Как установить matplotlib в visual studio 2019

Обновлено: 07.07.2024

В 2016-м году компания Microsoft представила миру свой новый редактор программного кода. В отличие от старшей сестры — полноценной IDE Visual Studio — VS Code получился куда более компактным и легковесным решением. Он разработан как кроссплатформенное ПО и может быть успешно установлен в системах Windows, Linux и macOS.

Бесплатность Visual Studio Code абсолютно не мешает ему обладать весьма богатым современным функционалом. VS Code имеет встроенный отладчик, позволяет работать с системами контроля версий, обеспечивает интеллектуальную подсветку синтаксиса, а также поддерживает целый ряд популярных языков программирования.

И хоть, за годы своего существования, VSCode зарекомендовал себя, в основном, как продукт для веб-разработки, в 2018 году появилось расширение " Python ", которое дало программистам многочисленные возможности для редактирования, отладки и тестирования кода на нашем любимом языке.

Установка VSCode

Поистине смешные системные требования Visual Studio Code обязательно порадуют владельцев старых машин.

Для полноценной работы редактору требуется всего лишь 1 ГБ оперативной памяти и процессор с частотой от 1.6 ГГц.

Такое сочетание лёгкости и функциональности действительно подкупает, а отсутствие в VS Code каких-либо "лагов" и "фризов" делают разработку ещё более приятным и увлекательным занятием.

Установка редактора никуда не отходит от данной парадигмы и тоже является весьма простым и понятным процессом.

Windows

Сначала нужно скачать с официального сайта установочный файл небольшого размера, а затем установить сам ВиЭс код, следуя подсказкам от мастера установки.

Linux

На сайте программы можно изучить способы инсталляции редактора на разные Linux-дистрибутивы, но здесь рассмотрим процесс установки для самого популярного из них — Ubuntu.

Установить VSCode можно несколькими способами:

Способ №1 : Самый простой способ — воспользоваться менеджером установки "Ubuntu Software".

Откройте "Ubuntu Software" -> введите в поиск "VSCode" -> выберите первую строку и нажмите "Install"

sudo apt install ./<file>.deb

О других способах установки читайте на странице официальной документации в разделе " Setup ";

macOS

Алгоритм установки редактора внутри яблочной операционной системы также не представляет собой ничего сложного:

  1. Сначала нужно скачать Visual Studio Code с официального сайта.
  2. Затем открыть список загрузок браузера и найти там VSCode-Darwin-Stable.zip .
  3. Нажмите на иконку увеличительного стекла, чтобы открыть архив.
  4. Перетащите Visual Studio Code.app в папку приложений, сделав ее доступной на панели запуска.
  5. Щёлкните правой кнопкой мыши по значку и выберете команду " Оставить в Dock ".

Настройка под Python

Установка расширения "Python"

Для начала работы с Python, нужно перейти на вкладку Extensions , что находится на панели слева, либо нажать Ctrl + Shift + X . Сделав это, набираем в строке поиска " Python ".

Для начала работы с Python, установите расширение от Microsoft — "Python".

VS Code поддерживает, как вторую, так и третью версию языка, однако python интерпретатор на свою машину вам придётся поставить самостоятельно.

Если вы новичок и только начинаете работу с Python или же не имеете каких-то особых указаний на этот счёт, то лучшим выбором станет именно актуальная третья версия.

Вот краткий список основных возможностей расширения "Python":

  • Автодополнение кода.
  • Отладка.
  • Поддержка сниппетов.
  • Написание и проведение тестов.
  • Использование менеджера пакетов Conda.
  • Возможность создания виртуальных сред.
  • Поддержка интерактивных вычисления на Jupyter Notebooks.

Выбор версии интерпретатора Python

После от вас потребуется совершить выбор версии интерпретатора внутри самого редактора (обычно VS code знает, где он расположен). Для этого:

  1. Откройте командную строку VSCode (Command Palette) комбинацией Ctrl + Shift + P .
  2. Начинайте печатать " Python: Select Interpreter ";
  3. После, выберите нужную версию интерпретатора.

