VScode配置用于数据科学开发的Python环境和3个必须的插件

Visual Studio Code是微软的一个完全免费的代码编辑器。它是迄今为止我发现的最灵活、功能最丰富的代码编辑器。它甚至比PyCharm Community 具有更多的功能。并且还支持 Jupyter——并且Jupyter Desktop好用多了。

本篇文章将介绍针对于数据科学方向的Python开发设置 VSCode 的方法。

下载并安装Visual Studio Code

访问code.visualstudio.com下载VSCode。网页会自动检测你的操作系统，所以你只需要点击蓝色的下载按钮:

在Mac上，会下载一个ZIP文件，你可以将应用程序解压并拖动到Applications文件夹。在Windows上，我们需要打开. exe文件并点击Next几次进行安装，而对于Linux，它是一个DEB文件，直接进行安装就可以了。

下面是你启动后应该看到的:

打开计算机上的任何文件夹，右键单击并选择使用vscode打开就可以对目录中的文件进行编辑。我在桌面上创建了一个文件夹，并在其中创建了一个 main.py 文件：

默认情况下，vscode不会提供调试选项，也不会有 IntelliSense，也无法选择虚拟环境。所以我们需要安装相应的插件。

下载主题（可选）

我喜欢在 VSCode 中做的第一件事就是现选个漂亮的主题。虽然它与 Python 和数据科学无关，但是谁不是视觉的动物呢，因此你可以跳过本节或将其视为加分点。

默认主题对我来说太微软了。要更改它可以单击扩展选项卡并搜索主题。例如 One Dark Pro 主题，它是免费的，尽管它名字里面有 Pro：

单击主题并点击安装按钮。安装完成后可以按 CMD+K CMD+T （MAC），CTRL+K CTRL+T（windows）打开主题下拉菜单。选择一个喜欢的主题和配色：

安装官方 Python 扩展

想使用 Python，这是必不可少的。转到“扩展”选项卡并搜索 Python。安装 Microsoft 的官方扩展：

现在可以更轻松地编写 Python 文件了。如果安装了conda还会自动检测虚拟环境， 单击左下方显示 Python 3.9.7 64 位（在我的机器上）并选择conda已经创建的环境：

官方的环境是可以编辑Jupyter Notebooks的！创建一个 .ipynb 文件来验证——它可能会提示你安装一些额外的依赖项，所以只要点同意就好。

安装后，您可以在单元格中输入 Python 代码以验证一切正常：

现在我们可以通过脚本或jupyter使用 Python。接下来让我们添加一些额外的功能。

Python docstring 生成器

编写好的 Python 代码的一个重要工作就是编写好的注释。在VSCode中我们可以安装 Python Docstring Generator 扩展。

让我们看看它是如何工作的。编写一个对两个整数求和的 Python 函数：

您现在可以通过在函数声明下方写三个双引号并选择generate docstring 选项来添加docstring ：

结果是这样的，插件会根据模板为我们生成相应的注释格式我们只要修改就可以了

Python linter

最后，我想聊聊 linting。在 VSCode 中启用 linting 可以自动判断我们的代码是否遵循 Python 约定并生成报告。例如会告诉你是否有已导入但未使用的模块，或者是否有任何需要改进的代码。

首先，打开命令面板（设置 — 命令面板...或按 F1）并输入 Linter。选择 Select Linter 选项：

PyLint 是最常用的，所以可以选择它：

如果尚未安装 PyLint，它会要求安装。它只针对目前激活的环境，如果有其他的环境必须为每个虚拟环境重复该过程：

现在让我们删除 add() 函数并测试 PyLint 提供的功能。导入 json 和 random 模块并打印一个 1 到 100 之间的随机整数：

保存文件后，您会立即看到警告消息。打印语句提示是因为它后面没有新行，只需在行尾按 Enter 键（这是一个快速解决方案）。

顶部的 import 语句有下划线，因为顶部没有文件级的docstring，所以让我们快速写一个：

如果您保存文件，警告不会消失。它现在提示你已经导入了 json 但没有在文件中使用它：

删除未使用的导入后，该消息就消失了。

linter 可以帮助您编写更好的 Python 代码，并确保遵循所有约定。如果 linter 给你警告信息，你的代码可能仍然会运行起来。但看着它们很烦人（尤其是对于像我这样的强迫症患者），所以尽量在提示出现时解决它们这样才能够保证良好的使用习惯。

通过以上的步骤已经可以使用vscode进行Python的开发了，如果你有什么好的插件或者技巧，可以直接留言告诉我们。

看！