,在 Windows 上怎样做 Python 开发?是像大神那样使用纯文本编辑器,还是用更加完善的 IDE?到底是用自带的命令行工具,还是需要装新的 Terminal?,使用 Windows 系统一大好处是它的应用太丰富了,甚至强大的 GPU 也能在闲暇时间做点其它「工作」。然而与 Linux 或 macOS 不同,在 Windows 上做开发总会遇到很多挑战,不论是文件编码、环境控制还是项目编译,开发过程中总会有一些神奇的收获。,这些对于初学者来说尤其突出:我们在安装某个库时可能出现各种依赖项错误,我们在读写文本时出现各种编码错误等等。,那么在 Windows 上如何做 Python 开发呢?相信大神们都会有自己的解决方案,但本文希望介绍微软官方发布的 Terminal 和 Visual Studio Code,希望它们能构建更流畅的 Windows 开发体验。,Visual Studio Code 是程序员可以使用的最酷的代码编辑器之一,是一个可在所有平台上使用的开源、可扩展和轻量级编辑器。正是这些品质使微软的 VS Code 大受欢迎,并成为 Python 开发的绝佳平台。可能很多读者都比较熟悉 PyCharm 与 Jupyter Notebook 等常见的 Python IDE,但 VS Code 一样不会令你失望。,在本文中,你将学习到微软 Terminal 和 Visual Studio Code 的特性,包括:,我们假设你了解 Python 开发,并且已经在系统上安装了某种版本的 Python(如 Python 2.7、Python 3.6/3.7、Anaconda 或其他)。由于 VS Code 可兼容所有主流平台,因此你可能会看到略有不同的 UI 元素,并且可能需要修改某些命令。,Windows Terminal 是一个开源终端应用程序,由微软在今年 5 月份的 Build 开发者大会上推出。MS Terminal 支持 Command Prompt 和 PowerShell 的所有优点,基本上命令行已经可以和 Linux 相融合了,除此之外运行命令提示符也是没问题的。,在 MS Terminal 开源后,GitHub 的 Star 量增长得非常快,目前已经超过了 5 万。这足以说明这个项目非常受关注,在社区的开源改进下,这个工具一定挺好用。,
,MS Terminal 开源地址:https://github.com/microsoft/terminal,当然,目前 MS Terminal 已经可以直接下载安装程序了,社区的体验也非常不错。因此如果我们在 Windows 上做 Python 开发,命令行工具就可以采用 MS Terminal,它能解决很大一部分的包安装、环境控制等问题。,MS Terminal 最核心的功能就是支持多条选项卡,且每一个选项卡都可以连接到命令行 shell 或应用,例如 Command Prompt 或通过 SSH 访问树莓派等。下图展示了这种多选项卡的支持情况:,
,此外,除了功能外,更重要的就是颜值,就像我们常用 zsh 来提供更美观的命令行一样。虽然 zsh 目前的 GitHub 收藏量已经达到 9.4 万了,但 ReadMe 文档清楚地写着它最好用于 macOS 或 Linux。而新发布的 MS Terminal 不论在界面还是在文字风格,都以前都强了很多。,背景透明度、文字高亮都可以自行定义,还能定义 emoji 等符号。如下为基本的展示,我们可以根据自己的需要调整整个界面。,
,整个项目还在积极开发中,很多功能也都在完善与增加。不过既然是微软官方维护的开源项目,那么我们还是非常有信心的,至少在命令行部分可以降低开发过程中的各种报错。当然如果读者在 Windows 上有更好的命令行工具推荐,也可以在文末留言。,前面介绍了开发中必不可缺的命令行工具,下面我们该聊一聊 VS Code 了,它是支持 Python 开发的核心工具。下面我们从最初的安装、环境管理到编写、测试、发布代码,介绍我们该如何优雅地使用 VS Code。,在任何平台上都可以安装 Visual Studio Code。官网提供了 Windows、Mac 和 Linux 的完整安装说明,并且会每月更新编辑器,其中包含新功能和错误修正。你可以在 Visual Studio Code 网站上找到所有安装内容:,
,此外,除名称相近外,Visual Studio Code(简称 VS Code)与基于 Windows 的更大规模的 Visual Studio 几乎没有其他相同的地方。,Visual Studio Code 本身支持多种语言,并且它的一个扩展模型具有支持其他组件的丰富生态系统。VS Code 每月更新,你可以在微软 Python 博客中了解更新信息。任何用户都可以克隆微软的 VS Code Github 仓库并贡献自己的代码。,VS Code UI 已有详细记录,这里不予赘述:,
,如上所述,VS Code 通过详细记录的扩展模型支持多种编程语言的开发。Python 扩展使用户可以在 Visual Studio Code 中进行 Python 开发,具有以下特征:,
