VScode Python扩展：设置解释器，启用venv conda虚拟化，自动运行
Visual Studio Code，简称VSCode，是有史以来最受欢迎的IDE，由微软创建，并由世界各地无数的扩展开发者成长。 VSCode通过扩展支持任何语言，灵活而开放。它速度快，最重要的是，它是免费的。
在所有语言中，Vscode对Python的支持是最可靠的之一，而且很容易找到有用的扩展。 其中一些，如PyCharm，在专门为Python建立的IDE中是找不到的。 新的扩展一直在涌现，以吸引开发者的注意。
有了所有这些优势，你只需要安装一个扩展就可以开始在vscode中进行Python开发。
这就是下面所示的Python扩展。
1. 安装vscode Python扩展
点击vscode中的扩展标签，搜索python并安装第一个列出的扩展。
确保它是来自微软的。一旦安装，扩展偏好标签将自动打开。
最后，Jupyter Notebook扩展也安装完毕。让我们从设置Python语言开始。
2. 设置Python解释器
点击选择Python解释器按钮，可以看到安装在你电脑上的Python解释器列表。 选择你想要的版本。
关于安装Python的更多信息，请参阅 下载和安装 (Mac) 或 下载和安装 (Win)。
如果你想要的Python解释器没有列出，使用列表顶部的输入解释器路径条目添加它的路径。
如果你没有在这一页设置它，你可以通过打开命令调色板并搜索 "python interpreter "来找到它。
现在打开你的Python文件，确保你已经把它设置为你想要的Python版本。 为了做到这一点，我们将运行一个Python文件，由于官方的Python扩展，运行一个Python文件很容易。
3. 运行一个Python文件
下面的代码会打印出当前正在运行的Python解释器的绝对路径和版本。
点击右上角的播放按钮，或者按键盘上的F5。
如果是好的代码，你应该在Vscode里面的终端窗口看到执行的结果。 我选择了Mac原生Python，得到的结果如下
4. 启用 venv 和 conda 虚拟环境
安装在我们机器上的每个不同的Python解释器都有自己的虚拟环境。 这个名字让它听起来像一个Docker或虚拟机，但它实际上只是一种将解释器及其相关软件包一起调用的方式。
例如，假设我们为两个项目使用同一个解释器。 如果我们在一个虚拟机中安装两个项目使用的所有包，我们最终会给每个项目带来很多无用的包。 所以我为每个项目创建一个虚拟机，只安装我真正需要的包。
Vscode支持两种创建虚拟环境的方式。
第一种是使用标准Python库中的venv包，第二种是使用Anaconda或Miniconda发行版中的Conda包管理器。
让我们逐一来看看。
4.1. 用venv创建一个虚拟机
首先，在Vscode中用打开文件夹打开你要创建venv的项目目录。
然后打开命令调色板，搜索create python environment或python environment。 你会看到一个像下面这样的条目。
如果你点击它，将打开一个窗口，在venv和conda之间进行选择。选择 venv。
最后，从列表中选择你想在虚拟环境中使用的解释器。
Vscode将自行安装新的虚拟环境和最小的软件包。
一旦它完成加载，你会看到一个.venv文件夹被创建，并且在Vscode的右下角设置了一个专门的解释器。
| .venv folder | Interpreter |
|---|---|
 |  |
4.2. 用CONDA创建一个虚拟环境
创建虚拟环境与venv的方法相同。
打开你的项目文件夹，在命令调色板中搜索Create Python Environment，然后点击它。
由于我们将使用Conda，选择conda。
如果你还没有连接Vscode和Conda，你会看到这样的错误信息
为了连接Vscode和Conda，你需要找到你的机器使用的Conda的路径。 你也可以用社区版的Mamba来代替Conda。
如果你安装了Micromamba而不是Mambaforge，你需要下载并安装单独的Vscode扩展程序 Micromamba (opens in a new tab) 并安装它。
说明也略有不同。使用命令调色板中的 "Micromamba: create environment "动作创建一个虚拟环境。
在终端中，输入命令which conda或which mamba。
现在是时候把你找到的路径输入Vscode了。
在命令调色板中打开设置（UI），搜索 conda。
在Python： Conda Path条目中，输入你上面得到的路径。
我用Mamba而不是Conda。
现在回到创建环境，点击conda条目，它会带你到下一步，并要求你选择一个解释器版本。
在选择了所需的版本后，将为你创建一个基于Conda的虚拟环境。检查右下角的.conda文件夹和解释器的版本。
| .conda folder | Interpreter |
|---|---|
 |  |
4.3. 从Vscode终端自动启用一个虚拟环境
使用虚拟环境的主要原因之一是为了安装软件包。
包的安装是在终端通过pip命令（使用venv）或conda命令（使用Conda）完成的。
以前，你必须通过在终端键入以下命令手动启用虚拟机来安装软件包。
venv:source .venv/bin/activate。Conda/Mamba:conda activate ./.conda/envs/default（根据虚拟环境的名称，这可能不是default）。
现在，Vscode会自动检测你的虚拟环境，并在你创建一个新的终端时为你激活它。 你所需要做的就是设置如下 在命令调色板中搜索设置（UI），打开一个窗口。
在设置搜索框中输入 python terminal，你应该看到类似这样的东西。
有两个设置需要检查： 在当前终端启用环境和启用环境。
你可以对用户和工作区都这样做。
现在当你回到你的Python文件并打开一个新的终端时，它将自动激活当前虚拟环境的解释器。
新的终端必须从以.py结尾的Python文件中打开，这样Vscode才能很好地识别它。
从终端，你现在应该能够安装一个只被当前活动的虚拟环境使用的软件包。
5. 使用Jupyter Notebooks
随着微软对Jupyter笔记本的支持，作为一个扩展、
你现在可以在vscode中使用笔记本，而无需打开浏览器。
Jupyter扩展是和Python扩展一起安装的。
如果你没有安装它，请搜索 Jupyter并安装所有微软支持的扩展。
现在让我们创建一个新的笔记本，在命令调色板中搜索jupyter并创建一个新笔记本。
一旦新的笔记本被打开，你需要为当前的笔记本设置内核。
内核是等待执行你在笔记本中写的代码块中的代码的引擎。
你目前有两个选择
如果你在Vscode中安装了像Docker或CodeSpace这样的扩展，你的选择会增加。
Python环境... 指的是我们上面创建的虚拟环境。
当我们选择虚拟环境时，IPyKernal包会自己执行以启动内核。
如果你已经有一个服务器在运行，可以选择 现有的Jupyter服务器... 选项。现在，选择我们创建的那个。
! vscode jupyter notebook kernel setup
如果一切顺利，内核名称将被打印在笔记本的右上角。
现在你可以用pip或conda安装所需的软件包，并使用该笔记本。
6. 结语。
Vscode通过其官方支持继续使Python开发对我们来说变得简单而直观。 得益于此，即使你是Vscode中的Python开发新手，从设置基础知识、创建虚拟环境到使用Jupyter笔记本，都不难跟上。
但它并没有停止--在你的Python开发旅程中，vscode正等待着为你做大量的工作。 如果你在开发过程中注意你所使用的IDEA的功能，这些努力将在提高开发效率方面得到回报。 我一定会继续发布我的想法。
