iT邦幫忙

第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 26
1
Software Development

這次我們不跳過 IDE系列 第 26

Day 26: 使用 VS Code 來開發 Python

前言

今天是後端的第六篇,將介紹近幾年來熱門關鍵字,像是 AI、大數據以及機械學習等,使用的核心語言:Python

前提

Python 版本

本篇使用 Python3,有在追蹤 Python 2.7 的工程師們,應該很清楚,2.7 的支援到 2019/12/31,官方同時宣告兩件事:

  • 不會有 Python2.8
  • 請趕緊轉移到 Python3
  • 來源

因此,請參考以下管道下載使用 Python3

  • (通用)官網
  • (macOS)使用 Homebrew 的 brew install python3
  • (Windows)前往 Windows Store 上面找尋。
  • (通用)使用 Anaconda

Extension

Python 主程式安裝完成之後,請下載 Extension

此 Extension 與昨天 Rust 相似,皆是集大成者!提供以下功能:

  • IntelliSense。
  • linting(使用 PylintFlake8 等)。
  • 排版,Formatting。
  • 偵錯,Debugging。
  • 測試,Testing。
  • Jupyter Notebooks。
  • 環境設定,Environments(可以切換使用的 Python),相關操作如下。
    • 點擊左下角。
    • select_python_version_1
    • 會開啟清單,選擇自己需要的。
    • select_python_version_2
  • 重構,Refactoring。
  • 錯誤提示(黃色小燈泡)。
  • Snippets。

接著,要建立一套執行 .py 的方式,這邊不使用 tasks.json ,而是有兩個方法可以使用:

  • 使用內建方式。
  • 使用 Code Runner

使用方式很簡單:

  • 輸入一段程式碼。
print("Hello Developers")
  • 輸入完成後,點擊滑鼠右鍵(記得這時候不要反白任何程式碼),有兩種選擇
    • 在終端機中執行 Python 檔案
      • native_python_runner
    • Run Code
      • code_runner_1

下方面板會自動跑出執行結果:

  • 內建方式:
$ /usr/local/bin/python3 /samples/python/hello_world.py
Hello Developers
  • Code Runner
[Running] python -u "/samples/python/hello_developers.py"
Hello Developers

[Done] exited with code=0 in 0.038 seconds

IntelliSense

上述能強化 IntelliSense,接著安裝的 Extension,可以使用 AI 幫助 IntelliSense 的關鍵字排序。

  • Visual Studio IntelliCode

Snippets

這部分建議是自己寫,相關寫法請參考拙作:

Linter

使用 Python 語言 Extension,步驟如下:

  • 按下 F1
  • 輸入:Python: Select Linter
  • 選擇要使用的 Linter。
    • select_linter

關掉 Linter 的步驟如下:

  • 按下 F1
  • 輸入:Python: Enable Linter
  • 選擇要使用的 off

Debugger

操作的部分,請參見拙作:

更詳細的參數設定,請參考官方文件:連結

Test

  • Python Test Explorer for Visual Studio Code

衍生

Anaconda

  • Anaconda Extension Pack

Django

Flask

Jupyter

要先下載 Jupyter package

# Windows
pip install jupyter

# macOS
pip3 install jupyter

接著建立新的 Jupyter Notebook,步驟如下:

  • 按下 F1
  • 輸入 Python: Create Blank New Jupyter Notebook
  • 就會建立全新的 Jupyter Notebook

相關 Extension:

Doc

  • autoDocstring
    • 連結
    • autoDocstring_Logo
    • 產生說明文字。

結論

今天整理 Python 在開發上可能要注意的事項,不得不說,這幾年來關於 Python 的應用越來越多,所以要在短短一篇包山包海,幾乎是不可能的。

Python 不容小覷。


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