「Code」Python

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0. VS Code安装及使用

下文必看！ 下载安装VS Code、基本使用等等

「Code」安装与基本操作

无论用VS Code搭建什么语言的开发环境，只需记住一个流程：
安装官方的SDK（编译器/解释器等等）-> VS Code里安装相应的支持扩展 -> 开始写代码

1. Python（解释器）安装

1.1 Windows 上安装

直接在 Python 官网 下载 Python 并安装。

安装时记得选择图中最下面的 Add xxx to Path 加入到环境变量。

1.2 Linux/WSL 上安装

Python 有 Python2.X 和 Python3.X 两个不兼容版本，两者不能混用。可能是 Linux 上经常显式指明解释器的原因，为了兼容性，Python3.X 改为用 python3 命令，而默认的 python 命令仍然给 Python2.X 使用。

很多 Linux 发行版都自带了 Python3，没有的话直接用包管理器安装即可。

随着 Python2 的淘汰，Python2 用的也越来越少，各发行版新版本基本都不会安装Python2，大部分情况下 python 是一个无效的命令。这时有些 Linux 发行版就将其指向了 python3，因此使用 python 时一定要分清安装的是哪个版本。

以 Debian 11 / Ubuntu 20.04 为例，自带了 Python3，而 python 命令无效。这种情况可以安装 python-is-python3 这个软件来让 python 命令作为 python3 的别名。使用 apt 安装一下：

sudo apt install python-is-python3

另外，我们需要安装一下虚拟环境的工具。大部分 Linux 发行版为防止系统包管理和 Python 包管理（pip）冲突，并不能直接在系统中直接使用 pip，必须自己创建虚拟环境进行管理。

还是以 Ubuntu 为例，使用 apt 安装一下：

sudo apt install python3-venv

2. pip换源（建议）

由于国内网络原因，很多 Python 库在线安装很慢甚至安装失败。

可以自己手动将某个镜像源设置为pip默认源。这里以教育网的为例，终端里输入：

pip config set global.index-url https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple

国内常用 pip（pypi）源：

• 校园网联合镜像站：https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple
  集合了不少高校的源和使用帮助，帮助文档
• 阿里云镜像：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  能用，但速度一般
• 腾讯云镜像：https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/

至于很多人说的豆瓣镜像其实已经指向腾讯云镜像了，如果看到近几年的文章还这么写，那基本是抄袭多少年前的老文章了，就别看了。

3. 开始使用

用VS Code打开.py文件会自动提示安装 python扩展，或者自己直接搜索安装。

它应该会自动安装智能提示扩展 - Pylance。

接下来可以自己写一个简单程序，右上角点击运行（Run Python File）即可。

print('Hello World')
a = input('请输入一个数字')
print(a)

4. 创建虚拟环境

虚拟环境是一个隔离的Python环境，允许用户安装和运行不同的Python包，而不会影响系统范围内的Python安装。

如果要使用虚拟环境，我们可以切换到工作目录，打开终端并输入：

python -m venv .venv

这会在目录里创建一个名为 .venv 虚拟环境。

创建好虚拟环境后我们还需要在当前 Shell 环境中执行相应的激活脚本才能“激活”/“进入”虚拟环境，即设置一系列的环境变量。激活脚本放在 .venv 目录下，根据自己所用 Shell 选择即可。

使用 VS Code 时可以直接在状态栏右下角（旁边一点）选择解释器路径，如果你有不同的虚拟环境也可以在这里切换。之后执行 Python 程序或打开终端时都会自动“激活”。

2023.10 更新：Python 扩展也可以图形化的创建虚拟环境了，支持venv和conda。

5. Jupyter for VS Code

VS Code 里也支持 Jupyter notebook，它可以分段运行程序，挺方便的。

现在安装 Python 扩展会自动安装 Jupyter 扩展。（又不安装了）

在扩展市场搜索“Jupyter”并安装。

新建一个文件命名为xxx.ipynb，新建一个“代码”块，随便写几行代码。

然后点击旁边的运行，它会让你选择解释器。随后，它会提示你安装一个内核（ipykernel）。点击安装，它会通过 pip 自动安装，安装完成即可正常使用。（不行的话手动输入pip install ipykernel）

安装完成后即可使在VS Code 上愉快地使用 Jupyter notebook 了。