「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。