这是一篇写给初学 Python 的同学的教程，帮助使用 VS Code 快速配置好 Python 的开发环境，写于今年9月14日， 先搬运至此并改为 Markdown，作为 Programming部分的第一篇博文

简介

Python, 一门伟大的语言. 简易的, 贴合人类语言的语法, 丰富的生态, 强 大的功能让Python近几年来几乎稳坐最受欢迎编程语言的宝座. 然而, 对于 刚开始接触编程语言的初学者而言, 最麻烦的可能并非学习语法或者处理报 错, 而是搭建一个简单易用的开发环境. 本文将尽笔者所能, 介绍如何配置出 一套使用 VSCode+Python 的新手或轻度使用者适用的编程环境, 以供新手平 稳度过前期繁琐的边角料过程, 尽快开始主菜.

然而需要提醒各位读者的是, 笔者本人并非Python主力用户, Python于笔 者而言仅为日常处理数据之用. 因此如有不正之处, 请与笔者联系修改, 如有 遗漏或不妥之处, 欢迎联系笔者. 在本文写作过程中, 笔者并没有将自己搭 建的环境删除后重新搭建以完成本文, 因此可能会有很多与实际不相符之处. 笔者的新电脑很快就到了, 届时会根据本文对照搭建对应环境以检测本文内 容是否合适, 还请读者朋友包容. 本文也假设读者您使用的是Windows10或以 上的系统. 如果您是Linux或其他系统的用户, 我相信您不需要本文也可以快 速搭建好环境.

Python 解释器的下载

Python语言的运行依靠Python解释器对编写好的Python脚本进行逐行解 释, 也可以通过交互式的方法, 在解释器读取到输入内容后立即执行. 因 此, Python的语言解释器对学习Python是必要的. 下载Python解释器请前往 Python官网 . 初学者可以不用太过在意语言版本的问题 (语言版本过新可 能会导致某些未进行适配的库无法正常使用), 只需要保证您下载的版本 是Python3即可(版本号以3开头). Python3与Python2有着很多基础语法上的 区别, 且很多库目前不怎么支持Python2. 当然, 为了省事, 直接下载最新版也 是没有任何问题的, 在后续遇到实际需要时再进行版本修改也是没有问题的.

在下载好Python解释器后, 便可以进行安装.请注意勾选添加到 PATH(ADD TO PATH)以避免后续复杂的手动添加环境变量的过程! 当然, 如果不幸, 您已 经在没有勾选此选项的情况下安装了Python解释器, 您可以考虑卸载后重装 或者考虑手动添加Python路径到环境变量中. 这里不再赘述.

其余选项都可以一路默认. 有个选项会提示您是否为所有用户安装, 如 果读者您使用的计算机内仅有一个账户(或者通俗而言, 仅有您一人使用该计 算机), 那么是否选择此选项一般而言是无关紧要的. 如果您使用公共电脑或 者服务器, 请不要勾选此选项, 亦即仅为自己安装.

最后, 请检查您是否成功安装了Python解释器. 您可以在键盘上按下 Win+R 键 打开运行对话框, 在对话框中输入 cmd 后确认, 您将会进入一个 “黑框”(命令 提示符)中. 此时在其中输入 python -V (请注意是大写的V)或者 python –version , 如果成功安装了Python并添加到了环境变量中, 则界面中将会出现您所安装 的Python解释器的版本. 否则, 如果您看到类似于找不到Python定义之类的报 错, 那么有可能您的安装失败或者安装过程中没有将Python添加到环境变量 中.

以上便是安装Python解释器的过程.

VSCode 的安装与配置

这一步与上一步是平行的, 没有先后顺序一说, 您可以自由选择先进 行哪个部分. 但建议您先进行上一部分, 在本部分结束后您将可以直接 在VSCode中开始Python编程.

VSCode是一个强大的文本编辑器. 其最大的特点是其优秀的插件生 态以及众多的语言支持(也是通过插件实现的). 通过VSCode与插件之间的 配合, 可以实现媲美IDE的开发环境搭建. 笔者推荐由VSCode官方出品的 在VSCode中使用Python的引导文档: Python in Visual Studio Code , 该文档详 细介绍了如何从0开始在VSCode上使用Python, 除了是英文内容外几乎没有 缺点(当然, 您可以选择网页翻译). 下面笔者将自行介绍如何安装VSCode与 相关插件.

