여기 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 VSCode용 최고의 Python 확장 13개가 있습니다.
읽으신 후 북마크해두시고, 감상 남겨주시고, 필요에 따라 설치하시는 것을 추천드립니다.
1. Microsoft의 Python
Microsoft에서 출시한 이 VS Code 확장은 Python에 대한 풍부한 지원을 제공합니다.
- Pylint, Flake8 또는 black을 사용하는 코드에 대한 Linting 지원
- VS Code 편집기에서 코드 디버그
- Jupyter Notebook, Pytest
2, Pyright
지원 Pyright는 매우 빠른 정적 유형 검사기이자 코드 검사기입니다. .
- 필요할 때 유형 힌트를 자동으로 삽입합니다.
- PEP8 규칙에 따라 코드에서 가져오기 순서를 자동으로 변경합니다.
Pylance가 설치되어 있으면 이것을 설치할 필요가 없습니다.
3. IntelliCode
AI를 사용하여 코드를 스캔하고 탭을 누르면 자동으로 코드가 완성됩니다. Microsoft의 Python 확장보다.
이것은 Python 프롬프트뿐만 아니라 모든 것을 프롬프트하므로 영어로 코멘트를 작성하는 것이 매우 편리합니다.
4. 줄 정렬
이름에서 알 수 있듯이 텍스트 줄을 정렬합니다.
Python 스크립트에서 많은 라이브러리를 가져오고 수동으로 재구성하고 싶지 않은 경우 이 방법이 유용할 수 있습니다.
5. Indenticator
이 VS Code 확장은 각 프로그래밍 언어에 대해 별도로 선호하는 들여쓰기를 설정할 수 있습니다. 이 기능을 활성화하면 코드에서 for 루프나 if 문이 끝나는 위치를 쉽게 확인할 수 있다는 이점이 있습니다.
6. Sourcery
Sourcery는 더 나은 Python 코드를 더 빠르게 작성하는 데 도움이 되는 AI 기반 코딩 도우미입니다. 코드에 즉시 통합할 수 있는 리팩토링 제안을 동적으로 제공함으로써 작동합니다.
7. Python Docstring Generator
이 확장은 Python 함수에 대한 문서 문자열을 빠르게 생성할 수 있습니다.
8, Dash
코딩할 때 Python 공식 문서를 참고해야 할 때 꼭 필요한 확장입니다.
9. Indent Rainbow
Indent Rainbow는 들여쓰기에 색상을 추가하여 특히 VS Code와 같은 어두운 배경에서 읽기 쉽도록 합니다. 코드의 가독성을 높이려면 Indenticator와 함께 사용하세요.
10, Jupyter
이 확장 프로그램은 vscode에서 jupyter 노트북을 열고 실행합니다. 이는 vscode 내에서 바로 jupyter 노트북을 여는 것과 같습니다.
11, GitLens
이 기능은 시간이 지남에 따라 코드 줄이 누가, 왜, 어떻게 변경되는지 확인할 수 있는 강력한 확장 기능입니다.
12. Git 기록
Git History는 Git 로그의 시각화를 제공하는 VSCode 확장입니다. 포맷된 git log를 보기 위해 터미널에 복잡한 명령을 입력할 필요가 없습니다.
13. 코드 맞춤법 검사기
코드 맞춤법 검사기는 CamelCase 스타일에 적합한 코드의 영어 단어에 철자 오류가 있는지 확인합니다.
이 맞춤법 검사기의 목표는 오탐지율을 낮게 유지하면서 일반적인 맞춤법 오류를 찾아내는 것입니다.
마지막 말
이 기사에서는 개인적으로 Python 프로그래밍에 매우 유용하다고 생각하는 확장 기능을 공유합니다. 일부 확장 기능은 Python에만 적용되는 것이 아닙니다. 도움이 된다면 좋아요를 눌러 널리 알려주세요.
위 내용은 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 더 나은 VSCode용 Python 확장의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability

Python에서, for 루프는 반복 가능한 물체를 가로 지르는 데 사용되며, 조건이 충족 될 때 반복적으로 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1) 루프 예제 : 목록을 가로 지르고 요소를 인쇄하십시오. 2) 루프 예제 : 올바르게 추측 할 때까지 숫자 게임을 추측하십시오. 마스터 링 사이클 원리 및 최적화 기술은 코드 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

목록을 문자열로 연결하려면 Python의 join () 메소드를 사용하는 것이 최선의 선택입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 목록 요소를 ''.join (my_list)과 같은 문자열로 연결하십시오. 2) 숫자가 포함 된 목록의 경우 연결하기 전에 맵 (str, 숫자)을 문자열로 변환하십시오. 3) ','. join (f '({fruit})'forfruitinfruits와 같은 복잡한 형식에 발전기 표현식을 사용할 수 있습니다. 4) 혼합 데이터 유형을 처리 할 때 MAP (str, mixed_list)를 사용하여 모든 요소를 문자열로 변환 할 수 있도록하십시오. 5) 큰 목록의 경우 ''.join (large_li

PythonuseSahybrideactroach, combingingcompytobytecodeandingretation.1) codeiscompiledToplatform-IndependentBecode.2) bytecodeistredbythepythonvirtonmachine, enterancingefficiency andportability.

"for"and "while"loopsare : 1) "에 대한"loopsareIdealforitertatingOverSorkNowniterations, whide2) "weekepindiTeRations.Un

Python에서는 다양한 방법을 통해 목록을 연결하고 중복 요소를 관리 할 수 있습니다. 1) 연산자를 사용하거나 ()을 사용하여 모든 중복 요소를 유지합니다. 2) 세트로 변환 한 다음 모든 중복 요소를 제거하기 위해 목록으로 돌아가지 만 원래 순서는 손실됩니다. 3) 루프 또는 목록 이해를 사용하여 세트를 결합하여 중복 요소를 제거하고 원래 순서를 유지하십시오.


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