在 VS Code 中开始使用 Python

原文地址：https://code.visualstudio.com/docs/python/python-tutorial

在本教程中，您将使用 Python 3 在 Visual Studio Code 中创建最简单的 Python“Hello World”应用程序。通过使用 Python 扩展，您可以将 VS Code 变成一个出色的轻量级 Python IDE（您可能会发现它是 PyCharm 的高效替代品）。

本教程向您介绍作为 Python 环境的 VS Code，主要是如何通过以下任务编辑、运行和调试代码：

编写、运行和调试 Python“Hello World”应用程序
了解如何通过创建 Python 虚拟环境来安装包
编写一个简单的 Python 脚本来在 VS Code 中绘制图形

本教程的目的不是教您 Python 本身。一旦您熟悉了 VS Code 的基础知识，您就可以在 VS Code 的上下文中遵循python.org 上的任何编程教程，以了解该语言的介绍。

如果您有任何问题，请随时在VS Code 文档存储库中为本教程提出问题。

先决条件#

要成功完成本教程，您需要首先设置 Python 开发环境。具体来说，本教程需要：

安装 Visual Studio Code 和 Python 扩展#

如果您还没有这样做，请安装VS Code。
接下来，从 Visual Studio Marketplace安装适用于 VS Code的Python 扩展。有关安装扩展的更多详细信息，请参阅扩展市场。Python 扩展名为Python，由 Microsoft 发布。

安装 Python 解释器#

除了 Python 扩展之外，您还需要安装 Python 解释器。您使用的口译员取决于您的特定需求，但下面提供了一些指导。

Windows#

从 python.org安装Python。您通常可以使用页面上最先出现的“**下载 Python”**按钮下载最新版本。

有关在 Windows 上使用 Python 的其他信息，请参阅Python.org 上的在 Windows 上使用 Python

其他选项#

验证 Python 安装#

要验证您是否已在计算机上成功安装 Python，请运行以下命令之一（取决于您的操作系统）：

Linux/macOS：打开终端窗口并输入以下命令：
```
python3 --version
```
Windows：打开命令提示符并运行以下命令：
```
py -3 --version
```

如果安装成功，输出窗口应显示您安装的 Python 版本。

说明您可以py -0在 VS Code 集成终端中使用该命令查看您机器上安装的 python 版本。默认解释器由星号 (*) 标识。

在项目（工作区）文件夹中启动 VS Code #

使用命令提示符或终端，创建一个名为“hello”的空文件夹，导航到其中，然后通过输入以下命令code在该文件夹 ( .) 中打开 VS Code ( ) ：

mkdir hello
cd hello
code .

注意：如果您使用的是 Anaconda 发行版，请务必使用 Anaconda 命令提示符。

通过在文件夹中启动 VS Code，该文件夹将成为您的“工作区”。VS Code 将特定于该工作区的设置存储在.vscode/settings.json 中，这些设置与全局存储的用户设置是分开的。

或者，您可以通过操作系统 UI 运行 VS Code，然后使用File > Open Folder打开项目文件夹。

选择一个 Python 解释器#

Python 是一种解释型语言，为了运行 Python 代码并获得 Python IntelliSense，您必须告诉 VS Code 使用哪个解释器。

在 VS Code 中，通过打开命令面板( Ctrl+Shift+P )选择 Python 3 解释器，开始键入Python：选择要搜索的解释器命令，然后选择命令。如果可用，您还可以使用状态栏上的“**选择 Python 环境”**选项（它也可能已经显示了选定的解释器）：

该命令提供了 VS Code 可以自动找到的可用解释器列表，包括虚拟环境。如果您没有看到所需的解释器，请参阅配置 Python 环境。

注意：当使用 Anaconda 发行版时，正确的解释器应该有后缀('base':conda)，例如Python 3.7.3 64-bit ('base':conda).

