Extensión VScode Python: configurar intérprete, habilitar virtualización venv conda, autorun

Visual Studio Code, o VSCode para abreviar, es el IDE más popular de todos los tiempos, creado por Microsoft y cultivado por innumerables desarrolladores de extensiones en todo el mundo. VSCode soporta cualquier lenguaje a través de extensiones, es flexible y abierto. Es rápido, y lo mejor de todo, es gratuito.

De todos los lenguajes, el soporte de Vscode para Python es uno de los más fiables, y es fácil encontrar extensiones útiles. Algunas de ellas, como PyCharm, no se encuentran en IDEs construidos exclusivamente para Python. Continuamente aparecen nuevas extensiones para captar la atención de los desarrolladores.

Con todas estas ventajas, sólo necesita instalar una extensión para empezar a desarrollar Python en vscode.

Se trata de la extensión Python que se muestra a continuación.

1. Instalación de la extensión vscode Python

Haga clic en la pestaña Extensiones en vscode, busque python e instale la primera extensión de la lista. Asegúrese de que es de Microsoft. Una vez instalada, la pestaña de Preferencias de Extensiones se abrirá automáticamente.

Por último, también se instala la extensión Jupyter Notebook. Empecemos por configurar el lenguaje Python.

2. Configurar el intérprete de Python

Haz clic en el botón Select Python Interpreter para ver una lista de los intérpretes de Python instalados en tu ordenador. Selecciona la versión que desees.

Si el intérprete de Python que quieres no está en la lista, añade la ruta a él usando la entrada Enter interpreter path al principio de la lista.

Si no lo has configurado en esta página, puedes encontrarlo abriendo la paleta de comandos y buscando `python interpreter'.

Ahora abre tu archivo Python y asegúrate de que has configurado la versión de Python que quieres. Para hacer esto, ejecutaremos un archivo Python, y gracias a las extensiones oficiales de Python, ejecutar un archivo Python es fácil.

3. Ejecutar un archivo Python

El siguiente código muestra la ruta absoluta y la versión del intérprete de Python que se está ejecutando en ese momento. Pulse el botón Play en la esquina superior derecha, o pulse F5 en su teclado.

Si es un buen código, deberías ver los resultados de la ejecución en una ventana de terminal dentro de Vscode. Elegí Python nativo de Mac y obtuve los siguientes resultados

4. Habilitar los entornos virtuales venv y conda

Cada uno de los diferentes intérpretes de Python instalados en nuestra máquina tiene su propio entorno virtual. El nombre hace que suene como un Docker o una VM, pero en realidad es sólo una forma de llamar a un intérprete y sus paquetes asociados juntos.

Por ejemplo, digamos que usamos el mismo intérprete para dos proyectos. Si instalamos todos los paquetes utilizados por ambos proyectos en una VM, acabaremos con un montón de paquetes inútiles para cada proyecto. Así que creo una máquina virtual para cada proyecto para instalar sólo los paquetes que realmente necesito.

Vscode soporta dos formas de crear un entorno virtual. La primera es utilizar el paquete venv incluido en la biblioteca estándar de Python, y la segunda es utilizar el gestor de paquetes Conda incluido en las distribuciones Anaconda o Miniconda. Veámoslos uno a uno.

4.1. Crear una máquina virtual con venv

Primero, abre el directorio del proyecto donde quieres crear la venv con open folder en Vscode.

Luego abre la paleta de comandos y busca create python environment o python environment. Verás una entrada como la siguiente.

Si pulsas sobre ella, se abrirá una ventana con una selección entre venv y conda. Elige venv.

Por último, seleccione de la lista el intérprete que desea utilizar en el entorno virtual.

Vscode instalará por sí mismo el nuevo entorno virtual y los paquetes mínimos. Una vez que haya terminado de cargar, verás una carpeta .venv creada y un intérprete dedicado configurado en la esquina inferior derecha de Vscode.

.venv folder	Interpreter

4.2. Creación de un entorno virtual con CONDA

Crear un entorno virtual es lo mismo que con venv. Abre la carpeta de tu proyecto, busca Create Python Environment en la paleta de comandos, y pulsa sobre él. Como vamos a usar Conda, selecciona conda.