,Visual Studio Code 扩展不仅仅具有编程功能:,以下是比较有用的一些其他扩展和设置:,当然,在使用 VS Code 时,你可能会发现其他有用的扩展。请在评论中分享你的发现和设置!,单击活动栏(Activity Bar)上的「扩展」图标可以访问和安装新扩展和主题。用户可以输入关键词来搜索扩展程序,以多种方式对搜索结果进行排序,快速轻松地安装扩展程序。在本文中,在活动栏的 Extensions 项中键入 python 并单击 Install 即可安装 Python 扩展:,
,用户可以通过相同的方式查找和安装上述任何扩展。,值得一提的是,Visual Studio Code 可通过用户和工作区设置(User and Workspace Settings)实现高度配置。,用户设置(User settings)在所有 Visual Studio Code 实例中都是全局性的,而工作区设置(Workspace Settings)是特定文件夹或项目工作区的本地设置。工作区设置为 VS Code 提供了极大的灵活性,工作区设置会在整篇文章中提到。工作区设置以.json 文件的形式存储在名为.vscode 的项目工作区本地文件夹中。,让我们以一个新的 Python 程序来探索 Visual Studio Code 中的 Python 开发。在 VS Code 中,键入 Ctrl + N 打开一个新文件。(你也可以从菜单中选择「文件」-「新建」。),无论你如何操作,你都应该看到一个类似于以下内容的 VS Code 窗口:,
,打开新文件后,你即可以输入代码。,作为测试,我们可以快速编码埃拉托斯特尼筛法(Sieve of Eratosthenes,它可以找出小于已知数的所有质数)。在刚打开的新选项卡中键入以下代码:,
,等等,这是怎么回事?为什么 Visual Studio Code 没有进行任何关键词高亮显示,也没有进行任何自动格式化或任何真正有用的操作呢?它提供了什么?,答案是,VS Code 不知道它正在处理的是什么类型的文件。缓冲区被称为 Untitled-1,如果你查看窗口的右下角,则可以看到 Plain Text(纯文本)。,若要激活 Python 扩展,请保存文件(从菜单中选择 File-Save 或者从命令面板中选择 File-Save File 或者只使用 Ctrl + S)为 sieve.py。VS Code 将看到.py 扩展名并正确地将该文件转化为 Python 代码。,现在你的窗口视图应如下所示:,
,这样就好多了!VS Code 会自动将文件重新格式化为 Python 代码,你可以通过检查左下角的语言模式予以验证。,如果你有多个 Python 安装(如 Python 2.7、Python 3.x 或 Anaconda),则可以通过单击语言模式指示器或者从命令面板中选择 Python: Select Interpreter 来更改 VS Code 所要使用的 Python 解释器。默认情况下,VS Code 支持使用 pep8 格式,但你也可以选择 black 或 yapf。,
,现在可以添加其余的 Sieve 代码。若要查看 IntelliSense,请直接键入此代码而不要剪切和粘贴,你应该看到如下内容:,
,当键入代码时,VS Code 会对 for 和 if 语句下面的行进行自动、适当的缩进,添加右括号,并给出内容提示。,现在代码已经完成,你可以运行它了。没有必要让编辑器执行此操作:Visual Studio Code 可以直接在编辑器中运行此程序。保存文件(Ctrl + S),然后在编辑器窗口中单击右键并选择在终端(Terminal)中运行 Python 文件(Run Python File):,
,你会看到终端窗格显示在窗口的底部,并显示代码输出结果。,在 Sieve of Eratosthenes 示例中,你创建了一个 Python 文件。作为一个例子这很不错,但很多时候,你需要创建更大的项目,并在更长的时间内在它上面进行开发。,典型的新项目工作流程可能如下所示:,在 Python 项目(而不是单个 Python 文件)上使用 Visual Studio Code 开辟了更多功能,使得 VS Code 能够真正发挥作用。让我们来看看它在更大的项目中如何运作。,假如我们编写了一个计算器程序,该程序通过艾兹格·迪科斯彻(Edsger Dijkstra)调度场算法的一种变体来解析中缀符号(infix notation)编写的方程式。,为了说明 Visual Studio Code 以项目为中心的特征,我们现在开始在 Python 中重新创建调度场算法作为方程式评估库。相应 GitHub 地址:https://github.com/JFincher42/PyEval。,本地文件夹创建后,你可以快速打开 VS Code 中的整个文件夹。由于我们已经创建了文件夹和基本文件,所以首选方法(如上所述)做出如下修正:,当你这种方式打开时,VS Code 了解并将使用它看到的任何 virtualenv、pipenv 或 conda 环境。你甚至不需要首先启动虚拟环境。通过菜单中的 File, Open Folder、键盘上的 Ctrl+K, Ctrl+O 或者命令面板中的 File, Open Folder 等方式,你可以打开用户界面(UI)上的文件夹。,以下是创建的方程式 eval 库项目:,
