VS Code的強大毋庸置疑，與python編程會擦出怎樣的另類火花？

Visual Studio Code，簡稱 VS Code，是一個開源的文本編輯器，包含用於構建和調試應用程序的工具。安裝啟用 Python 擴展後，VS Code 可以配置成理想的 Python 開發工作環境。本文將介紹一些有用的 VS Code 擴展，並配置它們以充分提高 Python 開發效率。

在 VS Code 中安裝 Python 擴展（私信小編007自動獲取大量Python學習資料）

首先，為了更方便地在 VS Code 中進行 Python 開發，需要從 VS Code 擴展商店中安裝 Python 擴展。

Python 擴展安裝完成後，就可以開始配置 Python 擴展了。

VS Code 通過兩個 JSON 文件管理設置:

• 一個文件用於 VS Code 的全局設置，作用於所有的項目
• 另一個文件用於特殊設置，作用於單獨項目

可以用快捷鍵 Ctrl+, （逗號）打開全局設置，也可以通過 文件 -> 首選項 -> 設置 來打開。

設置 Python 路徑

您可以在全局設置中配置 python.pythonPath 使 VS Code 自動為每個項目選擇最適合的 Python 解釋器。

// 將設置放在此處以覆蓋默認設置和用戶設置。
// Path to Python, you can use a custom version of Python by modifying this setting to include the full path.
{
 "python.pythonPath":"${workspaceRoot}/.venv/bin/python",
}

這樣，VS Code 將使用虛擬環境目錄 .venv 下項目根目錄中的 Python 解釋器。

使用環境變量

默認情況下，VS Code 使用項目根目錄下的 .env 文件中定義的環境變量。 這對於設置環境變量很有用，如：

PYTHONWARNINGS="once"

可使程序在運行時顯示警告。

可以通過設置 python.envFile 來加載其他的默認環境變量文件：

// Absolute path to a file containing environment variable definitions.
"python.envFile": "${workspaceFolder}/.env",

代碼分析

Python 擴展還支持不同的代碼分析工具（pep8、flake8、pylint）。要啟用你喜歡的或者正在進行的項目所使用的分析工具，只需要進行一些簡單的配置。

擴展默認情況下使用 pylint 進行代碼分析。你可以這樣配置以使用 flake8 進行分析：

"python.linting.pylintEnabled": false,
"python.linting.flake8Path": "${workspaceRoot}/.venv/bin/flake8",
"python.linting.flake8Enabled": true,
"python.linting.flake8Args": ["--max-line-length=90"],

啟用代碼分析後，分析器會在不符合要求的位置加上波浪線，鼠標置於該位置，將彈窗提示其原因。注意，項目的虛擬環境中需要安裝有 flake8，此示例方能有效。

格式化代碼

可以配置 VS Code 使其自動格式化代碼。目前支持 autopep8、black 和 yapf。下面的設置將啟用 “black” 模式。

// Provider for formatting. Possible options include 'autopep8', 'black', and 'yapf'.
"python.formatting.provider": "black",
"python.formatting.blackPath": "${workspaceRoot}/.venv/bin/black"
"python.formatting.blackArgs": ["--line-length=90"],
"editor.formatOnSave": true,

如果不需要編輯器在保存時自動格式化代碼，可以將 editor.formatOnSave 設置為 false 並手動使用快捷鍵 Ctrl + Shift + I 格式化當前文檔中的代碼。 注意，項目的虛擬環境中需要安裝有 black，此示例方能有效。

運行任務

VS Code 的一個重要特點是它可以運行任務。需要運行的任務保存在項目根目錄中的 JSON 文件中。

運行 flask 開發服務

這個例子將創建一個任務來運行 Flask 開發服務器。 使用一個可以運行外部命令的基本模板來創建新的工程：

編輯如下所示的 tasks.json 文件，創建新任務來運行 Flask 開發服務：

{
 // See https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=733558
 // for the documentation about the tasks.json format
 "version": "2.0.0",
 "tasks": [
 {
 
 "label": "Run Debug Server",
 "type": "shell",
 "command": "${workspaceRoot}/.venv/bin/flask run -h 0.0.0.0 -p 5000",
 "group": {
 "kind": "build",
 "isDefault": true
 }
 }
 ]
}

Flask 開發服務使用環境變量來獲取應用程序的入口點。 如 使用環境變量 一節所說，可以在 .env 文件中聲明這些變量：

FLASK_APP=wsgi.py
FLASK_DEBUG=True

這樣就可以使用快捷鍵 Ctrl + Shift + B 來執行任務了。

單元測試

VS Code 還支持單元測試框架 pytest、unittest 和 nosetest。啟用測試框架後，可以在 VS Code 中單獨運行搜索到的單元測試，通過測試套件運行測試或者運行所有的測試。

例如，可以這樣啟用 pytest 測試框架：

"python.unitTest.pyTestEnabled": true,
"python.unitTest.pyTestPath": "${workspaceRoot}/.venv/bin/pytest",

注意，項目的虛擬環境中需要安裝有 pytest，此示例方能有效。

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