Также выбрать версию можно в панели активности в левом нижнем углу:

Выбор версии Python-интерпретатора в панели активности VS Code

Если вы хотите использовать pipenv в своем проекте:

  1. Установите pipenv командой pip install pipenv (или pip3 install pipenv );
  2. Выполните команду pipenv install ;
  3. Откройте " Command Palette ", напечатайте " Python: Select Interpreter " и из списка выберите нужную версию интерпретатор.

Pipenv - современный менеджер зависимостей для Python-проектов

Работа в VS Code

Запуск редактора

Как и другие современные редакторы и среды разработки, VS Code фиксирует состояние на момент закрытия программы. При следующем запуске, он открывается в том же самом виде, в котором существовал до завершения работы.

Так как VSCode, в первую очередь — редактор, а не полновесная среда разработки, здесь нет особой привязки к проекту. Вы можете сходу создавать, открывать и редактировать нужные вам файлы. Достаточно, после запуска, нажать Open File или New File и можно начинать работу.

Интерфейс

Интерфейс программы разрабатывался в стремлении сделать его как можно более простым и интуитивно понятным. Дизайнеры постарались, как максимизировать пространство для редактора, так и оставить достаточно места для отображения проводника по вашему проекту.

Весь UI VSCode разделился, таким образом, на шесть областей:

  1. Область редактора — основная область для написания и редактирования вашего кода.
  2. Боковая панель — здесь содержатся различные представления (например проводник).
  3. Строка состояния — визуализирует рабочую информацию об открытом в данный момент файле.
  4. Командная панель — классическая главная панель с вкладками file, edit, go, run и так далее.
  5. Панель активности — область в крайнем левом углу, где находятся важные вспомогательные вкладки, вроде контроля версий, дебаггера и магазина расширений.
  6. Мультипанель — панель на которой располагается вывод отладку, информация об ошибках и предупреждениях, а также встроенный в VS Code терминал.

Запуск Python-кода (run)

Выполнить код можно несколькими способами. Самый простой — комбинацией Ctrl + Alt + N .

Для запуска python-кода выполните комбинацию "Ctrl + Alt + N"

Также можно вызвать скрипт контекстным меню, выбрав строку " Run Python File in Terminal ".

Или нажав иконку " Run " в правом верхнем углу.

Иконка "Run" в правом верхнем углу запустит Python-код на выполнение

Отладка (debugger)

Возможность полноценной отладки — сильная сторона редактора. Чтобы перейти в режим отладки, нужно установить точку останова и нажать F5 .

Для перехода в режим отладки, установите breakpoint и нажмите "F5"

Вся информация о текущем состоянии будет выводиться на панель дебаггера.

Слева откроется панель дебаггера с информацией о состоянии переменных (Variables), отслеживаемых переменных (Watch) и стеке вызова (Call stack).

Сверху расположена панель инструментов дебаггера.

Рассмотрим команды (слева направо):

  1. continue ( F5) — перемещает между breakpoint-ами;
  2. step over ( F10) — построчное (пошаговое) перемещение;
  3. step into ( F11) — построчное (пошаговое) перемещение c заходом в каждую вызываемую функцию;
  4. step out ( Shift + F11) — работает противоположно step into — выходит из вызванной функции, если в данный момент вы находитесь внутри неё. Далее работает как continue .
  5. restart ( Ctrl + Shift + F5) — начинаем отладку с начала.
  6. stop ( Shift + F5) — остановка и выход из режима отладки.
Чаще всего для отладки используются continue ( F5 ) и step over ( F10 ).

С отладкой разобрались 👌.

Тестирование (testing)

С поддержкой тестов у VS Code тоже всё в порядке, однако, по умолчанию тестирование отключено. Для его активации нужна небольшая настройка.

Сначала следует нажать комбинацию клавиш Ctrl + Shift + P и в так называемой палитре команд выбрать Python: Configure Tests .

Для выбора фреймворка для тестов, выполните комбинацию "Ctrl + Shift + P" и наберите "Python: Configure Tests"

Редактор предложит вам определить фреймворк (мы выбрали "pytest") и папку, содержащую тесты (мы выбрали ". Root directory").