点击 此处 即可打开 VSCode 官网. VSCode的安装可以全部选择默认安 装, 如此便可使用VSCode的基础功能. 安装插件可以在侧边栏选择或者使用 快捷键 Ctrl+Shift+X 打开插件市场, 在页面上方框中输入相应关键词即可 检索相关插件. 如要进行Python开发, 请安装如下插件.

• Chinese (Simplified)(简体中文) Language Pack for Visual Studio Code: 可 以使VSCode的语言显示变为中文显示.
• Python Extension Pack: VSCode上的Python插件全家桶. 安装这个比较 省事.

Python 脚本试运行

在以上所述的步骤完成后, 您便可以开始编写您的第一个Python脚本以 检测您的环境是否搭建完成. 下面是一些简单的步骤:

1. 新建一个文件, 将之按照自己喜欢的名字命名, 并修改其后缀为 .py .

2. 右键该文件, 选择用VSCode打开. 打开VSCode界面后, 此时VSCode可 能会询问您是否信任该文件夹. 请选择”信任”以使您安装的插件正常 运行, 否则插件可能会被VSCode所屏蔽.

3. 现在您可以编辑该文件了. 输入一些Python代码, 下面是一个简单的测试代码:

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print("Hello Python!")

请写好并保存该文件.

4. 现在请尝试运行该脚本. 如果您成功安装Python插件, 该文件界面的 右上角应该会出现一个小的向右的箭头. 点击该箭头即可开始运行. 由于您很有可能是第一次在VSCode中运行Python脚本, 因此右下角会 弹出一个通知框, 通知您还未选择Python解释器. 此时界面上方会出 现一个对话框, 让您选择您需要的Python解释器. 您可能会看到多个 解释器(如您下载了多个解释器版本)或者 创建虚拟环境(Create Virtual Environment). 您可以先暂时不考虑设置虚拟环境, 先使用已有的全局 生效的Python解释器.

5. 选择好后, 请再次重复上一步, 按下小箭头. 这是, VSCode界面下方会出 现一个新的窗口界面, 显示的便是您程序运行的结果. 此时您便已经成 功运行了该Python脚本, 也说明您的Python运行环境已经搭建成功了.

Python Debug, Pip, Jupyter Notebook

本节将简要介绍有关Python与VSCode的其他方面.

调试 (Debug)

调试是用以排查程序运行错漏的操作. 代码一次写成, 运行良好固然很 好, 但这种情况在实际开发中很难遇到. 实际开发中常会遇到各种各样的问 题阻碍开发进展. 这些程序中或逻辑或语法的错误就被称为Bug, 在程序中排 查Bug并修正以使程序得以正常运行的过程即是调试, 亦即所谓的Debug.

最简单的调试方法即将程序在某一步的数据通过 cout(C++), printf(C) 或 print(Python) 输 出到控制台上. 但这种方法毕竟还是比较繁琐, 特别是遇到难以输出到 屏幕上的数据, 此时输出的方式便会失灵. 现代程序开发过程中, 经常使 用调试器(Debugger)来逐步运行程序, 以此尝试发现程序中隐藏的问题. 虽 然Python本身已经是解释型语言, 逐行运行已有的程序, 但是通过调试器的诸 多功能, 仍可以为寻找程序漏洞问题提供帮助.

首先介绍断点, 程序在运行至断点后将会停在该处之前, 等待用户的下 一步命令. 断点的插入在代码编辑器中一般处于左侧的行号附近 (VSCode在 行号的左侧), 插入成功后会出现一个小红点. 当程序停在断点处时, 您可以查 看变量的值, 函数调用栈等多种信息, 随后您可以逐步向下运行程序, 中断调 试或者向步入函数内部(VSCode通过右上角小框控制).

要进入VSCode的Debug模式, 请在运行Python脚本时, 在右上角的代表运 行的箭头旁找到一个向下的箭头, 点击展开菜单后选择 Python调试器: 调 试Python文件(Python Debugger: Debug Python File), 随后便可进入调试模式. 请注意此选项不仅会启动调试, 也会改变右上角的默认启动模式为调试. 调 试模式下, 该三角旁会出现一个小虫子, 代表此时处于调试模式.

请善用调试模式与调试器.