Si aún no has conectado Vscode y Conda, verás un mensaje de error como este

Para conectar Vscode y Conda, necesitas encontrar la ruta al Conda que usa tu máquina. También puede utilizar Mamba, la versión de la comunidad, en lugar de Conda.

En el terminal, escribe el comando which conda o which mamba.

Es hora de introducir las rutas que has encontrado en Vscode. Abre Settings (UI) en la paleta de comandos y busca conda. En la entrada Python: Conda Path, introduce la ruta que obtuviste anteriormente. Yo usé Mamba en lugar de Conda.

Ahora vuelve a Create Environment y haz click en la entrada conda, te llevará al siguiente paso y te pedirá que elijas una versión del intérprete.

Tras seleccionar la versión deseada, se creará un entorno virtual basado en Conda. Comprueba la carpeta .conda y la versión del intérprete en la esquina inferior derecha.

.conda folder	Interpreter

4.3. Activación automática de un entorno virtual desde el terminal Vscode

Una de las principales razones para utilizar un entorno virtual es para instalar paquetes.

La instalación de paquetes se hace en la terminal con el comando pip (usando venv) o el comando conda (usando Conda). Anteriormente, tenías que habilitar manualmente la máquina virtual escribiendo los siguientes comandos en el terminal para instalar paquetes.

• venv: source .venv/bin/activate
• Conda/Mamba: conda activate ./.conda/envs/default (Dependiendo del nombre del entorno virtual, puede que no sea default).

Por ahora, Vscode detectará automáticamente tu entorno virtual y lo activará por ti cada vez que crees un nuevo terminal. Todo lo que necesita hacer es establecer lo siguiente Busque Settings (UI) en la paleta de comandos para abrir una ventana.

Escribe python terminal en la caja de búsqueda de ajustes y deberías ver algo como esto. Hay dos opciones a comprobar: Habilitar entorno en la terminal actual y Habilitar entorno. Puedes hacer esto tanto para el usuario como para el espacio de trabajo.

Ahora, cuando vuelvas a tu archivo Python y abras una nueva terminal, se activará automáticamente el intérprete para el entorno virtual actual. El nuevo terminal debe abrirse desde un archivo Python que termine en .py para que Vscode lo reconozca bien.

Desde el terminal, ahora debería ser capaz de instalar un paquete que sólo es utilizado por la virtualización actualmente activa.

5. Uso de Jupyter Notebooks

Con el soporte de Microsoft para Jupyter Notebook como extensión, ahora puede utilizar cuadernos dentro de vscode sin necesidad de abrir un navegador. La extensión Jupyter se instala con la extensión Python. Si no la tiene instalada, busque Jupyter e instale todas las extensiones soportadas por Microsoft.

Ahora vamos a crear un nuevo notebook, busca jupyter en la paleta de comandos y crea un nuevo notebook.

Una vez abierto el nuevo cuaderno, tienes que configurar el kernel para el cuaderno actual. El kernel es el motor que espera para ejecutar el código en los bloques de código que escribes en tu cuaderno. Actualmente tienes dos opciones Si instalas extensiones como Docker o CodeSpace en Vscode, tus opciones aumentarán.

El Python environment... se refiere al entorno virtual que creamos anteriormente. Cuando seleccionamos el entorno virtual, el paquete IPyKernal se ejecuta solo para iniciar el kernel. La opción Existing Jupyter server... se puede seleccionar si ya tienes un servidor en ejecución. Por ahora, selecciona el que hemos creado.

Si todo va bien, el nombre del kernel aparecerá impreso en la esquina superior derecha del cuaderno. Ahora puedes instalar los paquetes necesarios con pip o conda y utilizar el cuaderno.

6. Conclusión.

Vscode continúa haciendo que el desarrollo en Python sea fácil e intuitivo para nosotros a través de su soporte oficial. Gracias a esto, incluso si eres nuevo en el desarrollo de Python en Vscode, no fue difícil seguir desde la configuración de los conceptos básicos, la creación de un entorno virtual, y el uso de Jupyter notebooks.

Pero no se detiene ahí - vscode está esperando para hacer toneladas de trabajo para usted durante su viaje de desarrollo de Python. Si usted presta atención a las características de la IDEA que está utilizando a medida que desarrolla, el esfuerzo se verá recompensado en el aumento de la productividad del desarrollo. Me aseguraré de seguir publicando mis pensamientos.