Создадим новый файл с тестами ( test_app.py ) и запустим его, кликнув правой кнопкой мыши на этом файле и выбрав пункт " Run Current Test File ".

Также тесты можно запускать по нажатию на кнопку Run Tests в нижней строке состояния
Запуск тестов в VSCode с использованием фреймворка pytest.

Чтобы увидеть результаты, необходимо открыть вкладку Output на панели, и в выпадающем меню выбрать пункт PythonTestLog .

Как мы видим, первый тест прошел успешно, а второй провалился.

Для удобства работы с тестами, установим расширение " Python Test Explorer for Visual Studio Code ".

Расширение для VSCode "Python Test Explorer for Visual Studio Code"

Теперь информацию по тестам можно посмотрев, кликнув на левой панели " иконку с колбой ", предварительно запустив тесты.

Вкладка "test" (иконка с колбой в панели слева) откроет удобный проводник для запуска тестов и просмотра их состояния.

Для начала работы с системами контроля версий обратимся к вкладке Source Control , что находится на панели активности слева (или Ctrl + Shift + G ).

По умолчанию VS Code дружит с Git и GitHub

Поддержку других систем возможно настроить самостоятельно, установив соответствующие расширения.

Чтобы связать проект с github (или gitlab), сперва необходимо скачать на ваш ПК git (если ещё не скачан). VSCode автоматически определит его местоположение, и затем у вас появится возможность синхронизации.

Для работы с git, зайдите в меню слева "Source Control"

Все основные и необходимые операции для контроля версий будут находиться прямиком внутри редактора: коммитить, пуллить, пушить, создавать бранчи и просматривать изменения вы можете, не выходя из VisualStudioCode.

Все необходимые команды для работы в git находятся в меню панели "Source Control" (3 точки)

А для удобного просмотра изменений в git, советую установить расширение " Git Graph ". После его установки, на панели " Source Control " появится новая кнопка, которая отобразит граф состояния (git log).

Последние несколько лет специалисты Microsoft трудились над тем, чтобы добавить поддержку инструментов разработчика Python в одни из наших самых популярных продуктов: Visual Studio Code и Visual Studio. В этом году все заработало. В статье мы познакомимся с инструментами разработчика Python в Visual Studio, Visual Studio Code, Azure и т. д. Заглядывайте под кат!


Python — один из самых быстро развивающихся языков программирования, к которому обращаются как начинающие, так и опытные разработчики. Его популярность обусловлена легкой в освоении семантикой и широким спектром применения, начиная от написания скриптов и заканчивая созданием веб-сервисов и моделей машинного обучения.

Visual Studio Code

Расширение Python для Visual Studio Code с открытым исходным кодом включает в себя другие общедоступные пакеты Python, чтобы предоставить разработчикам широкие возможности для редактирования, отладки и тестирования кода. Python — самый быстроразвивающийся язык в Visual Studio Code, а соответствующее расширение является одним из самых популярных в разделе Marketplace, посвященном Visual Studio Code!

Чтобы начать работу с расширением, необходимо сначала скачать Visual Studio Code, а затем, следуя нашему руководству Начало работы с Python, установить расширение и настроить основные функции. Рассмотрим некоторые из них.

Прежде всего необходимо убедиться, что Visual Studio Code использует правильный интерпретатор Python. Чтобы сменить интерпретатор, достаточно выбрать нужную версию Python в строке состояния:


Селектор поддерживает множество разных интерпретаторов и сред Python: Python 2, 3, virtualenv, Anaconda, Pipenv и pyenv. После выбора интерпретатора расширение начнет использовать его для функции IntelliSense, рефакторинга, анализа, выполнения и отладки кода.

