在VSCode中使⽤Python
  在本教程中，你将使⽤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，你可以将VS Code 配置成⼀个⾮常轻量级的Python IDE(你可以使⽤PyCharm作为⾼效的替代品)。
  本教程向你介绍Python环境的VS Code，主要介绍如何通过以下任务进⾏编辑、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脚本来绘制VS Code中的图形
  本教程并不打算教你Python本⾝。⼀旦你熟悉了VS Code 的基础，你就可以在VS Code 中学习programming tutorials 上的任何编程教程。
  如果你有任何问题，请访问 VS Code documentation repository
  注意：你可以在本教程中使⽤Python 2，但是你需要对代码进⾏适当的更改，这⾥不涉及这些更改。
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  要成功完成本教程，你需要⾸先设置Python开发环境。具体来说，本教程要求:
  VS Code
  VS Code Python extensionpython入门教程编辑器
  Python 3
  安装Visual Studio和Python扩展
  如果你还没有这样做，安装VS Code
  接下来，在Visual Studio Marketplace中安装VS Code的Python扩展。有关安装扩展的详细信息，请参阅Extension Marketplace。Python扩展名为Python，由Microsoft发布。
  安装Python解释器
  除了Python扩展之外，你还需要安装⼀个Python解释器。你使⽤哪种解释器取决于你的具体需要，但是下⾯提供了⼀些指导。
  Windows
  从安装Python。你通常可以使⽤页⾯上第⼀个出现的Download Python按钮来下载最新版本。
  注意：如果你没有管理员权限，在Windows上安装Python的另⼀个选项是使⽤Microsoft Store。微软商店提供Python 3.7和Python 3.8的安装。请注意，你可能会与使⽤此⽅法的某些包存在兼容性问题。
  有关Windows上Python的更多信息，请参见在Windows上使⽤ Python
  macOS
  在macOS上不⽀持安装Python系统。相反，建议通过⾃制安装。要在macOS上使⽤⾃制程序安装Python，请在终端提⽰符处使⽤brew install python3。
  注意，在macOS上，确保在PATH环境变量中包含VS Code安装的位置。有关更多信息，请参见这些设置说明。
  Linux
  Linux上内置的Python 3安装⼯作得很好，但是要安装其他Python包，必须⽤get-pip.py安装pip。
  其他选项
  数据科学：如果使⽤Python的主要⽬的是数据科学，那么可以考虑从Anaconda下载。Anaconda不仅提供了⼀个Python解释器，还提供了许多有⽤的库和数据科学⼯具。
  Windows Subsystem for Linux：如果你正在Windows上⼯作，并且希望有⼀个⽤于Python的Linux环境，那么Windows Subsystem for Linux(WSL)是你的⼀个选择。如果选择此选项，还需要安装远程WSL扩展。有关在VS Code中使⽤WSL的更多信息，请参阅VS Code远程开发或尝试在WSL中⼯作的教程，该教程将指导你设置WSL、安装Python和创建在WSL中运⾏的Hello World应⽤程序。
  验证Python安装
  要验证已经在你的机器上成功安装了Python，请运⾏以下命令之⼀(取决于你的操作系统):
  Linex/macOS：打开终端窗⼝并输⼊以下命令:
  python3 --version
  1
  Windows：打开终端窗⼝并输⼊以下命令:
  python3 -3 --version
  1
  如果安装成功，输出窗⼝应该显⽰你安装的Python版本。
  注意，你可以在VS Code集成终端中使⽤py -0命令查看安装在你的机器上的python版本。默认解释器由星号(*)标识。
  在项⽬(⼯作空间)⽂件夹中启动VS Code
  在命令提⽰符或终端，创建⼀个名为“hello”的空⽂件夹，导航到其中，并打开VS Code (Code)在该⽂件夹(.)中，输⼊以下命令:
  mkdir hello
  cd hello
  code .
  123
  注意：如果你使⽤的是Anaconda分发版，请确保使⽤Anaconda命令提⽰符。
  通过在⼀个⽂件夹中启动VS Code，该⽂件夹将成为你的“⼯作空间”。VS Code在.vscode/settings.json中存储特定于该⼯作区的设置，它独⽴于全局存储的⽤户设置。
  或者，你可以通过操作系统UI运⾏VS Code，然后使⽤File > Open Folder来打开项⽬⽂件夹。
  选择⼀个Python解释器
  Python是⼀种解释语⾔，为了运⾏Python代码，你必须告诉VS Code使⽤哪个解释器。
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  从VS Code中，选择⼀个Python 3解释器通过打开命令⾯板(⇧⌘P)，开始键⼊Python:Select Interpreter命令来搜索，然后选择这个命令。你也可以使⽤状态栏上的Select Python Environment选项(它可能已经显⽰了⼀个选择的解释器):
异步电动机缺点  该命令提供VS Code 可以⾃动到的可⽤解释器列表，包括虚拟环境。如果你没有看到所需的解释器，请参阅配置Python环境。
  注意：当使⽤Anaconda时，正确的解释器应该有后缀
  ('base':conda), 例如 Python 3.7.3 64-bit ('base':conda).
