让咱们开始建立最简单的“Hello World”Python应用程序。html
要成功完成本教程,您必须执行如下操做:python
安装Python扩展。linux
安装您要使用的任何版本的Python。选项包括:json
brew install python3
(不支持的系统安装Python在MacOS的)。从VS代码中,使用选择Python版本的Python:选择口译员的命令命令面板(⇧⌘P,或者经过使用)选择Python环境。若是状态栏可用选项:bash
该命令列出了VS Code能够自动找到的可用解释器列表。若是您看不到所需的解释器,请参阅配置Python环境。并发
建立一个名为“hello”的空文件夹,导航到该文件夹,而后code
在该文件夹(.
)中打开VS Code ():编辑器
mkdir hello
cd hello code .
在File Explorer工具栏上,按下New File按钮:函数
命名该文件hello.py
,并在编辑器中自动打开它:工具
经过使用.py
文件扩展名,VS Code将此文件解释为Python并使用Python扩展来评估内容。单元测试
接下来,开始输入如下源代码:
msg = "Hello World" print(msg)
当你开始输入时print
,注意IntelliSense如何呈现自动完成选项。
智能感知和自动完成功能可用于标准Python模块以及您已安装到Python环境中的其余软件包。它还为对象类型提供的方法提供完成。例如,由于该msg
变量包含一个字符串,因此IntelliSense提供了字符串方法,而后键入msg.
:
随意尝试一下IntelliSense,而后恢复更改,以便只有msg
变量和print
调用,并保存文件(⌘S)。
有关编辑,格式化和重构的完整细节,请参阅编辑代码。Python扩展也彻底支持Linting。
hello.py
使用Python 运行很简单。从外部终端输入python3 hello.py
(macOS / Linux)或python hello.py
(Windows,假设Python位于PATH中)。不管哪一种方式,你应该看到“Hello World”做为输出。
您还能够使用View>集成终端(带有反引号字符的“ ^ ”)打开的VS Code 集成终端保留在VS Code的上下文中。而后你能够直接运行:python hello.py
如今让咱们尝试调试咱们简单的Hello World应用程序。
首先,hello.py
经过将光标放在print
呼叫中并按F9来设置断点。或者,只需单击编号旁边的编辑器左边的装订线。水槽中出现红圈。
接下来,选择边栏中的调试视图:
如今您须要launch.json
经过选择调试工具栏上的设置图标来配置Python:
该命令会自动建立一个launch.json
包含多个Python配置的配置,这些配置将显示在配置下拉列表中:
调试中充分说明了这些不一样的配置; 如今,只需选择“Python:当前文件”,它使用当前的Python环境运行当前文件。
若是您但愿调试程序在程序启动时自动中止在第一行,请将如下stopOnEntry
设置添加到配置中:
"stopOnEntry": true
经过选择调试工具栏中的绿色箭头或按F5运行调试器。因为stopOnEntry
设置为true,因此调试器中止在文件的第一行。若是您在此处查看局部变量窗口,则会看到只定义了自动dunder变量:
还要注意,出现一个调试工具栏,其中包含用于运行,步进,从新启动和中止程序的命令,而且状态栏变为橙色以指示调试模式。该终端还右下方的窗格中自动出现。
选择绿色箭头继续运行程序(F5),调试器在断点处中止。如今定义的msg
变量出如今“ 本地”窗格中,您能够在调试控制台中使用该变量(在右下窗格中代替终端选择):
再次选择绿色箭头以运行程序完成。“Hello World”出如今调试控制台中,一旦程序完成,VS Code退出调试模式。
有关完整的详细信息,请参阅调试。
提示:尽管调试控制台能够很好地用于输出,但它目前没法经过
input
或raw_input
函数从Python程序获取输入。在这些状况下,须要使用外部终端来运行调试器。这很容易经过选择Python:Terminal(外部)调试配置完成:
如今让咱们使用matplotlib和NumPy来运行一个更有趣的例子。
返回到资源管理器,建立一个名为的新文件standardplot.py
,并粘贴到如下源代码中:
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np x = np.linspace(0, 20, 100) plt.plot(x, np.sin(x)) plt.show()
如上一节所述,尝试在调试器中运行该文件。若是您运行程序完成,若是matplotlib和numpy未安装在当前环境中,则可能会失败。
这很容易解决。转到终端并输入pip3 install matplotlib
(Mac / Linux)或pip install matplotlib
(Windows),VS Code将该软件包及其依赖关系(包括NumPy)安装到您的项目中。请注意,若是您不想全局安装matplotlib及其依赖项,请使用虚拟环境。
如今从新运行该程序,出现一个图形窗口并显示输出:
您能够配置VS Code以使用您已安装的任何Python环境,包括虚拟环境。您还可使用单独的环境进行调试。有关完整的详细信息,请参阅环境。
在Visual Studio代码中使用Python进行探索还有不少: