python studio visual 图形_13万下载量,微软发布这个插件后,Python 程序员有福了

微软于今年7月发布了一款新的VS Code插件,名为Pylance,短短2个月,安装量已经达到了13万。

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图片来源:微软商城

有了Pylance支持,VS Code可以为Python开发人员提供超过2000个机器学习的开源项目的代码提示,用过的程序员纷纷表示,Pylance极大地改善了他们使用 VS Code 时的 Python 体验。

下面就来看看这个最新的VS Code插件吧!

VS Code是什么

首先给不熟悉的朋友简单介绍下VS Code,VS Code全称 Visual Studio Code ,是一个运行于 Mac OS X、Windows和 Linux 之上的、针对于编写现代 Web 和云应用的跨平台源代码编辑器。

而现在大火的Pylance是适用于Python的新语言服务器,它使用语言服务器协议与VS Code进行通信。

在2018年的时候,微软的Python团队就发布了Python语言服务器,将Visual Studio中丰富的Python IntelliSense支持引入了VS Code。

为了提供更好的用户体验,开发团队基于微软的Pyright静态类型检查工具将Pylance开发成了一种全新的语言服务器。

Pylance利用类型存根(.pyi文件)和惰性类型推断来提供高性能的开发体验,可以通过丰富的类型信息增强Python IntelliSense体验,帮助程序员更快地编写更好的代码。而且Pylance扩展还附带了流行模块的类型存根集合,以提供快速、准确的自动完成和类型检查。

注意:

微软警告大家不要同时安装Pyright和Pylance,因为这可能导致“重复”的错误:

Pyright的类型检查功能和语言功能现在已合并到称为Pylance的VS Code扩展中,这是Microsoft官方支持的Python语言服务器。Pylance旨在与VS Code的Python扩展一起使用,除Pyright的功能外,Pylance还增加了与IntelliCode的若干高级功能的兼容性,以实现AI辅助完成。如果你是VS Code的用户,我们建议您卸载Pyright然后安装Pylance,将获得Pyright的所有好处以及更多。

所以,如果你已经是VS Code中的Pyright扩展用户,则在安装Pylance时需要卸载Pyright,因为Pyance中包含所有Pyright功能,且同时安装两个扩展,可能会遇到安装冲突,并在代码中看到重复的诊断信息。

而在GitHub的Pylance页面,微软正在收集开发者们的反馈意见,以便提高开发人员的Python代码质量和开发效率。

Pylance

Pylance具有哪些特性

下面我们来看看这次的重头戏——新特性。和其他Python语言服务器一样,Pylance也是围绕提升开发效率和体验进行优化,它主要有如下特性:

  • 文档字符串
  • 带有类型信息的签名帮助
  • 参数的建议
  • 代码自动完成
  • 自动导入(以及添加和删除导入代码操作)
  • 代码错误和警告的即时报告(诊断)
  • 代码大纲
  • 代码导航
  • 类型检查模式
  • 本机多根工作区支持
  • IntelliCode兼容性
  • Jupyter笔记本兼容性
  • 语义突出

这当中有很多非常好用的特性,比如自动导入:在使用Pycharm的时候,当我们用到某个包或者模块时,可以通过快捷键Alt+Enter快速import对应的模块,现在通过Pylance也可以实现相同的功能。自动导入这个特性让程序员可以在完成列表中获取已安装和标准库模块的智能导入建议。

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类型检查诊断:

可以通过将python.analysis.typeCheckingMode设置为basic或strict来尝试Pylance的类型检查模式。此设置使用Pyright的类型检查分别在你的代码库上应用一组基本或全面的规则。通过这种模式产生的诊断信息可以帮助提高代码质量,并帮助程序员更轻松地找到边缘情况。

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多根工作区支持

Pylance本机支持多根工作区,这意味着可以在同一Visual Studio Code会话中打开多个文件夹,并在每个文件夹中具有Pylance功能。

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类型信息

类型信息现在可以在函数签名中以及在符号上悬停时使用,从而提供有用的信息,以确保程序员正确调用了函数,从而提高了所编写代码的质量。

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VS Code 不开源

基于上述好用的新特性,Pylance目前着实有些火爆。目前,Pylance 虽然也在 Github 上开放了仓库,但只包括问题报告和一些指导性的文档,并没有任何源码。也就是说,VS code 是不开源的。

微软这个决定引起了许多开发者的疑虑,虽然开源与否是创立者的自由,但 VSCode 及其大量扩展的生态系统都建立在开源的基础之上,不少人纷纷表示,如果按照这个趋势发展下去,VSCode 走向封闭是不可避免的。

过去的 Python 扩展也是开源的,这次微软为什么改变了态度呢?