Чтобы локально запустить скрипт Python, можно воспользоваться командой «Python: Create Terminal» («Python: создать терминал») для создания терминала с активированной средой. Нажмите CTRL + Shift + P (или CMD + Shift + P на Mac), чтобы открыть командную строку. Чтобы выполнить файл Python, достаточно щелкнуть на нем правой кнопкой мыши и выбрать пункт «Run Python File in Terminal» («Запустить файл Python в терминале»):


Эта команда запустит выбранный интерпретатор Python, в данном случае виртуальную среду Python 3.6, для выполнения файла:


Расширение Python также включает шаблоны отладки для многих популярных типов приложений. Перейдите на вкладку «Debug» («Отладка») и выберите «Add Configuration…» («Добавить конфигурацию. ») в выпадающем меню конфигурации отладки:


Вы увидите готовые конфигурации для отладки текущего файла, подключающегося к удаленному серверу отладки или соответствующему приложению Flask, Django, Pyramid, PySpark или Scrapy. Для запуска отладки нужно выбрать конфигурацию и нажать зеленую кнопку Play (или клавишу F5 на клавиатуре, FN + F5 на Mac).

Расширение Python поддерживает различные анализаторы кода, для которых можно настроить запуск после сохранения файла Python. PyLint включен по умолчанию, а другой анализатор можно выбрать с помощью команды «Python: Select Linter» («Python: выбрать анализатор кода»):


Это еще не все: предусмотрена поддержка рефакторинга, а также модульного тестирования с помощью unittest, pytest и nose. К тому же вы можете использовать Visual Studio Live Share для удаленной работы над кодом Python вместе с другими разработчиками!

Python в Visual Studio

Чтобы включить поддержку Python в Visual Studio на Windows, необходимо выбрать рабочую нагрузку «Разработка на Python» и (или) рабочую нагрузку «Приложения для обработки и анализа данных и аналитические приложения» в установщике Visual Studio:


Можно установить различные версии Python и Anaconda, выбрав их в меню дополнительных компонентов (см. правую часть скриншота выше).

После установки рабочей нагрузки Python, можно начать работу, создав проект Python в разделе с помощью меню «Файл -> Новый проект» (в списке установленных компонентов выберите Python):


Чтобы создать приложение с нуля, откройте шаблон приложения Python и приступайте к написанию кода. Также можно создать проект, взяв за основу существующий код Python или используя веб-шаблоны для Flask, Django и Bottle. Ознакомьтесь с нашим Руководством по Flask и Руководством по Django, чтобы получить подробную информацию по разработке веб-приложений с помощью этих платформ и Visual Studio.

Если установлена рабочая нагрузка по обработке и анализу данных, также можно использовать шаблоны для проектов по машинному обучению с использованием Tensorflow и CNTK.
После того как проект создан, управлять виртуальными средами и средами conda можно с помощью узла «Python Environments» («Среды Python») в обозревателе решений и окне среды Python. Щелкнув правой кнопкой мыши по активной среде Python и выбрав соответствующий пункт меню, можно установить дополнительные пакеты:


Можно даже проводить отладку кода на обоих языках в рамках одного сеанса, например, переключившись с типа отладки C++ на Python/Native:


Ознакомиться с подробной информацией о вставке Python в приложения C++ можно в публикации Вставка Python в проект C++ в блоге Python.

Кроме того, Visual Studio включает профилировщик Python и поддерживает модульное тестирование Python в Обозревателе тестов.

Python в Azure

Пакет Azure SDK для Python позволяет создавать службы в Azure, управлять ими и взаимодействовать с ними. Командная строка Azure CLI написана на Python, поэтому почти все, что она позволяет сделать, вы можете также выполнить на программном уровне с помощью пакета Python SDK.

Можно устанавливать отдельные библиотеки, например для установки пакета SDK для взаимодействия с Azure Storage воспользуйтесь командой:


Рекомендуется устанавливать только нужные вам пакеты, но для удобства вы можете установить весь набор пакетов Azure SDK, выполнив следующую команду:


После установки пакета SDK вы получаете доступ ко множеству полезных служб, начиная от использования API машинного обучения с помощью Azure Cognitive Services и заканчивая размещением глобально распределенных данных с помощью Azure Cosmos DB.

Веб-приложения можно развернуть с помощью функции Azure «Веб-приложение для контейнеров». Ознакомьтесь с видео From Zero to Azure with Python and Visual Studio Code (В Azure с нуля с помощью Python и Visual Studio Code), предоставляющим всю необходимую информацию по развертыванию приложений Flask с использованием Visual Studio Code. Также обратите внимание на краткое пособие по развертыванию приложения Flask с использованием командной строки.