选择解释器将设置 Python 扩展用于该工作区的解释器。

注意：如果您选择一个没有打开工作区文件夹的解释器，VS Code 会在用户范围内设置python.defaultInterpreterPath，这通常会为 VS Code 设置默认解释器。用户设置确保您始终拥有 Python 项目的默认解释器。工作区设置允许您覆盖用户设置。

创建一个 Python Hello World 源代码文件#

从文件资源管理器工具栏中，选择文件hello夹上的新建文件按钮：

命名文件hello.py，它会自动在编辑器中打开：

通过使用.py文件扩展名，您告诉 VS Code 将此文件解释为 Python 程序，以便它使用 Python 扩展名和选定的解释器评估内容。

注意：文件资源管理器工具栏还允许您在工作区中创建文件夹以更好地组织代码。您可以使用新建文件夹按钮快速创建文件夹。

现在您的工作区中有一个代码文件，请在中输入以下源代码hello.py：

msg = "Hello World"
print(msg)

当您开始键入时print，请注意IntelliSense如何呈现自动完成选项。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-IE0IW61b-1626940970686)(https://code.visualstudio.com/assets/docs/python/tutorial/intellisense01.png)]

IntelliSense 和自动完成功能适用于标准 Python 模块以及您安装到所选 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。例如，由于msg变量包含一个字符串，因此 IntelliSense 在您键入时提供字符串方法msg.：

随意尝试更多 IntelliSense，然后还原您的更改，以便您只有msg变量和print调用，并保存文件 ( Ctrl+S )。

有关编辑、格式化和重构的完整详细信息，请参阅编辑代码。Python 扩展还完全支持Linting。

运行 Hello World #

hello.py使用 Python运行很简单。只需单击编辑器右上角的Run Python File in Terminal play 按钮即可。

该按钮会打开一个终端面板，您的 Python 解释器会在其中自动激活，然后运行python3 hello.py(macOS/Linux) 或python hello.py(Windows)：

您可以通过其他三种方式在 VS Code 中运行 Python 代码：

右键单击编辑器窗口中的任意位置，然后选择在终端中运行 Python 文件（这会自动保存文件）：
选择一行或多行，然后按Shift+Enter或右键单击并选择Run Selection/Line in Python Terminal。此命令对于仅测试文件的一部分很方便。
从命令面板 ( Ctrl+Shift+P ) 中，选择Python:Start REPL命令以打开当前选定 Python 解释器的 REPL 终端。在 REPL 中，您可以一次输入和运行一行代码。

配置并运行调试器#

现在让我们尝试调试我们简单的 Hello World 程序。

首先，hello.py通过将光标放在print调用上并按F9在第 2 行设置断点。或者，只需单击编辑器左侧行号旁边的装订线。设置断点时，装订线中会出现一个红色圆圈。

接下来，要初始化调试器，请按F5。由于这是您第一次调试此文件，因此将从命令面板中打开一个配置菜单，允许您为打开的文件选择所需的调试配置类型。

注意：VS Code 的所有配置都使用 JSON 文件；launch.json是包含调试配置的文件的标准名称。

这些不同的配置在调试配置中有完整的解释；现在，只需选择Python File，这是使用当前选择的 Python 解释器运行编辑器中显示的当前文件的配置。

调试器将停在文件断点的第一行。当前行在左边距中用黄色箭头指示。如果此时检查局部变量窗口，您将看到现在定义的msg变量出现在局部窗格中。

调试工具栏出现在顶部，从左到右显示以下命令：继续（F5），跳过（F10），步入（F11），步出（Shift+F11），重新启动（Ctrl+Shift+F5），并停止（Shift+F5）。

状态栏还会更改颜色（许多主题中为橙色）以指示您处于调试模式。所述的Python调试控制台还右下面板自动出现以示出命令正在运行，与该程序一起输出。

要继续运行程序，请选择调试工具栏 ( F5 )上的 continue 命令。调试器将程序运行到最后。

提示也可以通过将鼠标悬停在代码（例如变量）上来查看调试信息。鼠标悬停在msg 的情况下，将在变量上方的框中显示字符串Hello world。

您也可以在Debug Console 中使用变量（如果没有看到，请在 VS Code 右下区域选择Debug Console，或者从**…菜单中选择它。）然后尝试输入以下几行，一一方面，在控制台底部的>**提示符处：

msg
msg.capitalize()
msg.split()

