ここでは、生産性を大幅に向上させる VSCode 用の最高の Python 拡張機能を 13 個紹介します。
読んだ後にまとめて感想を残し、必要に応じてインストールすることをお勧めします。
1. Microsoft の Python
Microsoft がリリースしたこの VS Code 拡張機能は、Python を豊富にサポートしています。
- コードの Lint をサポートするには、Pylint または Flake8 または black を使用します。
- VS Code エディターでコードをデバッグします。
- Jupyter ノートブック、Pytest をサポートします
2. Pyright
Pyright は、非常に高速な静的型チェッカーおよびコード検証ツールです。
- 必要に応じて型ヒントを自動的に挿入します。
- PEP8 ルールに従って、コード内のインポートを自動的に並べ替えます。
Pylance がインストールされている場合は、これをインストールする必要はありません。
3. IntelliCode
これは AI 支援のコード補完ツールです。AI を使用してコードをスキャンし、次のコードが何であるかを表示します。 . コード補完はタブをタップするだけで自動的に実行でき、Microsoft の Python 拡張機能よりも優れています。
これは Python のプロンプトを表示するだけでなく、すべてのプロンプトを表示するので非常に便利です。英語でコメントを書くのに非常に便利です。
4. 行の並べ替え
名前が示すように、テキスト行を並べ替えます。
これは、Python スクリプトに多数のライブラリをインポートし、手動で再編成したくない場合に便利です。
5、インデンティケーター
この VS Code 拡張機能では、各プログラミング言語の優先インデントを個別に設定できます。この機能を有効にする利点は、コード内の for ループまたは if ステートメントがどこで終了するかを簡単に確認できることです。
6. Sourcery
Sourcery は、より優れた Python コードをより速く作成できるようにする、人工知能主導のコーディング アシスタントです。これは、コードに即座に統合できるリファクタリングの提案を動的に提供することで機能します。
7. Python Docstring Generator
この拡張機能は、Python 関数のドキュメント文字列を迅速に生成できます。
8, Dash
コーディング時に公式 Python ドキュメントを参照する必要がある場合、これは間違いなく非常に必要な拡張機能です。
9、インデントレインボー
インデントレインボーはインデントに色を追加して、特に VS Code などの暗い背景で読みやすくします。これを Indenticator と併用すると、コードの可読性が向上します。
10、Jupyter
この拡張機能は、vscode で jupyter ノートブックを開いて実行します。 vscode 内で jupyter ノートブックを開くようなものです。
11、GitLens
#これは、コード行が時間の経過とともに誰が、なぜ、どのように変更されたのかなどを確認できる強力な拡張機能です。その他の機能。
12、Git の歴史
Git History は、git ログの視覚化を提供する VSCode 拡張機能です。フォーマットされた git ログを表示するためにターミナルに複雑なコマンドを入力する必要はありません。
13. コード スペル チェッカー
コード スペル チェッカーは、コード内の英単語にスペル ミスがないか、キャメルケース スタイルに適しているかどうかをチェックします。
このスペル チェッカーの目的は、誤検知の数を低く抑えながら、一般的なスペル エラーを検出できるようにすることです。
最後の言葉
この記事では、Python プログラミングに非常に便利だと個人的に思う拡張機能を紹介します。拡張機能の中には、Python にのみ適用できるものもあります。役に立ったと思ったら、「いいね」を押して広めてください。 。
以上が生産性を大幅に向上させる、VSCode 用のより優れた Python 拡張機能の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト

toaccesselementsinapythonlist、useindexing、negativeindexing、slicing、oriteration.1)indexingstartsat0.2)negativeindexingAcsesess.3)slicingextractStions.4)reterationSuseSuseSuseSuseSeSeS forLoopseCheckLentlentlentlentlentlentlenttodExeror。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、


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