  选择解释器后，将为⼯作区配置中的python.pythonPath值设置为解释器的路径。要查看设置，请选择File > Preferences > Settings (Code > Preferences > Settings on macOS)，选择Workspace Settings选项卡。
  注意：如果你选择打开⼀个没有解释器的⼯作区⽂件夹，VS Code会在你的⽤户设置中的python.pythonPath设置成VS Code默认解释器，确保Python项⽬始终有⼀个默认的解释器。⼯作区设置允许你覆盖⽤户设置。
  创建⼀个Python Hello World源代码⽂件
  从File Explorer⼯具栏中，选择hello⽂件夹上的New File按钮:
  将⽂件命名为hello.py，它会在编辑器中⾃动打开:
  通过使⽤.py⽂件扩展名，你可以告诉VS Code将该⽂件解释为Python程序，这样它就可以使⽤Python扩展名和所选的解释器来运⾏代码。
  注意:File Explorer⼯具栏还允许你在⼯作区中创建⽂件夹，以便更好地组织代码。可以使⽤New folder按钮快速创建⽂件夹。
  现在你的⼯作空间中已经有了⼀个代码⽂件，在hello.py中输⼊以下源代码:
  msg = "Hello World"
  print(msg)
microsoft
  12
  当你开始键⼊print时，请注意智能感知是如何显⽰⾃动完成选项的。
  智能感知和⾃动补全适⽤于标准Python模块以及你已经安装到所选Python解释器环境中的其他包。它还提供对象类型上可⽤的⽅法的补
全。例如，因为msg变量包含⼀个字符串，所以当你输⼊msg.时，智能感知会提供字符串⽅法。
  随时体验与智能感知更多的功能，现在撤销你的更改，只是print变量，并保存⽂件(⌘ S)。有关编辑、格式化和重构的详细信息，请参阅编辑代码。Python扩展也完全⽀持Linting。
  运⾏ Hello World
  ⽤Python运⾏hello.py很简单。只需单击编辑器右上⾓的终端播放按钮中的Run Python⽂件。
  该按钮打开⼀个终端⾯板，在其中你的Python解释器被⾃动激活，然后运⾏python3 hello.py (macO
S/Linux)或Python hello.py (Windows):
  有三种其他⽅式，你可以运⾏Python的VS Code:
  右击编辑器窗⼝的任何地⽅，并选择Run Python File in Terminal (这将⾃动保存⽂件):
  选择⼀个或多个⾏，然后按Shift+Enter或右键单击，选择Run Selection/Line in Python Terminal。这个命令对于测试⽂件的⼀部分很⽅便。
  从命令⾯板(⇧⌘P)，选择Python: Start REPL命令在当前选中的Python解释器中打开⼀个REPL终端。在REPL中，你可以⼀次输⼊并运⾏⼀⾏代码。
  配置并运⾏调试器
  现在让我们尝试调试简单的Hello World程序。
java除了spring还有什么框架  ⾸先，在hello.py的第2⾏设置⼀个断点，⽅法是将光标放在print调⽤上并按下F9。或者，只需单击编辑器左侧的⾏号旁边。当你设置断点时，⼀个红⾊的圆圈出现在边栏中。
  接下来，要初始化调试器，请按F5。因为这是你第⼀次调试这个⽂件，所以将从命令⾯板中打开⼀个配置菜单，允许你为打开的⽂件选择你想要的调试配置类型。
  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名称。
  这些不同的配置在调试配置中得到了充分的解释；现在，只需选择Python File，它是使⽤当前选择的Python解释器运⾏编辑器中显⽰的当前⽂件的配置。
  调试器将在⽂件断点的第⼀⾏停⽌。当前⾏在左边的空⽩处⽤⼀个黄⾊箭头表⽰。如果此时检查局部变量窗⼝，你将看到现在已定义的msg变量出现在局部窗格中。
  ⼀个调试⼯具栏出现在顶部，以下命令从左到右：继续(F5)，跨过(F10)进⼊(F11)，跳出(⇧F11)，重启(⇧⌘F5)，和停⽌(⇧F5)。
  状态栏也会改变颜⾊(在许多主题中为橙⾊)，以指⽰你处于调试模式。Python Debug Console也会⾃动出现在右下⾓的⾯板中，以显⽰正在运⾏的命令以及程序输出。
  要继续运⾏程序，请选择debug⼯具栏上的continue命令(F5)。调试器将程序运⾏到最后。
  技巧：调试信息也可以通过在代码上悬停来查看，⽐如变量。对于msg，将⿏标悬停在变量上将在变量上⽅的框中显⽰字符串Hello world。
  你还可以在Debug Console中使⽤变量(如果你没有看到它，请选择VS Code右下⾓的Debug Console中，或者从…菜单。)然后，在控制台底部的>提⽰符中，⼀个接⼀个地输⼊以下⾏:
  msg
  msg.capitalize()
  msg.split()
  123
  再次选择⼯具栏上的蓝⾊Continue按钮(或按F5)以运⾏程序直⾄完成。如果切换回Python Debug Console，则会出现“Hello World”，程序完成后VS Code 退出调试模式。
  如果重新启动调试器，调试器将在第⼀个断点处再次停⽌。
  停⽌运⾏⼀个程序完成之前，使⽤调试⼯具栏上的红场停⽌按钮(⇧F5)，或者使⽤Debug > Stop debugging菜单命令。
  有关详细信息，请参阅调试配置，其中包括关于如何使⽤特定的Python解释器进⾏调试的说明。
  提⽰：使⽤Logpoints⽽不是print语句：开发⼈员经常在源代码中使⽤print语句来快速检查变量，⽽不必在调试器中逐⾏检查每⼀⾏代码。在VS Code 中，可以使⽤Logpoints。Logpoint类似于断点，只
