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本文介绍采用开源文本编辑器 Visual Studio Code（VS Code）来 Python 编程，同时附有 vscode 远程 linux 编辑调试 python 文章。在安装启用 Python 扩展后，VS Code 可以配置成理想的 Python 开发工作环境。下面介绍一些有用的 VS Code 扩展，并配置它们以充分提高 Python 开发效率。
关于安装Visual Studio Code（VS Code）请看 注：关于目前最新Visual Studio Code（VS Code）版本在相关主题中提供。 1.Visual Studio Code 1.23发布下载，附在Ubuntu 18.04下安装 2.Linux下安装Visual Studio Code代码编辑器
在 VS Code 中安装 Python 扩展 首先，为了更方便地在 VS Code 中进行 Python 开发，需要从 VS Code 扩展商店中安装 Python 扩展。
Python 扩展安装完成后，就可以开始配置 Python 扩展了。 VS Code 通过两个 JSON 文件管理设置： 1.一个文件用于 VS Code 的全局设置，作用于所有的项目 2.另一个文件用于特殊设置，作用于单独项目 可以用快捷键 Ctrl+, （逗号）打开全局设置，也可以通过 文件 -> 首选项 -> 设置 来打开。
设置 Python 路径 您可以在全局设置中配置 python.pythonPath 使 VS Code 自动为每个项目选择最适合的 Python 解释器。 // 将设置放在此处以覆盖默认设置和用户设置。 // Path to Python, you can use a custom version of Python by modifying this setting to include the full path. { "python.pythonPath":"${workspaceRoot}/.venv/bin/python", } 这样，VS Code 将使用虚拟环境目录 .venv 下项目根目录中的 Python 解释器。
使用环境变量 默认情况下，VS Code 使用项目根目录下的 .env 文件中定义的环境变量。 这对于设置环境变量很有用，如： PYTHONWARNINGS="once" 可使程序在运行时显示警告。 可以通过设置 python.envFile 来加载其他的默认环境变量文件： // Absolute path to a file containing environment variable definitions. "python.envFile": "${workspaceFolder}/.env",
代码分析 Python 扩展还支持不同的代码分析工具（pep8、flake8、pylint）。要启用你喜欢的或者正在进行的项目所使用的分析工具，只需要进行一些简单的配置。 扩展默认情况下使用 pylint 进行代码分析。你可以这样配置以使用 flake8 进行分析： "python.linting.pylintEnabled": false, "python.linting.flake8Path": "${workspaceRoot}/.venv/bin/flake8", "python.linting.flake8Enabled": true, "python.linting.flake8Args": ["--max-line-length=90"], 启用代码分析后，分析器会在不符合要求的位置加上波浪线，鼠标置于该位置，将弹窗提示其原因。注意，项目的虚拟环境中需要安装有 flake8，此示例方能有效。
格式化代码 可以配置 VS Code 使其自动格式化代码。目前支持 autopep8、black 和 yapf。下面的设置将启用 “black” 模式。 // Provider for formatting. Possible options include 'autopep8', 'black', and 'yapf'. "python.formatting.provider": "black", "python.formatting.blackPath": "${workspaceRoot}/.venv/bin/black" "python.formatting.blackArgs": ["--line-length=90"], "editor.formatOnSave": true, 如果不需要编辑器在保存时自动格式化代码，可以将 editor.formatOnSave 设置为 false 并手动使用快捷键 Ctrl + Shift + I 格式化当前文档中的代码。注意，项目的虚拟环境中需要安装有 black，此示例方能有效。
运行任务 VS Code 的一个重要特点是它可以运行任务。需要运行的任务保存在项目根目录中的 JSON 文件中。
运行 flask 开发服务 这个例子将创建一个任务来运行 Flask 开发服务器。 使用一个可以运行外部命令的基本模板来创建新的工程：
编辑如下所示的 tasks.json 文件，创建新任务来运行 Flask 开发服务： { // See https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=733558 // for the documentation about the tasks.json format "version": "2.0.0", "tasks": [ { "label": "Run Debug Server", "type": "shell", "command": "${workspaceRoot}/.venv/bin/flask run -h 0.0.0.0 -p 5000", "group": { "kind": "build", "isDefault": true } } ] } Flask 开发服务使用环境变量来获取应用程序的入口点。 如 使用环境变量 一节所说，可以在 .env 文件中声明这些变量： FLASK_APP=wsgi.py FLASK_DEBUG=True 这样就可以使用快捷键 Ctrl + Shift + B 来执行任务了。
单元测试 VS Code 还支持单元测试框架 pytest、unittest 和 nosetest。启用测试框架后，可以在 VS Code 中单独运行搜索到的单元测试，通过测试套件运行测试或者运行所有的测试。 例如，可以这样启用 pytest 测试框架： "python.unitTest.pyTestEnabled": true, "python.unitTest.pyTestPath": "${workspaceRoot}/.venv/bin/pytest", 注意，项目的虚拟环境中需要安装有 pytest，此示例方能有效。
附：vscode远程linux编辑调试python 环境：centOS、win7、vsCode 预期效果：在win7上用vsCode远程编辑并断点调试linux上的python代码。 一、配置步骤： 1.在vsCode搜索并安装拓展插件ftp-sync。 2.在vsCode配置ftp-sync： Ctrl+Shift+P 输入Ftp-sync: Init，配置服务器账号路径等信息。 { "remotePath": "要操作的远程linux文件夹路径（如：/home/hj）", "host": "远程linux的ip或域名", "username": "linux账号（root或其他）", "password": "密码", "port": 22, "secure": false, "protocol": "sftp", "uploadOnSave": true, "passive": false, "debug": false, "privateKeyPath": null, "passphrase": null, "ignore": [ "\\.vscode", "\\.git", "\\.DS_Store" ], "generatedFiles": { "uploadOnSave": false, "extensionsToInclude": [], "path": "" } } 配置完成后，检验ftp配置是否工作。 在linux上remotePath指定的文件夹新建文件 touch test.py 在vscode按下ctrl+shift+p，然后输入： Ftp-sync: Sync Remote to Local 选择： .choose this folder full-sync run 本地获取到test.py即说明ftp链接成功了。 3.在linux上用pip安装ptvsd，这里用3.0.0，高了一直报错，原因未知。 pip install ptvsd==3.0.0 安装完成后，在需要远程调试的代码上引入 import ptvsd ptvsd.settrace(None, ('0.0.0.0', 8000)) 即可开启远程调试。完整例子：test.py # coding:UTF-8 import ptvsd ptvsd.settrace(None, ('0.0.0.0', 8000)) from time import sleep from random import random for _ in xrange(0, 50): sleep(4) i = random() print(i) 4.在vsCode上配置launch.json. 在文件末尾添加如下配置： { "name": "Attach", "type": "python", "request": "attach", "localRoot": "${workspaceFolder}", "remoteRoot": "要操作的远程linux文件夹路径（如：/home/hj）", "port": 8000, "host": "远程linux的ip或域名" } 以上步骤后，配置完成，开始调试。上面的配置中使用了linux的8000端口，要确认端口是否开放了。比如我的阿里云主机的8000端口，要在阿里云的安全组中设置出入规则。 二、调试 首先在linux上要运行python代码 python test.py 然后在vscode的调试面板选择Attach项，按f5开始远程调试。
如上图所示，断点已工作。
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