在微软博客和 Github 上都有读者提出了这个问题,但微软显然不太希望继续讨论这个话题,在Github 上表明态度之后随即关闭了这个 issue。

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图片来源:Github

我们来仔细看看微软方面的回答:

We appreciate your suggestion, but we are not planning to make Pylance open source at this moment. Pylance is a completely new language server implementation,  with significant enhancements, and is planned to be included in proprietary service offerings.  A large amount of the code that powers Pylance is available as open-source in the Pyright type checker.

划重点:因为该项目还不够成熟,需要时间去准备。

但大家都明白,既然Pylance能拿出来演示,就说明已经是有一定成熟度了,微软这样不做正面回答,惹得大家议论纷纷。

有人认为不开源是为了商业利益,微软应该会把部分功能作为收费的“高级功能”;也有人表示,可能功能本身并不收费,但会作为微软产品专享的特有功能,而开源部分将不可避免地成为“阉割版”;还有人表示可能是微软怕开源会培养潜在的竞争对手。

不管真相如何,这激烈的讨论程度已经证实了Pylance的优秀。

资料来源:

GitHub社区:https://github.com/microsoft/pylance-release

微软官网:https://devblogs.microsoft.com/python/announcing-pylance-fast-feature-rich-language-support-for-python-in-visual-studio-code/

如此好用的VS Code插件无疑是给本就大热的Python又添上了一把柴,学习Python,异步君推荐以下4本著作:

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Python金融大数据分析 第2版

作者:[德]伊夫·希尔皮斯科(Yves Hilpisch)

译者:姚军

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Python金融大数据分析 第2版(异步图书出品)

作者:[德]伊夫·希尔皮斯科(Yves,Hilpisch)

京东

内容简介:

本书介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例。

本书适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。

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Python金融实战

作者:【美】Yuxing Yan(严玉星)

译者:张少军 ,严玉星

内容简介:

本书通过易学易懂的示例介绍了关于金融学的相关理论和建模方法,同时也介绍了如何通过Python进行数据分析。

同时,还结合Python的各个模块以及金融领域中的期权价格、金融图形绘制、时间序列、期权定价模型、期权定价等内容,深度揭示了Python在金融行业中的应用技巧。

本书适合金融、会计等相关专业的高校师生阅读,也适合金融领域的研究人员和从业人员参考学习。对于有一定计算机编程基础,但想要从事金融行业的读者,本书也是不错的参考用书。

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基于Python的金融分析与风险管理

作者:斯文

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基于Python的金融分析与风险管理(异步图书出品)

作者:斯文

京东

内容简介:

本书聚焦于Python在金融分析与风险管理的应用,是专注于Python在金融领域运用的普及性读物,作者斯文博士在金融与风险管理方面有着深厚的积累,同时也有着丰富的编程经验。

本书适合想要掌握Python应用的金融学习者、金融从业者阅读,也适合想要转行到金融领域的程序员以及对Python在金融领域的实践应用感兴趣的人士阅读,并且不要求读者有Python编程基础。

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Python期货量化交易实战

作者:酆士昌 ,刘承彦

译者:席松鹤

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Python期货量化交易实战(异步图书出品)

作者:酆士昌,刘承彦

京东

内容简介:

本书用Python编程来解决期货量化交易的问题,并通过110多个技巧介绍实际的解决方案。

本书基于台湾期货交易所的案例进行讲解,从数据分析的角度切入,以技巧的形式深入数据背后,让读者从基本的期货交易规则开始,了解相关的技术指标,并能够熟练使用Python编程走上量化交易之路。

本书既适合期货领域的从业人员学习,也适合想进入金融领域的程序员参考。

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