在VS Code中开始学习Python

在这个教程中，你将学习如何在Visual Studio Code中使用Python 3来创建、运行和调试一个Python的“掷骰子！”应用程序，作虚拟环境，使用软件包等！通过使用 Python 扩展，你可以把 VS Code 变成一个很棒、轻量级的 Python 编辑器。

如果你是编程新手，可以看看Visual Studio Code for Education——Python入门课程。本课程全面介绍了Python，特色是基于浏览器的即用编程开发环境中的结构化模块。

为了更深入地理解Python语言，你可以在VS Code的背景下探索 python.org 上列出的任何编程教程。

想了解以Python为重点的数据科学教程，可以看看我们的数据科学部分。

前提条件

要成功完成本教程，首先需要搭建你的Python开发环境。具体来说，这个教程要求：

安装一个 Python 解释器

除了Python扩展，你还需要安装一个Python解释器。你选择哪种口译器取决于你的具体需求，但下面会提供一些指导。

窗户

从 python.org 安装Python。请使用页面最先出现的“下载 Python”按钮下载最新版本。

注意：如果你没有管理员权限，另一个在Windows上安装Python的选项是使用Microsoft商店。Microsoft Store 提供了支持的 Python 版本安装。

有关在Windows上使用Python的更多信息，请参见《Using Python on Windows》Python.org

macOS

macOS上的Python系统安装不被支持。相反，建议使用像 Homebrew 这样的包管理系统。在macOS上使用Homebrew安装Python，请使用brew 安装 python3在终端提示词上。

注意：在macOS上，确保你的VS Code安装位置包含在你的PATH环境变量中。更多信息请参见这些设置说明。

Linux

Linux 内置的 Python 3 安装运行良好，但要安装其他 Python 包，必须安装PIP与 get-pip.py。

其他选择

  • 数据科学：如果你使用Python的主要目的是数据科学，可以考虑从Anaconda下载。Anaconda 不仅提供 Python 解释器，还有许多有用的数据科学库和工具。

  • Linux子系统：如果你在Windows上工作，想要一个Linux环境来使用Python，Windows子系统（WSL）是一个不错的选择。如果你选择这个选项，还需要安装WSL扩展。想了解更多关于使用 WSL 配合 VS Code 的信息，请参阅 VS Code 远程开发或尝试 Working in WSL 教程，该教程将带你了解如何设置 WSL、安装 Python 以及创建运行在 WSL 中的 Hello World 应用。

注意：为了验证你已在设备上成功安装了Python，请执行以下命令之一（取决于你的作系统）：

Linux/macOS：打开终端窗口并输入以下命令：

python3 --version

Windows：打开命令提示符并执行以下命令：

py -3 --version

如果安装成功，输出窗口应该会显示你安装的Python版本。 或者，你也可以使用PY -0在VS Code集成终端中命令，查看你机器上安装的Python版本。默认解释器以星号（*）标识。

在工作区文件夹中启动 VS Code。

通过在一个文件夹中启动 VS Code，那个文件夹就成了你的“工作区”。

使用命令提示符或终端，创建一个名为“hello”的空文件夹，进入并打开 VS Code （代码）在该文件夹中（.）通过输入以下命令：

mkdir hello
cd hello
code .

注意：如果你使用 Anaconda 发行版，务必使用 Anaconda 命令提示符。

或者，你可以通过作系统界面创建一个文件夹，然后用VS Code的“文件>打开文件夹”打开项目文件夹。

创建虚拟环境

Python 开发者的最佳实践是使用特定项目虚拟环境.一旦激活该环境，安装的任何包都会与其他环境隔离，包括全局解释器环境，减少了因包版本冲突而产生的许多复杂问题。你可以用 Venv 或 Anaconda 搭配 Python 在 VS Code 中创建非全局环境：Create Environment。

打开命令面板（⇧⌘P（Windows，Linux Ctrl+Shift+P）），开始输入 Python： Create Environment 命令进行搜索，然后选择该命令。

该命令会列出环境类型，Venv 或 Conda。对于这个例子，选择Venv。

创建环境下拉菜单

命令随后会给出一份可用于项目的解释器列表。选择教程开始时安装的解释器。

虚拟环境解释器选择

选择解释器后，会有通知显示环境创建的进度和环境文件夹（/.venv）会出现在你的工作区中。

创建环境状态通知

通过命令调色板中的 Python： Select 解释器命令，确保你的新环境被选中。

选择解释器

注意：关于虚拟环境的更多信息，或在环境创建过程中遇到错误，请参见环境。

创建一个 Python 源代码文件

在文件资源管理器工具栏中，选择你好文件夹：

文件资源管理器 新建文件

给文件命名hello.py，VS Code 会自动在编辑器中打开：

文件资源管理器 hello.py

通过使用.py文件扩展名时，你告诉 VS Code 将该文件解释为 Python 程序，使其评估内容时带有 Python 扩展名和所选解释器。

注意：文件资源管理器工具栏还允许你在工作区内创建文件夹，以便更好地组织代码。你可以用新建文件夹按钮快速创建文件夹。

现在你在工作区里有一个代码文件，输入以下源代码hello.py:

msg = "Roll a dice!"
print(msg)