,当 Visual Studio Code 打开文件夹时,它还会再次打开上次打开的文件(这是可配置的)。你可以打开、编辑、运行和调试列出的任何文件。左侧活动栏中的资源管理器视图(Explorer view)提供文件夹中所有文件的视图,并显示当前选项卡集中有多少未保存文件。,VS Code 可以自动识别在 unittest、pytest 或 Nose 框架中编写的现有 Python 测试,但前提是在当前环境中安装了这些框架。作者在 unittest 框架中编写了一个用于方程式 eval 库的单元测试,你可以在这个例子中使用它。,若要运行项目中任何 Python 文件的现有单元测试,请单击右键并选择 Run Current Unit Test File。系统将提示指定测试框架,在项目中搜索测试的位置以及测试使用的文件名模式。,所有这些都保存为本地.vscode/settings.json 文件中的工作区设置,并可以进行修改。对于这个等式项目,你可以选择 unittest、当前文件夹和模式 *_test.py。,测试框架设置完成并显示测试后,你可以单击状态栏(Status Bar)上的 Run Tests 并从命令面板中选择一个 option 来运行所有测试:,
,通过在 VS Code 中打开测试文件,单击状态栏上的 Run Tests,然后选择 Run Unit Test Method 以及其他要运行的特定测试,你还可以运行单个测试。这使得解决单个测试失败并重新运行失败的测试变得很简单,从而能够节省大量时间。测试结果显示在 Python Test Log 下的 Output 窗格中。,即使 VS Code 是代码编辑器,直接在 VS Code 中调试 Python 也是可以的。VS Code 提供的诸多功能可以媲美好的代码调试器,包括:,你可以在活动栏上的 Debug 视图中看到这些功能:,
,调试器可以控制在内置终端或外部终端实例中运行的 Python 应用程序。它可以附加到已经运行的 Python 实例中,甚至可以调试 Django 和 Flask 应用程序。,在单个 Python 文件中调试代码就像按 F5 启动调试器一样简单。你可以按 F10 和 F11 分别跳过和进入函数,并按 Shift + F5 退出调试器。按 F9 设置断点,或者通过单击编辑器窗口中的左空白(lift margin)进行设置。,在开始调试更复杂的项目(包括 Django 或 Flask 应用程序)之前,你首先需要设置并选择调试配置。设置调试配置相对简单。从 Debug 视图中选择 Configuration 下拉列表(drop-down),然后选择 Add Configuration 和 Python:,
,Visual Studio Code 将在当前名为.vscode/launch.json 的文件夹下创建一个调试配置文件,它允许用户设置特定的 Python 配置以及调试 Django 和 Flask 等特定应用程序的设置。,你还可以执行远程调试,并调试 Jinja 和 Django 模板。关闭编辑器中的 launch.json 文件,然后从 Configuration 下拉列表中为应用程序选择正确的配置。,VS Code 不仅内置对源代码控制管理的支持,还支持 Git 和 GitHub。你可以在 VS Code 中安装对其他 SCM 的支持,并列使用它们。用户可以从 Source Control 视图访问源代码控制:,
,如果你的项目文件夹包含.git 文件夹,VS Code 会自动打开所有 Git / GitHub 功能。你可以执行以下诸多任务:,所有这些功能都可以直接从 VS Code UI 获得:,
,VS Code 还可以识别编辑器外部进行的更改并且正确运作。,在 VS Code 中提交最近的更改相当简单。修改后的文件显示在 Source Control 视图中,并带有 M 标记,而新的未跟踪文件使用 U 标记。将鼠标悬停在文件上然后单击加号(+)可以暂存更改。在视图顶部添加提交消息,然后单击复选标记来提交更改:,
,你也可以在 VS Code 中将本地提交(local commits)推送到 GitHub。从 Source Control 视图菜单中选择 Sync,或者单击分支指示器(branch indicator)旁边状态栏上的 Synchronize Changes。,所以在作者看来,Visual Studio Code 是最酷的通用编辑器之一,也是 Python 开发的最佳候选工具。希望你也可以在 Python 开发中尝试使用 Visual Studio Code 编辑器,相信不会令你失望的。
© 版权声明
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。