Visual Studio Code의 편집자는 Microsoft가 오픈 소스 커뮤니티에서 왕의 자리를 되찾는 데 도움이 되었다고 말할 수 있습니다. 전 세계 2,400만 명의 개발자 중 1,400만 명이 VSCode를 자신의 보금자리로 삼고 있다는 사실을 알아야 합니다. GitHub와 VSCode를 함께 사용하면 거의 모든 프로그래머가 VSCode 없이는 할 수 없습니다. 그러나 VSCode는 프로그래머가 아닌 사람도 사용할 수 있을 정도로 훌륭합니다.
아직 VSCode를 사용하지 않으셨다면 여기를 방문하여 [1]을 설치해 보세요. 새로운 세상이 열릴 수도 있습니다.
오늘 저는 신처럼 코드, 특히 Python 코드를 작성할 수 있게 해주는 매우 실용적인 14가지 VSCode 플러그인을 공유합니다.
VSCode의 경량 특성을 고려하면 기존 사용자는 "너무 많은" 확장 프로그램을 설치하여 발생하는 성능 문제에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 작업을 잘 수행하려면 먼저 도구를 갈고닦아야 하므로 마음껏 사용하세요. 그것을 설치하기 위해!
1. 실시간으로 Python 코드 리팩터링: Sourcery
효과 표시:
Python 코드를 작성할 때 실시간으로 코드를 개선하는 데 도움이 됩니다. 코드를 자동으로 검토하고 리팩터링하므로 정리 시간을 줄이고 새 코드 작성에 더 많은 시간을 집중할 수 있습니다. Python 코드를 더 깔끔하고 읽기 쉽게 만들 수 있습니다.
코드를 리팩터링할 수 있는 영역을 빠르게 찾고, 개선을 위한 즉각적인 제안을 확인하고, 새로운 변경 사항이 코드 품질에 어떤 영향을 미치는지 이해하세요.
주요 기능:
- 실시간 리팩토링 제안
- 지속적인 코드 품질 피드백
- 다중 파일 분석
- 중복 코드 감지
- GitHub 풀 요청 댓글
- Sourcery CLI, CI 및 사전 커밋 후크 옵션
Sourcery를 설치하려면 여기를 클릭하세요[2]
2. 북마크 기능과 동일하게 특정 줄을 표시하세요. 북마크
효과 표시:
- 새 고정 엔진
- 가상 작업 공간 지원 추가
- 작업 공간 신뢰가 추가되었습니다. support
- 포괄적인 원격 개발 지원
- 크로스 플랫폼 지원 추가
- 사이드바 사용성 개선
북마크를 설치하려면 여기를 클릭하세요[3]
3. Rest API 클라이언트: Thunder 클라이언트
효과 표시:
Thunder라고는 하지만 Thunder와는 아무런 관련이 없습니다. 이름은 Thunder Client입니다. Visual Studio Code용 경량 Rest API 클라이언트로 Ranga Vadhineni가 직접 제작한 심플하고 깔끔한 디자인입니다.
그러면 부풀어 오른 PostMan을 제거할 수 있습니다.
Thunder Client를 설치하려면 여기를 클릭하세요.[4]
4. 문서를 보려면 마우스를 올리세요. 문서 보기
효과 표시:
커서를 함수나 클래스에 놓으면 사이드바 또는 패널의 문서
문서 보기를 설치하려면 여기를 클릭하세요[5]
5. 코드 검색: Sourcegraph
효과 표시:
Sourcegraph의 코드 검색을 사용하면 콘텐츠를 빠르게 찾고 수정할 수 있습니다. 모든 코드에서.
이를 사용하면 VS Code IDE에서 직접 수백만 개의 오픈 소스 저장소를 무료로 검색할 수 있습니다. 유용한 코드 예제를 통해 배우고, 모범 사례를 검색하고, 오픈 소스 세계에 있는 수백만 개의 리포지토리에서 코드를 재사용하세요.
또한 무료 Sourcegraph Cloud 계정을 사용하면 비공개 및 공개 저장소를 동기화하고 VS Code의 단일 보기에서 모든 코드를 검색할 수 있습니다.