Кроме того, на Azure можно запускать свободно размещенные блокноты Jupyter, поэтому локальная установка Jupyter не потребуется. К блокнотам Jupyter можно открывать доступ для их совместного использования. Например, вы можете просмотреть находящийся в общем доступе блокнот для создания рукописного текста с помощью машинного обучения:


Полезные материалы по теме

Мини-книга «Создавайте более качественные приложения и быстро используйте данные там, где это нужно»

Читайте электронную книгу Создание современных приложений на основе больших данных в глобальном масштабе, чтобы узнать, как готовая к использованию глобально распределенная служба баз данных Azure Cosmos DB меняет подходы к управлению данными. Обеспечивайте доступность, согласованность и защиту данных, используя передовые отраслевые технологии корпоративного класса для соблюдения нормативных требований и обеспечения безопасности. Начните разработку лучших приложений для своих пользователей на базе одной из пяти четко определенных моделей согласованности.


Семинар «Как выбрать правильную инфраструктуру для выполнения ваших рабочих нагрузок в Azure»

В этом семинаре присоединитесь к рассказу регионального директора Microsoft Эрику Бойду, MVP Azure, о том, как выбрать правильные виртуальные машины, хранилища и сети для приложений и рабочих нагрузок в Azure.

Руководство по архитектуре облачных приложений

Используйте структурированный подход к разработке облачных приложений. В этой 300-страничной электронной книге об архитектуре облачных вычислений рассматриваются рекомендации по архитектуре, разработке и внедрению, которые применяются независимо от выбранной облачной платформы. В это руководство включены шаги по:

Первый урок из цикла, посвященному библиотеке для визуализации данных Matplotlib. В рамках данного урока будут рассмотрены такие вопросы как: установка библиотеки, построение линейного графика, несколько графиков на одном и на разных полях, построение диаграммы для категориальных данных и обзор основных элементов графика.

Установка

Варианты установки Matplotlib

Установка Matplotlib через менеджер pip

Первая из них обновит ваш pip , вторая установит matplotlib со всеми необходимыми зависимостями.

Проверка установки

Для проверки того, что все у вас установилось правильно, запустите интерпретатор Python и введите в нем следующее:

После этого можете проверить версию библиотеки (она скорее всего будет отличаться от приведенной ниже):

Быстрый старт

Перед тем как углубиться в дебри библиотеки Matplotlib , для того, чтобы появилось интуитивное понимание принципов работы с этим инструментом, рассмотрим несколько примеров, изучив которые вы уже сможете использовать библиотеку для решения своих задач.

Если вы работаете в Jupyter Notebook для того, чтобы получать графики рядом с ячейками с кодом необходимо выполнить специальную magic команду после того, как импортируете matplotlib ::

Результат работы выглядеть будет так, как показано на рисунке ниже.


Если вы пишете код в .py файле, а потом запускаете его через вызов интерпретатора Python , то строка %matplotlib inline вам не нужна, используйте только импорт библиотеки.

Пример, аналогичный тому, что представлен на рисунке выше, для отдельного Python файла будет выглядеть так:

В результате получите график в отдельном окне.


Далее мы не будем останавливаться на особенностях использования magic команды, просто запомните, если вы используете Jupyter notebook при работе с Matplotlib вам обязательно нужно включить %matplotlib inline.

Построение графика

Для начал построим простую линейную зависимость, дадим нашему графику название, подпишем оси и отобразим сетку. Код программы:

В результате получим следующий график:



Несколько графиков на одном поле

Построим несколько графиков на одном поле, для этого добавим квадратичную зависимость:


В приведенном примере в функцию plot() последовательно передаются два массива для построения первого графика и два массива для построения второго, при этом, как вы можете заметить, для обоих графиков массив значений независимой переменной x один и то же.

Несколько разделенных полей с графиками

Построим уже известные нам две зависимость на разных полях.