再次选择工具栏上的蓝色继续按钮（或按 F5）以运行程序直至完成。如果您切换回Python 调试控制台，则会在Python 调试控制台中显示“Hello World” ，一旦程序完成，VS Code 将退出调试模式。

如果重新启动调试器，调试器将再次在第一个断点处停止。

要在程序完成之前停止运行，请使用调试工具栏上的红色方形停止按钮 ( Shift+F5 )，或使用运行 > 停止调试菜单命令。

有关完整详细信息，请参阅调试配置，其中包括有关如何使用特定 Python 解释器进行调试的说明。

提示：使用日志点而不是打印语句：开发人员经常在源代码中放置print语句以快速检查变量，而不必在调试器中逐行执行每一行代码。在 VS Code 中，您可以改用Logpoints。Logpoint 就像一个断点，除了它将消息记录到控制台并且不会停止程序。有关更多信息，请参阅主要 VS Code 调试文章中的日志点。

安装和使用包#

现在让我们运行一个更有趣的例子。在 Python 中，包是您获取任意数量有用代码库的方式，通常来自PyPI。在这个例子中，你使用matplotlib和numpy包来创建一个图形绘图。

返回资源管理器视图（左侧最顶部的图标，显示文件），创建一个名为的新文件standardplot.py，并粘贴以下源代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.linspace(0, 20, 100)  # Create a list of evenly-spaced numbers over the range
plt.plot(x, np.sin(x))       # Plot the sine of each x point
plt.show()                   # Display the plot

提示：如果您手动输入上述代码，您可能会发现当您在行尾按Enter时，自动补全会更改关键字as后的名称。为避免这种情况，请输入一个空格，然后Enter。

接下来，尝试使用上一节中所述的“Python：当前文件”配置在调试器中运行该文件。

除非您使用的是 Anaconda 发行版或之前安装过该matplotlib软件包，否则您应该会看到消息**“ModuleNotFoundError: No module named ‘matplotlib’”**。此类消息表明所需的软件包在您的系统中不可用。

要安装matplotlib软件包（numpy作为依赖项安装），请停止调试器并使用命令面板运行终端：创建新的集成终端( Ctrl+Shift+` )。此命令为您选择的解释器打开命令提示符。

Python 开发人员的最佳实践是避免将包安装到全局解释器环境中。而是使用virtual environment包含全局解释器副本的项目特定。激活该环境后，您随后安装的任何软件包都与其他环境隔离。这种隔离减少了可能由冲突的包版本引起的许多复杂情况。要创建虚拟环境并安装所需的软件包，请根据您的操作系统输入以下命令：

注意：有关虚拟环境的其他信息，请参阅环境。

创建并激活虚拟环境

注意：当你创建一个新的虚拟环境时，VS Code 应该会提示你将它设置为你的工作区文件夹的默认值。如果选中，当您打开新终端时，环境将自动激活。

对于 Windows
```
py -3 -m venv .venv
.venv\scripts\activate
```
如果 activate 命令生成消息“Activate.ps1 is not digitally signed. You cannot run this script on the current system.”，则需要临时更改 PowerShell 执行策略以允许脚本运行（请参阅关于执行策略中的PowerShell 文档）：
```
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process
```
使用Python选择新环境**：从命令面板中****选择解释器**命令。

安装软件包

# Don't use with Anaconda distributions because they include matplotlib already.# Windows (may require elevation)
python -m pip install matplotlib

现在重新运行程序（使用或不使用调试器），片刻之后会出现一个带有输出的绘图窗口：
完成后，deactivate在终端窗口中键入以停用虚拟环境。

有关创建和激活虚拟环境以及安装包的其他示例，请参阅Django 教程和Flask 教程。

下一步#

您可以将 VS Code 配置为使用您已安装的任何 Python 环境，包括虚拟和 conda 环境。您还可以使用单独的环境进行调试。有关完整详细信息，请参阅环境。

要学习使用 Django 和 Flask 框架构建 Web 应用程序，请参阅以下教程：

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