当你开始打字时印刷注意IntelliSense如何呈现自动补全选项。

Python代码中出现的IntelliSense

IntelliSense 和自动补全适用于标准的 Python 模块以及你安装在所选 Python 解释器环境中的其他包。它还为对象类型上可用的方法提供补全化。例如，因为味精变量包含字符串，IntelliSense 在输入时提供字符串方法MSG。:

IntelliSense 出现在一个类型为 方法的变量时

最后，保存文件（⌘S（Windows，Linux Ctrl+S））。此时，你已经准备好用 VS Code 运行你的第一个 Python 文件了。

有关编辑、格式化和重构的详细信息，请参见编辑代码。Python 扩展也完全支持 Linting。

运行Python代码

点击编辑器右上角的“运行 Python 文件播放”按钮。

使用 Python 文件运行按钮

按钮会打开终端面板，你的Python解释器会自动激活，然后运行Python3 的 hello.py（macOS/Linux） 或Python 的 Python 语言 hello.py（窗口）：

Python 终端中的程序输出

在VS Code中运行Python代码还有三种其他方式：

  1. 在编辑器窗口中任意右键点击，选择“运行Python”>“在终端运行Python文件（会自动保存文件）：

    在Python编辑器的终端命令中运行Python文件

  2. 选择一条或多行，然后按Shift+回车，或右键点击选择“运行Python”>“在Python终端中”运行选择/行“。或者，你可以用 Shift+Enter 激活智能发送，无需选择，Python 扩展会将靠近光标位置的最小可运行代码块发送到终端。该命令方便测试文件的一部分。

    注意：如果你更喜欢在光标所在的那行发送代码，可以通过设置关闭智能发送Python。REPL.enableREPLSmartSend ： “false”在你的用户设置里。

  3. 在命令面板（⇧⌘P（Windows，Linux Ctrl+Shift+P））中，选择 Python： Start Terminal REPL 命令，以打开当前选中的 Python 解释器的 REPL 终端（用 表示）。在 REPL 中，你可以一行输入并运行代码。>>>

恭喜，你刚刚在Visual Studio Code里运行了你的第一个Python代码！

配置并运行调试器

现在让我们试着调试我们的Python程序。调试支持由 Python Debugger 扩展提供，该扩展随 Python 扩展自动安装。为了确保安装正确，请打开扩展视图（⇧⌘X（Windows，Linux Ctrl+Shift+X）），并搜索@installed Python 调试器.你应该能在结果中看到 Python Debugger 扩展。

Python 调试器扩展在 VS Code 的已安装扩展视图中展示。

接下来，在 的第2行设置一个断点hello.py通过将光标放在印刷拨打并按下F9。或者，点击编辑器左侧的行号旁的排水沟。当你设置断点时，排水沟里会出现一个红色圆圈。

设定一个 hello.py 的断点

接下来，要初始化调试器，按 F5。由于这是您第一次调试该文件，命令面板会打开配置菜单，允许您选择想要的调试类型。

Python 调试器配置选项列表

注意：VS Code 为其各种配置使用了 JSON 文件;launch.json是包含调试配置的文件的标准名称。

选择 Python 文件，即使用当前选择的 Python 解释器运行编辑器中当前文件的配置。

调试器会在文件断点的第一行开始并停止。当前的这条线在左侧边缘用黄色箭头标示。如果你在这里查看本地变量窗口，你可以看到味精变量出现在本地面板中。

调试步骤2 - 变量定义

顶部会出现一个调试工具栏，以下命令从左到右排列：继续（F5）、跨步（F10）、进入（F11）、退出（⇧F11（Windows，Linux Shift+F11））、重启（⇧⌘F5（Windows，Linux Ctrl+Shift+F5））和停止（⇧F5（Windows，Linux Shift+F5））。