是它将消息记录到控制台，并且不停⽌程序。有关更多信息，请参阅VS Code调试⽂章中的Logpoints。
  安装和使⽤包
  现在让我们运⾏⼀个更有趣的例⼦。在Python中，包是获取任意数量的有⽤代码库的⽅式，通常从PyPI获取。对于本例，你将使⽤matplotlib和numpy包来创建图形图表，就像通常使⽤数据科学所做的那样。(注意，matplotlib在Windows Subsystem for Linux中运⾏时不能显⽰图形，因为它缺乏必要的UI⽀持。)
  返回资源管理器视图(左侧最上⾯的图标，显⽰⽂件)，创建⼀个名为standardplot.py的新⽂件。，并粘贴在以下源代码:
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  x = 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
  123456
  提⽰：如果你⼿动输⼊上述代码，你可能会发现，当你在⼀⾏的末尾按回车键时，⾃动补全将更改as关键字后⾯的名称。要避免这种情况，请键⼊空格，然后回车。
  接下来，使⽤上⼀节中描述的“Python: Current file”配置在调试器中运⾏该⽂件。
  除⾮你使⽤的是Anaconda发⾏版，或者之前已经安装了matplotlib包，否则应该会看到这样⼀条消息**“ModuleNotFoundError: No module named ‘matplotlib’”**。这样的消息表明所需的包在系统中不可⽤。
  安装matplotlib包(也安装numpy依赖性)，停⽌调试器，使⽤命令⾯板运⾏终端:Terminal: Create New Integrated Terminal(⌃⇧'))。此命令为你选择的解释器打开⼀个命令提⽰符。
  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。⽽是使⽤包含全局解释器副本的特定于项⽬的虚拟环境。⼀旦激活该环境，然后安装的任何包都将与其他环境隔离。这种隔离减少了许多可能由冲突的包版本引起的复杂性。要创建虚拟环境并安装所需的包，请输⼊适合你的操作系统的以下命令:
  注意：有关虚拟环境的更多信息，请参见环境。
  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 会提⽰你将其设置为⼯作空间⽂件夹的默认值。如果选择，当你打开⼀个新终端时，环境将⾃动激活。
  For windows
  py -3 -m venv .venv
  .venv\scripts\activate
  12
  如果激活命令⽣成消息"Activate.ps1 is not digitally signed. You cannot run this script on the current system."，你需要临时更改PowerShell执⾏策略以允许脚本运⾏(有关执⾏策略，请参阅PowerShell⽂档)
  Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process
  1
  For macOS/Linux
  python3 -m venv .venv
  source .venv/bin/activate
  12
  从命令⾯板中使⽤Python: Select Interpreter命令选择新环境。
  安装包
  # Don't use with Anaconda distributions because they include matplotlib already.
  # macOS
  python3 -m pip install matplotlib
  # Windows (may require elevation)
  python -m pip install matplotlib
  # Linux (Debian)
  apt-get install python3-tk
  python3 -m pip install matplotlib
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  现在重新运⾏程序(有或没有调试器)，⼏分钟后会出现⼀个绘图窗⼝，输出如下:
  完成后，在终端窗⼝中键⼊deactivate以关闭虚拟环境。
  有关创建和激活虚拟环境以及安装包的更多⽰例，请参阅Django教程和Flask教程。
  下⼀步
  你可以配置VS Code来使⽤你安装的任何Python环境，包括虚拟环境和conda环境。还可以使⽤单独的环境进⾏调试。有关详细信息，请参见环境。
  要了解更多关于Python语⾔的知识，请参阅programming tutorials 在上的任何编程教程。
  要学习使⽤Django和Flask框架构建web应⽤程序，请参阅以下教程:
  在Visual Studio Code 中使⽤Django
  在Visual Studio Code 中使⽤Flask
  然后，在Visual Studio Code 中有更多关于Python的探索:
  编辑代码——了解Python的⾃动完成、智能感知、格式化和重构。
  Linting—启⽤、配置和应⽤各种Python语⾔标记。
  调试——学习在本地和远程调试Python。
  测试——配置测试环境，发现、运⾏和调试测试。
  设置参考-探索VS Code中与python相关的全部设置。
  使⽤容器将Python部署到Azure应⽤程序服务

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