Здесь мы воспользовались новыми функциями:

Остальные функции уже вам знакомы, дополнительно мы использовали параметр fontsize для функций xlabel() и ylabel() , для задания размера шрифта.

Построение диаграммы для категориальных данных

Построим диаграмму на которой будет отображаться количество фруктов в магазине:


Для вывода диаграммы мы использовали функцию bar() .

К этому моменту, если вы самостоятельно попробовали запустить приведенные выше примеры, у вас уже должно сформировать некоторое понимание того, как осуществляется работа с этой библиотекой.

Основные элементы графика

Рассмотрим основные термины и понятия, касающиеся изображения графика, с которыми вам необходимо будет познакомиться, для того, чтобы в дальнейшем у вас не было трудностей при прочтении материалов из этого цикла статей и документации по библиотеке matplotlib .


Корневым элементом при построения графиков в системе Matplotlib является Фигура ( Figure ). Все, что нарисовано на рисунке выше является элементами фигуры. Рассмотрим ее составляющие более подробно.

Вторым, после непосредственно самого графика, по важности элементом фигуры являются оси. Для каждой оси можно задать метку (подпись), основные ( major ) и дополнительные ( minor ) тики, их подписи, размер и толщину, также можно задать диапазоны по каждой из осей.

Сетка и легенда

Следующими элементами фигуры, которые значительно повышают информативность графика являются сетка и легенда. Сетка также может быть основной ( major ) и дополнительной ( minor ). Каждому типу сетки можно задавать цвет, толщину линии и тип. Для отображения сетки и легенды используются соответствующие команды.

Ниже представлен код, с помощью которого была построена фигура, изображенная на рисунке:

P.S.

Matplotlib. Урок 1. Быстрый старт : 4 комментария

А как Х в линейном графике привязать к дате? [date:point]

Можем ли мы в 7 строчке использовать просто
y2 = x**2?
Проверил, можем. Но есть ли разница?

Python + Visual Studio Code = успешная разработка

VS Code от Microsoft – легкий и удобный редактор кода, доступный на всех платформах и невероятно гибкий. Это отличный выбор для программирования на Python.

В этой статье мы рассмотрим способы установки и настройки максимально эффективной рабочей среды для разработки.

Статья предназначена для программистов, уже имеющих опыт работы с Python и установивших на свою рабочую машину интерпретатор этого языка программирования (Python 2.7, Python 3.6/3.7, Anaconda или другой дистрибутив).

Установка Python – дело несложное: здесь вы найдете подробное пошаговое руководство для всех популярных ОС. Помните, что в разных операционных системах интерфейс VS Code может немного различаться.

Установка и настройка Visual Studio Code для разработки на Python

Сразу же отметим, что VS Code не имеет практически ничего общего с его знаменитым тезкой Visual Studio.

Редактор очень легко установить на любую платформу: на официальном сайте есть подробные инструкции для Windows, Mac и Linux.


Продукт ежемесячно обновляется и улучшается. В него из коробки встроена поддержка нескольких языков и удобная модель расширения. Пользовательский интерфейс предельно прост и понятен.


VS Code + Python

С 2018 года есть расширение для Python. Наблюдать за развитием отношений этой пары можно в блоге Microsoft.

Основные возможности редактора:

  • Поддержка Python 3.4 и выше, а также Python 2.7
  • Автоматическое дополнение кода с помощью IntelliSense
  • Автоматическое использование conda и виртуальных сред
  • Редактирование кода в средах Jupyter и Jupyter Notebooks


А вот пара полезных подборок для прокачки Python-скиллов:

В редакторе есть и полезные фичи, не связанные напрямую с языком:

    для Atom, Sublime Text, Emacs, Vim, PyCharm и множества других редакторов
  • Настраиваемые темы оформления для множества языков, включая русский

И еще несколько крутых возможностей для полного счастья:

    – множество полезных функций Git прямо в редакторе, включая аннотации blame и просмотр репозитория.
  1. Автосохранение (File - Auto Save) и удобная настройка его задержки. между различными устройствами с помощью GitHub.
  2. Удобная работа с Docker.

Чтобы найти и установить необходимые расширения и темы, нажмите на иконку Расширения на левой панели. Можно искать по ключевым словам и сортировать результаты поиска.