Pip

Pip(Package Installer for Python)是Python的包管理器. 所谓的“包”指的 是Python运行过程中需要调用的函数库, 类库等等. Python的优点很大一部分 来自于Python活跃的生态, 指的便是丰富的第三方库, 或者, 第三方包. 甚至 于有人说, Python是一门胶水语言, 其就是用来将各种库粘合在一起以发挥作 用. 无论如何, 包对于Python的意义是毋庸置疑的, 而作为Python自带的默认 包管理器, Pip的基础操作也是值得简单学习的. 下面介绍Pip的一些简单命令, 并以安装Python下著名的科学运算库Numpy为例演示Pip的使用方法. Pip的常用命令和参数有:

• help : 弹出帮助信息, 会提示您命令的功能.
• install :指示Pip进入下载模式. 在Pip后附加包名称即可下载该包. 如 果需要更新某个包, 请在包名前加上 –upgrade 以提示Pip更新此包而 非安装.
• uninstall : 卸载某个Python包. 在该命令后附加包名即可.
• list : 列出所有您已安装的Python包.

接下来介绍如何安装Numpy:

1. 请打开命令提示符, 并输入 pip 以检查Pip是否正常可用. 如果可用则 会弹出部分帮助文本, 不会有报错信息,

2. 您可能会看到您的Pip有可用的更新. 若在使用 pip 命令后, Pip提示您 可以更新到最新的版本, 您可以选择根据提示输入命令进行更新.

3. 输入 pip install numpy 以安装Numpy. 稍等片刻您便可以安装好Numpy以 供全局使用. 注意, 您在全局环境下下载的Numpy将对全局生效.

Jupyter Notebook

Python脚本经常需要写好后一次性从头执行到尾, 而使用交互模式(在 命令提示符中打开Python( python )将会进入交互模式)时Python会执行每次 用户所输入的命令. 前者不够灵活, 而后者容易丧失上下文. 是否有一种 更加具有交互性的, 但又不丧失上下文环境的Python使用方法呢? Jupyter Notebook提供了这样的方法.

Jupyter Notebook集成了Python环境和Markdown, 可以使您在代码框中 使用并运行Python脚本, 并在Markdown框中使用Markdown语法编辑文字. 两 种框的位置十分灵活, 且Notebook可以打开在浏览器中直接使用, 省去专门 的编辑器的麻烦, 也可以选择在VSCode中使用. 下面将介绍如何安装和使 用Jupyter Notebook.

1. 请使用Pip安装Jupyter: pip install jupyter 并等待安装完成.

2. 输入 jupyter notebook 并回车. 请注意不要关闭该窗口, 该窗口将作 为服务器运行, 若关闭将会导致Jupyter Notebook无法使用.

3. 稍等片刻, 此时您的默认浏览器将会弹出一个窗口, 左上角显示着Jupyter, 而下方主页面则是您的用户文件夹. 您可以双击已有的以 .ipynb 后 缀结尾的文件以打开一个已有的Jupyter Notebook文件, 或者请点击右 侧的新建(New)→Notebook, 便会在当前文件夹下新建一个Jupyter Note- book 并打开在您的浏览器的新页面中.

4. 此时新页面会请求选择一个Python内核. 采用默认设置即可, 此时您便 已经新建了一个Jupyter Notebook了. 默认的第一个框将是程序输入框, 点击页面中央的框进入输入模式, 输入Python代码后 Ctrl + Enter 以 运行代码, 结果将展现在该代码框的下方.

5. 您可以通过上方的工具栏新建, 插入, 删除, 运行代码框或者Markdown框. 更多功能请自行探索.

以上, 您便成功安装并试运行了Jupyter Notebook.

除了在浏览器中使用原生的JupyterNotebook以外, 您还可以在安装好Jupyter后 在VSCode中启动. 请安装好Jupyter的插件后, 在VSCode中使用快捷键 Ctrl + Shift + P , 或点击VSCode最上侧的搜索框后输入 > 以进入命令模式, 然后输入 jupyter , 此时对话框会提示您所有的可用命令, 点击创建: 新Jupyter Notebook(Create: New Jupyter Notebook)即可创建新的Jupyter Notebook. 后续操作类似于网页 端操作. 该方法不需要自行打开一个Jupyter服务器, VSCode中安装的Jupyter插 件将在VSCode的后台自行启动一个Jupyter 服务器.

后记

笔者希望通过该文章将笔者自认为好的且简单方便的Python使用开发环 境介绍给本文的读者. 然而作为一个非Python主力的用户, 本文的内容纰漏

在所难免, 且 $\LaTeX$ 的插图体验并不优秀, 笔者没有向文章中插入图片而是采 用语言描述的方法, 希望读者能谅解. 感谢您能读到这里. 如果您对本文的内容有何看法或意见, 欢迎联系笔 者. 最后, 希望本文能真的实现, 并帮助您实现Python的那句名言:

人生苦短, 我用Python.

Life is short, I use Python.

祝您生活愉快.