Sourcegraph의 코드 인텔리전스 기능은 정의로 이동 및 참조 찾기 기능을 통해 빠른 저장소 간 탐색을 제공하여 새로운 코드를 빠르게 이해하고 모든 규모의 코드베이스에서 답변을 찾을 수 있습니다.
Sourcegraph를 설치하려면 여기를 클릭하세요[6]
6. AI가 댓글 작성을 도와줍니다: AI Doc Writer
효과 표시:
함수 코드를 선택하고 단축키를 누르면 해당 메소드에 대한 댓글이 자동으로 생성됩니다. , 함수 문서를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이전 기사에서 인공 지능을 사용하여 주석을 작성할 수 있다는 내용이 소개되었습니다.
AI Doc Writer를 설치하려면 여기를 클릭하세요[7]
7. 파일 크기 보기: 파일 크기
효과 표시:
에디터의 상태 표시줄에 포커스된 파일의 크기가 표시되며, 상태 표시줄 구성 요소를 클릭하면 파일에 대한 자세한 정보가 표시됩니다.
filesize를 설치하려면 여기를 클릭하세요.[8]
8. 코드 설명: Krinql
코드를 이해할 수 없으면 Krinql에게 답변을 요청하거나 문서 문자열을 작성하도록 할 수 있습니다.
효과 표시:
Krinql을 사용하면 더 나은 코드를 매우 빠르게 작성할 수 있습니다. 독스트링 작성과 같은 코드 작성의 지루한 부분을 해결합니다. 또한 라이브러리를 사용하고 VS Code 편집기 자체에서 자동화하는 방법을 찾을 수도 있습니다.
Krinql[9]
9을 설치하려면 여기를 클릭하세요. GistPad
GistPad를 사용하면 VSCode에서 직접 GitHub Gists와 저장소를 편집할 수 있습니다. 리포지토리와 리포지토리를 열고, 생성하고, 삭제하고, 분기하고, 별표 표시한 다음 아무것도 복제하거나 푸시하거나 가져올 필요 없이 로컬 파일과 같은 파일 편집을 원활하게 시작할 수 있습니다. 이는 코드 조각, 일반적으로 사용되는 구성/스크립트, 프로그래밍 관련 메모, 지식 기반 및 대화형 예제를 구축하고 참조하기 위한 개발자 라이브러리와 같습니다.
효과 표시:
GistPad[10]
10을 설치하려면 여기를 클릭하세요. 아름다운 코드 스크린샷 생성: CodeSnap
효과 표시:
CodeSnap[11]
11을 설치하려면 여기를 클릭하세요. 자동 완료: Visual Studio IntelliCode
효과 표시:
Visual Studio IntelliCode를 설치하려면 여기를 클릭하세요.[12]
12 Python 코드의 자동 실시간 평가: Python용 AREPL
효과 표시:
여기를 클릭하세요. Python용 AREPL 설치[13]
13. 실시간으로 Python 코드 확인: Wolf
즉, VSCode의 Python 인터프리터에서 WYSIWYG 경험을 경험할 수 있습니다. 이는 Python용 AREPL과 기능적으로 동일합니다. 파이썬은 그런 종류입니다.
효과 표시:
Wolf를 설치하려면 여기를 클릭하세요.[14]
14. Jupyter 확장에 Gather 기능을 추가하세요
이 플러그인은 Jupyter와 함께 사용해야 합니다.
효과 표시:
Gather를 설치하려면 여기를 클릭하세요[15]
위 내용은 VSCode를 사용하여 Python을 작성하세요. 이 14가지 플러그인을 놓치지 마세요!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까?Apr 18, 2025 am 12:22 AM하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.
웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램Apr 18, 2025 am 12:20 AM웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
Python vs. C : 성능과 효율성 탐색Apr 18, 2025 am 12:20 AMPython은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.
Python in Action : 실제 예제Apr 18, 2025 am 12:18 AMPython의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.
Python의 주요 용도 : 포괄적 인 개요Apr 18, 2025 am 12:18 AMPython은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.
파이썬의 주요 목적 : 유연성과 사용 편의성Apr 17, 2025 am 12:14 AMPython의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.
파이썬 : 다목적 프로그래밍의 힘Apr 17, 2025 am 12:09 AMPython은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.
하루 2 시간 안에 파이썬 학습 : 실용 가이드Apr 17, 2025 am 12:05 AM예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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