Найдите расширение Python и установите его, чтобы продолжить настройку редактора.

Файлы конфигурации

В Visual Studio Code вы легко можете настроить все под себя. Здесь есть параметры пользователя, которые являются глобальными, и параметры рабочей области – локальные для конкретных папок или проектов. Локальные настройки сохраняются в виде .json-файлов в папке .vscode.

Новый проект на Python

Чтобы открыть новый файл, нужно зайти в меню Файл и выбрать пункт Создать или нажать горячую комбинацию клавиш Ctrl+N .

Еще в редакторе есть полезная палитра команд, которую можно вызвать сочетанием Ctrl+Shift+P . Для создания нового файла введите в появившемся поле File: New File и нажмите Enter .

Какой бы способ вы ни выбрали, перед вами должно открыться вот такое окно:


Здесь уже можно вводить код вашей программы.

Начинаем кодить

Для демонстрации возможностей редактора напишем "Решето Эратосфена" – известный алгоритм для нахождения простых чисел до некоторого предела. Начнем кодить:

На экране это будет выглядеть примерно так:


Подождите, что-то не так. Почему-то VS Code не выделяет ключевые слова языка, не дополняет, не форматирует и вообще ничего полезного не делает. Зачем он вообще такой нужен?

Без паники! Просто сейчас редактор не знает, с каким файлом он имеет дело. Смотрите, у него еще нет названия и расширения – только какое-то неопределенное Untitled-1. А в правом нижнем углу написано Plain Text (простой текст).

Установка Python плагина уже произведена, теперь его нужно активировать. Для этого достаточно просто сохранить файл с нужным расширением. Для этого у нас опять же три способа:

  • меню: Файл - Сохранить
  • горячая комбинация: Ctrl+S
  • палитра команд: File: Save File

Дайте файлу имя sieve.py.

Теперь редактор понял, что имеет дело с кодом на Python, и исправился:


Так гораздо лучше! В правом нижнем углу появилась надпись Python, значит все работает правильно.

Если на вашем компьютере установлено несколько интерпретаторов языка (Python 2.7, Python 3.x или Anaconda), вы можете выбирать нужный. Для этого кликните на индикаторе языка (внизу в левой части экрана) или наберите в палитре команд Python: Select Interpreter .

По умолчанию VS Code поддерживает форматирование с использованием pep8, но вы можете выбрать black или yapf, если хотите.

Допишем код алгоритма:

Если вы будете вводить его вручную (без copy-paste), то сможете увидеть IntelliSense редактора в действии.

VS Code автоматически делает отступы перед операторами for и if , добавляет закрывающие скобки и предлагает варианты завершения слов.

Запуск программы

Чтобы запустить готовую программу, нам даже не нужно выходить из редактора! Просто сохраните файл, вызовите правой кнопкой мыши контекстное меню и выберите в нем пункт Выполнить файл в консоли.

Теперь, когда код завершен, его можно запустить. Для этого не нужно выходить из редактора: Visual Studio Code может запускать эту программу непосредственно в Редакторе. Сохраните файл (с помощью Ctrl+S ), затем щелкните правой кнопкой мыши в окне редактора и выберите пункт Запустить файл Python в терминале.

В нижней части окна должна появиться панель терминала с результатом работы программы.

Линтинг кода

  • flake8
  • mypy
  • pydocstyle
  • pep8
  • prospector
  • pyllama
  • bandit

Подробные сведения о настройке каждого из них вы можете найти здесь.

Обратите внимание, что линтер настраивается для конкретной рабочей области, а не глобально.

Редактирование существующего проекта

Итак, мы научились создавать новые файлы. Это здорово, но все же большую часть времени вам придется работать с уже существующими проектами, которые состоят из множества отдельных файлов и папок.

С редактором можно работать прямо из консоли, открывая и создавая файлы простой командой code filename.py .

Посмотрим, на что способен VS Code на примере уже готового проекта. Это библиотека для анализа уравнений, основанная на "алгоритме маневровой станции" (shunting-yard algorithm) Дийкстры. Вы можете клонировать этот репозиторий, чтобы начать работу.

