京东|VScode配置用于数据科学开发的Python环境和3个必须的插件介绍

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Visual Studio Code是微软的一个完全免费的代码编辑器。它是迄今为止我发现的最灵活、功能最丰富的代码编辑器。它甚至比PyCharm Community 具有更多的功能。并且还支持 Jupyter——并且Jupyter Desktop好用多了。
本篇文章将介绍针对于数据科学方向的Python开发设置 VSCode 的方法。
下载并安装Visual Studio Code

访问code.visualstudio.com下载VSCode 。网页会自动检测你的操作系统，所以你只需要点击蓝色的下载按钮:

在Mac上，会下载一个ZIP文件，你可以将应用程序解压并拖动到Applications文件夹。在Windows上，我们需要打开. exe文件并点击Next几次进行安装，而对于Linux ，它是一个DEB文件，直接进行安装就可以了。
下面是你启动后应该看到的:

打开计算机上的任何文件夹，右键单击并选择使用vscode打开就可以对目录中的文件进行编辑。我在桌面上创建了一个文件夹，并在其中创建了一个 main.py 文件：

默认情况下， vscode不会提供调试选项，也不会有 IntelliSense ，也无法选择虚拟环境。所以我们需要安装相应的插件。
下载主题（可选）

我喜欢在 VSCode 中做的第一件事就是现选个漂亮的主题。虽然它与 Python 和数据科学无关，但是谁不是视觉的动物呢，因此你可以跳过本节或将其视为加分点。
【京东|VScode配置用于数据科学开发的Python环境和3个必须的插件介绍】默认主题对我来说太微软了。要更改它可以单击扩展选项卡并搜索主题。例如 One Dark Pro 主题，它是免费的，尽管它名字里面有 Pro：

单击主题并点击安装按钮。安装完成后可以按 CMD+K CMD+T （MAC）， CTRL+K CTRL+T（windows）打开主题下拉菜单。选择一个喜欢的主题和配色：

安装官方Python扩展

想使用 Python ，这是必不可少的。转到“扩展”选项卡并搜索 Python 。安装 Microsoft 的官方扩展：

现在可以更轻松地编写 Python 文件了。如果安装了conda还会自动检测虚拟环境，单击左下方显示 Python 3.9.7 64 位（在我的机器上）并选择conda已经创建的环境：

官方的环境是可以编辑Jupyter Notebooks的！创建一个 .ipynb 文件来验证——它可能会提示你安装一些额外的依赖项，所以只要点同意就好。
安装后，您可以在单元格中输入 Python 代码以验证一切正常：