功能。如需了解编辑、运行和调试代码的流程，请点击下方按钮。
安装 Python 和 Python 扩展
教程会指导你如何安装Python并使用扩展。你必须自己安装一个Python解释器，和扩展分开。为了快速安装，可以用 python.org 的Python，然后在VS Code市场安装扩展。
注意：为了帮助你入门 Python 开发，你可以使用 Python 配置文件模板，里面包含有用的扩展、设置和 Python 代码片段。
安装好 Python 版本后，使用 Python： Select Interpreter 命令选择它。如果 VS Code 不会自动定位你要的解释器，可以参考环境——手动指定解释器。
你可以通过设置配置Python扩展。更多信息请参见 Python 设置参考资料。
Linux 的 Windows 子系统：如果你用的是 Windows，WSL 是做 Python 开发的好方式。你可以在Windows上运行Linux发行版，而且Python通常已经安装了。结合 WSL 扩展，在 WSL 环境中运行时，你就能获得完整的 VS Code 编辑和调试支持。想了解更多，请访问“在WSL中开发”或尝试“在WSL中工作”教程。
运行Python代码
要体验 Python，请创建一个名为 的文件（使用文件资源管理器）hello.py并粘贴以下代码：
print("Hello World")
Python 扩展随后提供快捷方式，使用当前选择的解释器（Python：命令面板中的选择解释器）运行 Python 代码。要运行活跃的Python文件，请点击编辑器右上角的“运行Python文件播放”按钮。
你也可以用 Python 的命令（Shift+Enter）运行单个行或部分代码：在 Python 终端中运行选择/行。如果没有选择，Smart Send会把最小的可运行代码块发送到Python终端的光标所在行（Shift+Enter）。在编辑器的选择菜单中，有相同的“运行 Python > 在 Python 终端中运行选择/行”命令。每次你在终端/REPL中运行选区或行路时，都会使用同一个终端，直到该终端关闭为止。同一终端也用于在终端中运行 Python 文件。如果那个终端还在运行REPL，你应该退出REPL （exit（））或在运行Python文件前切换到其他终端。
Python 扩展会自动根据选中第一行非空行移除缩进，其他行则根据需要向左移动。
该命令在必要时打开 Python 终端;你也可以直接使用Python的“启动终端”命令打开交互式REPL环境，该命令会用当前选择的解释器激活终端，然后运行Python REPL。
关于更具体的攻略和其他运行代码的方法，请参见运行代码教程。
自动补全与IntelliSense
Python 扩展支持代码补全和使用当前选定的解释器实现 IntelliSense。IntelliSense 是一个涵盖多种功能的总称，包括智能代码补全（上下文中方法和变量建议），涵盖所有文件以及内置和第三方模块。
IntelliSense 在你输入时会快速显示方法、类成员和文档。你也可以随时用 ⌃Space 触发完成任务（Windows，Linux 的 Ctrl+Space）。将鼠标悬停在标识符上会显示更多相关信息。
用AI提升完成
GitHub Copilot 是一款由人工智能驱动的代码完成工具，帮助你更快更智能地写代码。你可以在 VS Code 中使用 GitHub Copilot 扩展生成代码，或者从它生成的代码中学习。
GitHub Copilot 提供除 Python 以外的语言及多种框架建议，包括 JavaScript、TypeScript、Ruby、Go、C# 和 C++。
你可以在Copilot文档中了解更多如何开始使用Copilot的方法。
绒毛
Linting 会分析你的 Python 代码，寻找潜在错误，方便查找和纠正各种问题。
Python 扩展可以应用多种不同的 linter，包括 Pylint、pycodestyle、Flake8、mypy、pydocstyle、prospector 和 pylama。参见Linting。
调试
不再如此印刷语句调试！VS Code 通过 Python Debugger 扩展提供了出色的 Python 调试支持，允许你设置断点、检查变量，并使用调试控制台深入查看程序的逐步执行情况。调试多种不同类型的 Python 应用程序，包括多线程、网页和远程应用程序。
关于Python调试的更具体信息，比如配置你的launch.json设置和实现远程调试，详见调试。通用的 VS Code 调试信息见调试文档。
此外，Django 和 Flask 教程还提供了如何在 Web 应用环境中实现调试的示例，包括调试 Django 模板。
环境
Python 扩展会自动检测安装在标准位置的 Python 解释器。它还能检测 conda 环境以及 workspace 文件夹中的虚拟环境。参见配置 Python 环境。
当前环境显示在VS代码状态栏右侧：
状态栏还显示如果没有选择解释器：
所选环境用于IntelliSense、自动补全、打印、格式化及其他语言相关功能。当你在终端中运行或调试 Python 时，或者用 Terminal： Create New Terminal 命令创建新终端时，它也会被激活。
要更改当前解释器，包括切换到conda或虚拟环境，请在状态栏中选择解释器名称，或使用Python：选择解释器命令。
VS Code 会提示你检测到的环境列表，以及你手动添加到用户设置中的环境（参见配置 Python 环境）。
Jupyter笔记本
为了启用 Jupyter 笔记本文件的 Python 支持（.ipynb你可以安装 Jupyter 扩展。Python 和 Jupyter 扩展协同工作，为你带来出色的笔记本 VS Code 体验，让你能够直接查看和修改支持 IntelliSense 的代码单元，并能运行和调试代码单元。
你也可以通过 Jupyter： 导出为 Python 脚本命令，将笔记本转换为并打开为 Python 代码文件。笔记本的单元格在 Python 文件中用注释分隔，Jupyter 扩展显示 Run Cell 或 Run Below CodeLens。选择任一 CodeLens 即可启动 Jupyter 服务器，并在 Python 交互窗口中运行这些单元：#%%
你也可以连接到远程的Jupyter服务器来运行笔记本。更多信息请参见 Jupyter 支持。
测试
Python 扩展支持使用内置的 Python 单元测试框架和 pytest 进行测试。
为了运行测试，您必须在项目设置中启用支持的测试框架之一。每个框架都有其具体的设置，例如用于识别测试发现路径和模式的论据。
一旦发现了测试，VS Code 会在状态栏、命令调色板等地方提供多种命令来运行和调试测试。这些命令还允许你运行单个测试文件和方法
配置
Python 扩展为其各种功能提供了多种设置。这些内容在相关主题上进行了描述，如代码编辑、线条打印、调试和测试。完整列表见设置参考。
Python 配置文件模板
配置文件可以让你根据当前项目或任务快速切换扩展、设置和界面布局。为了帮助你开始 Python 开发，你可以使用 Python 配置文件模板，这是一个经过精心策划的配置文件，包含有用的扩展、设置和片段。你可以直接使用配置文件模板，也可以作为起点，进一步定制自己的工作流程。
你可以通过个人资料>创建个人资料......下拉菜单选择模板：
一旦你选择了个人资料模板，就可以查看设置和扩展，如果你不想把单个项目包含在新个人资料中，可以移除它们。根据模板创建新配置文件后，设置、扩展或界面的更改会保留在你的配置文件中。
其他流行的 Python 扩展
Microsoft Python 扩展提供了本文之前描述的所有功能。通过安装其他流行的 Python 扩展，还可以为 VS Code 添加额外的 Python 语言支持。
- 打开扩展视图（⇧⌘X（Windows，Linux Ctrl+Shift+X））。
- 通过输入“python”过滤扩展列表。
上述扩展是动态查询的。点击上方的扩展图块，阅读描述和评价，决定哪个扩展最适合你。更多内容请见市场。