Открыть созданную локально папку в редакторе можно из терминала:

VS Code умеет работать с различными средами: virtualenv, pipenv или conda.

Также вы можете открыть папку прямо из интерфейса редактора:

  • меню: Файл - Открыть папку
  • горячие клавиши: Ctrl+K , Ctrl+O
  • из палитры команд: File: Open Folder

Вот так выглядит открытый проект:


По умолчанию при открытии папки VS Code также открывает файлы, с которыми вы работали в последний раз. Это поведение можно изменить.

Теперь вы можете открывать, редактировать, запускать и отлаживать все файлы проекта, перечисленные в левой панели. Над проводником отображаются все файлы, с которыми вы в данный момент работаете.

Тестирование

Грамотное программирование на Python помимо собственно написания кода включает также его тестирование.

Visual Studio Code умеет автоматически распознавать тесты в unittest, pytest или Nose. В нашем проекте есть модульный тест, который можно использовать для примера.

Чтобы запустить существующие тесты, из любого файла Python вызовите правой кнопкой мыши контекстное меню и выберите пункт Запустить текущий тестовый файл.

Нужно будет указать используемый для тестирования фреймворк, путь поиска и шаблон для имени файлов тестов. Эти настройки сохраняются как параметры рабочей области в локальном файле .vscode/settings.json. Для нашего проекта нужно выбрать unittest, текущую папку и шаблон *_test.py.

Теперь можно запустить все тесты, кликнув на Run Tests в строке состояния или из палитры команд.

Также тесты можно выполнять по отдельности, что позволяет экономить много времени, работая только с неудачными методами.

Результаты тестов отображаются во вкладке Output (раздел Python Test Log выпадающего меню).

Посмотрите также:

Отладка кода

Несмотря на то, что VS Code – это просто редактор кода, а не полноценная IDE, он позволяет отлаживать код Python прямо в рабочей области. У него есть много функций, которые должны быть у хорошего отладчика:

  • Автоматическое отслеживание переменных
  • Отслеживание выражений
  • Точки прерывания
  • Инспекция стека вызовов

Все эти данные можно найти во вкладке Debug левой панели.


Отладчик может управлять приложениями Python, запущенными во встроенной консоли или внешнем терминале. Он может подключаться к уже запущенным экземплярам Python и даже отлаживать приложения Django и Flask.

Отладить программу на Python так же просто, как запустить отладчик с помощью F5 . Используйте F10 и F11 для перехода к следующей функции и для захода в текущую функцию. Shift+F5 – выход из отладчика. Точки останова задаются с помощью клавиши F9 или щелчком мыши в левом поле окна редактора.

Перед началом отладки более сложных проектов, включая приложения Django или Flask, необходимо настроить и выбрать конфигурацию отладки. Сделать это очень просто. Во вкладке Debug найдите раскрывающееся меню Configuration и нажмите Add Configuration:


VS Code создаст и откроет файл .vscode/launch.json, в котором можно настроить конфигурации Python, а также отладку приложений.

Вы даже можете выполнять удаленную отладку и дебажить шаблоны Jinja и Django. Закройте launch.json и выберите нужную конфигурацию приложения из раскрывающегося списка.

Посмотрите также:

Интеграция с Git

В VS Code прямо из коробки есть встроенная поддержка управления версиями. По умолчанию подключен Git и GitHub, но вы можете установить поддержку других систем. Все работа происходит во вкладке Source Control левого меню:


Если в проекте есть папка .git, весь спектр функций Git/GitHub включается автоматически. Вы можете:

Все эти функции доступны прямо из пользовательского интерфейса:


VS Code также распознает изменения, внесенные вне редактора.


Visual Studio Code + Python = довольный разработчик

Visual Studio Code – один из самых крутых редакторов кода и замечательный инструмент для разработки. Редактор из коробки предлагает множество полезных возможностей и гибко подстраивается под все ваши потребности. Программирование на Python становится проще и эффективнее.

А какой редактор (или полноценную IDE) для разработки на Python используете вы?

Читайте также: