【学会这几个VSCode插件,让你的Python代码更优秀】

VSCode(Visual Studio Code)是由微软研发的一款免费、开源的跨平台文本(代码)编辑器,一般主要用于轻量级的编程代码工作,就非常适合Python,同时在前端开发方面也有举足轻重的地位。但如果想用于Java代码编写就非常不适合了,因为使用Java的工程都比较庞大,我们的Java工程师们一般是采用Tomcat、Spring……

今天主要是分享几个VSCode插件在Python编码过程中的实践,能让Python工程师们进行更有效的开发工作,提高代码的质量和工作效率。如果你正在学习Python,那么这些都很有必要好好学习熟练掌握。

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1、Python

Python的语法支持,支持Python的单测、lint、语法高亮、代码格式化、debug、jupyter等功能。Python 插件是官方提供的插件,可以提供代码编辑器的语法高亮、代码提示、自动完成、调试等功能。在 VSCode 中搜索 Python 插件,可以找到它,并安装使用。

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2、Jupyter

Jupyter 插件可以在 VSCode 中直接运行 Jupyter Notebook,方便程序员进行交互式编程和数据分析。安装插件后,需要在 VSCode 中安装 Jupyter 扩展,然后就可以在 VSCode 中运行 Jupyter Notebook。

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3、Pylance

Pylance 是 Microsoft 开发的 Python 静态类型检查插件,能够提供更准确的代码提示、错误检查等功能。安装插件后,需要在 VSCode 的设置中开启 Pylance,然后重启 VSCode 生效。

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4、Code Runner

Code Runner运行多种语言的代码片段或代码文件,省掉保存的环节,直接可以运行。可以在 VSCode 中直接运行 Python 脚本,不需要切换到命令行窗口。安装插件后,可以直接在 VSCode 中使用 Code Runner 运行 Python 脚本。

5、Python Preview

Python Preview 是一个适用于 VSCode 的 Python 代码预览插件,可以将 Python 代码转换为漂亮的 HTML 页面,并在浏览器中进行预览。通过该插件,程序员可以在 VSCode 中方便地预览 Python 代码的运行结果和效果,提高代码开发的效率和可读性。

6、Python Indent

Python Indent 是一个适用于 VSCode 的 Python 缩进插件,可以自动调整 Python 代码的缩进,保持代码的格式一致。Python 缩进是 Python 语法的重要组成部分,正确的缩进可以提高代码的可读性和可维护性,使代码更易于理解和修改。

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7、Bracket Pair Colorizer

Bracket Pair Colorizer 可以将代码中的括号进行颜色标记,方便程序员匹配括号。安装插件后,可以直接在 VSCode 中看到代码括号的颜色标记。

8、IntelliCode

IntelliCode 是 Microsoft 开发的智能代码提示插件,通过机器学习技术,提供更准确的代码提示和自动完成。安装插件后,可以提高代码编写的效率和准确性。

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9、GitLens

GitLens 是一个 Git 代码管理插件,可以提供代码历史记录、分支管理、代码比较等功能。安装插件后,可以在 VSCode 中方便地管理 Git 代码库。

10、Python Extension Pack

Python Extension Pack打包了一些最流行的Python 扩展。Python - Linting、调试(多线程、远程)、Intellisense、代码格式化、重构、单元测试、代码片段、数据科学(使用 Jupyter)、PySpark 等。

1. Jinja - 对 Visual Studio Code 的 Jinja 模板语言支持。

2. Django - 漂亮的语法和范围内的片段,适用于有截止日期的完美主义者。

3. Visual Studio IntelliCode - 为 Visual Studio Code 中的 Python 开发人员提供 AI 辅助生产力功能,其洞察力基于对代码的理解与机器学习相结合。

4. Python Environment Manager - 提供从一个地方查看和管理所有 Python 环境和包的能力。

5. Python Docstring 生成器- 快速插入 Python 注释块,其中包含基于多个可选模板模式的类和方法的上下文推断参数。

6. Python 缩进- 修正 Visual Studio Code 中的 Python 缩进。

7. Jupyter - 为 Python 语言提供 Jupyter Notebook 支持,用于数据科学、科学计算和机器学习。

以上是今天分享的主要内容,Python目前在数据相关领域运用非常广泛,尤其是在大数据时代背景下,数据分析、算法工程、大数据挖掘等技术方向都有不错的表现。但如果想把Python当作专门的开发工具暂时还不能达到要求,目前大多是作为辅助工具来使用,常见的自动化办公领域也会用到Python,以及自动化运维(云计算运维工程师)、数据分析师等职业需要它;也是咱们北大青鸟的必须技术之一,不管是来学Java,还是云计算、数据分析等都有Python的身影。

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这些内容也是分享给咱们正在学习或者已经毕业的同学们,通过对这些插件的熟练使用,能让我们工程师们的代码更具有可读性和可维护性,也能更好的管理代码、测试代码、调试及优化。当然如果你Python学得不好,就只能成为胶水程序员。

如果你对Python感兴趣,立志在IT行业发展,可以抓紧时间好好学习一下,培养专业技能、积累项目经验。了解更多专业、就业信息,可以持续关注我们哟~

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