vs code 配置python虚拟环境的方法

下面是详细讲解“vs code 配置python虚拟环境的方法”的完整攻略。

什么是Python虚拟环境

Python虚拟环境是指在一个系统中运行的独立Python环境，其各自的环境变量、依赖包、Python解释器、工具等都是独立的。为什么要使用Python虚拟环境？我们知道在Python应用程序开发中，开发环境与生产环境的配置可能会不同，部署环境与测试环境的配置也可能会不同，如果不使用Python虚拟环境，就会出现依赖混乱、安装包冲突、无法管理不同版本依赖包等问题。因此，使用Python虚拟环境可以让我们更加专注于应用的开发，更加快捷、高效地管理依赖包。

配置Python虚拟环境的步骤

在使用VS Code编写Python应用时，我们可以通过以下步骤配置Python虚拟环境：

1. 安装Python环境

在配置Python虚拟环境之前，我们需要在本地安装Python环境。可以通过以下步骤安装：

• 前往Python官网：https://www.python.org/downloads/ 下载对应版本
• 执行安装包，根据提示进行安装。

2. 安装VS Code插件

打开VS Code，进入插件商店，搜索并安装“Python”插件。安装成功后，Python环境将会自动检测。

3. 安装虚拟环境管理工具

Python的虚拟环境需要通过“虚拟环境管理工具”来完成，虚拟环境管理工具本质上是安装在全局Python环境下的一个模块。所以在这步骤中，我们需要通过命令行工具（如CMD、Terminal）安装pip，然后通过pip安装虚拟环境管理工具。具体步骤如下：

• 打开命令行工具，输入以下命令安装pip：

python -m ensurepip --default-pip

• 待pip安装完成后，输入以下命令安装虚拟环境管理工具：

pip install virtualenv

4. 创建虚拟环境

在使用VS Code打开Python项目时，我们可以选择在项目目录下创建虚拟环境。在VS Code中，打开Terminal，输入以下命令创建虚拟环境：

python -m venv env

其中，env为虚拟环境名称，可以根据需要进行修改。

5. 配置VS Code使用虚拟环境

打开VS Code，打开项目目录，然后选择 “选择解释器” ，在弹出的下拉选项中选择 “./env/Scripts/python.exe” ，这样就可以让VS Code使用该虚拟环境运行Python文件。
具体操作如下：

• 打开项目目录
• 打开命令面板（Ctrl + Shift + P），并搜索 “Python: Select Interpreter” ， 点击打开
• 选中Project: env，该环境需要处于激活状态才能在此处显示

6. 使用虚拟环境运行Python文件

在我们在VS Code写好Python程序之后，我们可以通过以下步骤来使用虚拟环境运行Python文件：

• 按Ctrl + Shift + `，打开Terminal
• 在Terminal中输入以下命令，运行Python文件：

python <filename>

其中，为要运行的Python文件名。

示例说明

下面是两个使用Python虚拟环境的示例：

示例1：安装和使用Django框架

假设我们要使用Django框架进行Web应用程序的开发。通过Python虚拟环境，可以方便地安装Django框架，并使用不同版本的Django框架进行开发。具体步骤如下：

• 创建虚拟环境（参考步骤4）：

python -m venv env

• 激活虚拟环境：

source env/bin/activate

• 安装Django框架：

pip install django

• 在VS Code中选择虚拟环境运行Django程序（参考步骤5），然后输入以下命令创建Django项目：

django-admin startproject myproject

示例2：使用JupyterNotebook进行数据分析

JupyterNotebook是一款非常流行的交互式工具，用于编写和共享实验室中的代码。通过Python虚拟环境，可以方便地管理JupyterNotebook的依赖包并进行数据分析。具体步骤如下：

• 创建虚拟环境（参考步骤4）：

python -m venv env

• 激活虚拟环境：

source env/bin/activate

• 安装JupyterNotebook：

pip install jupyter

• 启动JupyterNotebook：

jupyter notebook

• 在浏览器中输入以下地址，即可进入JupyterNotebook界面：

http://localhost:8888

总结

通过上述步骤，我们可以使用Python虚拟环境更加方便、高效地进行应用程序开发和数据分析。