用于 Python 开发的 Visual Studio Code

2020-05-15 08:00:00 · 飞浪

介绍正如我在《VisualStudioCode软件开发指南》中讨论的那样，VisualStudioCode的优势之一是扩展所带来的强大功能和灵活性。您可以在编辑器内部或通过VisualStud

介绍

正如我在《Visual Studio Code 软件开发指南》中讨论的那样，Visual Studio Code 的优势之一是扩展所带来的强大功能和灵活性。您可以在编辑器内部或通过Visual Studio Code Marketplace找到扩展。.NET（或 C#）是最受欢迎的扩展之一。在本文发布时，Python 是 Visual Studio Code 的顶级扩展，安装数量是 C# 扩展的两倍多。

本指南将讨论如何安装 Visual Studio Code 以及 Python 扩展，以及如何将两者结合使用作为强大的开发工具。

安装 Python 扩展

虽然您可以使用 Visual Studio Code 的默认安装来开发 Python 应用程序，但 Python 扩展将使其变得更加容易。在 macOS 上使用Ctrl-Shift-X / Cmd-Shift-X打开扩展窗格，或单击侧栏中的第五个图标。

在窗格顶部的扩展列表中搜索Python 。

您想要的是来自 Microsoft 的扩展。它的下载量将超过所有其他扩展，因为它目前是 Visual Studio Code 最受欢迎的扩展。单击绿色安装按钮即可安装扩展。

Python 扩展添加了许多功能，例如

Tab 补全
代码提示
调试
语法检查
代码导航
测试
Jupyter 笔记本支持

本指南无法涵盖所有这些功能，但会介绍其中的一些。

虚拟环境

本指南中的示例假设您已安装 Python 并了解该语言。本指南不会详细介绍 Python 基础知识或虚拟环境。但如果您在 Explorer 中打开的目录中有一个虚拟环境，Visual Studio Code 可以检测到它并在编辑器中将其关联。打开命令面板并搜索Python：选择 Interpreter。

这将显示检测到的虚拟环境的列表。

在此屏幕截图中，系统上有很多环境。但您将选择在当前目录中创建的环境。之后，当您打开新的终端窗口时，虚拟环境的激活脚本将运行。它甚至会检测 shell 并选择适当的脚本！

编辑 Python 代码

第一次在目录中打开 Python 文件时，Visual Studio Code 会提示您安装 linter。

单击“安装”，Visual Studio Code 将打开另一个终端，激活虚拟环境，然后pip 安装linter。该 linter 将用于检测代码中的错误，并将显示在编辑器窗口内。

Visual Studio Code 为 Python 代码提供制表符补全和代码提示。请注意，它将检测 Python 标准库中的内置模块：

以及使用pip安装的第三方模块，例如flask（也支持代码片段！）：

还有用户定义的代码！它还可以处理缩进，您可以将其配置为 PEP-8 或您自己的样式：

调试

Python 扩展还支持在 Visual Studio Code 内部进行调试。在调试之前，您需要创建一个 launch.json 文件来配置 Visual Studio Code。这可以通过命令面板中的 Debug : Open launch.json命令完成。选择Python环境。

接下来选择Python 文件来调试当前打开的文件。

这将在项目根目录中的.vscode目录中创建一个launch.json文件。通过单击行号左侧在 Python 文件中设置断点。将出现一个红点。现在使用快捷键Ctrl-Shift-D / macOS 上的Cmd-Shift-D切换到调试面板。确保在顶部的下拉框中选择了配置Python：当前文件，然后按绿色的运行按钮。

解释器将执行当前文件并在断点处停止。您可以在侧栏中的“变量”窗格中检查范围内的当前值。您也可以在“监视”窗格中设置表达式。请注意，编辑器顶部是熟悉的“继续”、“跳过”和其他调试任务的控件。

如果您使用 Flask 或 Django 开发 Web 应用，您也可以在 Visual Studio Code 中调试这些应用。在调试窗格中选择添加配置。

launch.json文件将打开并提示您要添加的配置类型。选择Python。

这将在命令面板中打开配置选择列表。选择Flask。

系统将提示您输入应用程序的路径。在此示例中，应用程序位于名为two.py的文件中。

在two.py内部，选择调试面板中的Python: Flask选项，并在代码内部设置断点。

按下运行按钮。转到https://127.0.0.1:5000，代码将在第 10 行中断。请注意，可以检查范围内的变量。

测试

该扩展还可以使用unittest、pytest或nose检测和运行 Python 测试。此示例使用unittest，因为它是 Python 标准库的一部分。以下是运行测试的简单方法：

      import random
import string


def generate_password(min_length = 8):
    password = ''
    for _ in range(min_length):
        next = random.choice(string.ascii_letters + string.digits)
        password += next
    return password
    

然后包含一个测试文件：

      # filename password_test.py
import password
import unittest

class PasswordTests(unittest.TestCase):def test_password_length_16(self):
        self.assertEqual(len(password.generate_password(16)), 16)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
    

这个简单的测试仅检查生成的密码的长度是否与传递给generate_password函数的值相同。打开命令面板并搜索Python: Configure Tests<font st

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import random import string def generate_password(min_length = 8): password = '' for _ in range(min_length): next = random.choice(string.ascii_letters + string.digits) password += next return password

# filename password_test.py import password import unittest class PasswordTests(unittest.TestCase):def test_password_length_16(self): self.assertEqual(len(password.generate_password(16)), 16) if __name__ == '__main__': unittest.main()