调试工具栏

状态栏颜色也会变（许多主题为橙色），表示你处于调试模式。Python 调试控制台也会自动出现在右下角面板，显示正在执行的命令和程序输出。

要继续运行程序，请在调试工具栏（F5）选择继续命令。调试器会一直运行程序到最后。

提示通过将鼠标悬停在代码上，如变量，也可以查看调试信息。在味精，将鼠标悬停在变量上即可显示字符串掷骰子吧！在变量上方的方框中。

你也可以在调试控制台中作变量（如果看不到，可以在VS Code右下角选择调试控制台，或从......菜单中选择它）。然后试着在控制台底部的>提示下，逐行输入以下几行：

msg
msg.capitalize()
msg.split()

调试步骤3——使用调试控制台

再次选择工具栏上的蓝色“继续”按钮（或按F5）以完成程序。如果你切回 Python 调试控制台，会显示“掷骰子！”，VS Code 在程序完成后退出调试模式。

如果你重启调试器，调试器会再次在第一个断点停止。

要在程序完成前停止运行，可以使用调试工具栏上的红色方块停止按钮（⇧F5（Windows，Linux Shift+F5）），或使用“运行>停止调试”菜单命令。

详细信息请参见“调试配置”，其中包含如何使用特定 Python 解释器进行调试的说明。

提示：使用Logpoints代替打印语句：开发者经常在源代码中乱放印刷这些语句可以快速检查变量，而无需逐行调试。在 VS Code 中，你可以用 Logpoints。日志点类似于断点，但它会向控制台记录消息，而不是停止程序。更多信息请参见主VS Code调试文章中的Logpoints。

安装并使用软件包

我们先在前面的例子基础上使用包。

在 Python 中，包是你获取大量有用代码库的方式，通常来自 PyPI，这些库为你的程序提供了额外功能。在这个例子中，你使用了数字用以生成一个随机数。

返回资源管理器视图（左侧最顶部的图标，显示文件），打开hello.py，并粘贴以下源代码：

import numpy as np

msg = "Roll a dice!"
print(msg)

print(np.random.randint(1,9))

提示：如果你手动输入上述代码，可能会发现自动补全会在作为关键词是你在行尾按回车键时的。为了避免这种情况，输入空格，然后按回车。

接着，按照上一节描述的“Python： Current file”配置在调试器中运行该文件。

你应该会看到提示：“ModuleNotFoundError： No module named 'numpy'”。此提示表示您的解释器中无法获得所需的包裹。如果你正在使用Anaconda发行版，或者之前安装过数字包裹你可能看不到这个消息。

安装数字package，停止调试器，并使用以下方法之一：

选项一：使用包管理界面

  1. 打开Python侧边栏，展开环境管理器
  2. 右键点击你的环境，选择管理包
  3. 搜索数字并选择安装

选项二：使用终端

运行终端：从命令面板创建新终端（⌃⇧'（Windows，Linux Ctrl+Shift+'））。该命令会为你所选解释器打开一个命令提示符。

要在您的虚拟环境中安装所需的包，请根据您的作系统输入以下命令：

# Don't use with Anaconda distributions because they include matplotlib already.

# macOS
python3 -m pip install numpy

# Windows (may require elevation)
python -m pip install numpy

# Linux (Debian)
apt-get install python3-tk
python3 -m pip install numpy

现在，无论是否使用调试器，重新运行程序以查看输出结果！

跨环境管理依赖

在进行Python项目时，有效管理依赖关系至关重要。一个有用的建议是使用PIP冻结> requirements.txt指挥部。这个命令帮助你创建一个requirements.txt列出你虚拟环境中所有安装包的文件。该文件随后可用于在其他地方重建相同的环境。

提示

当你用 Python 创建环境时：创建环境或在环境管理器视图中的 + 键，扩展会自动检测并安装 的依赖requirements.txt或pyproject.toml如果你工作区里有的话。

按照以下步骤创建requirements.txt文件：

  1. 如果你还没激活你的虚拟环境，请启动。

    source venv/bin/activate  # On macOS/Linux

    .\venv\Scripts\activate   # On Windows

  2. 生成requirements.txt档案。

    pip freeze > requirements.txt

你现在可以使用新生成的requirements.txt文件用于在另一个环境中安装依赖。此外，随着项目复杂度的增加，你还可以继续添加依赖。

pip install -r requirements.txt

遵循这些步骤，您可以确保项目依赖在不同环境中保持一致，从而更容易与他人协作和部署项目。

恭喜你完成了Python教程！在这个教程过程中，你学会了如何创建Python项目、创建虚拟环境、运行和调试Python代码，以及安装Python包。探索更多资源，学习如何在Visual Studio Code中最大化使用Python！

下一步

想了解如何用流行的Python网页框架构建网页应用，请参考以下教程：

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