如何设置使用 VS Code 的调试器调试 Python 程序的工作目录?
使用 Visual Studio Code 调试 Python 程序时( VS Code),指定工作目录对于确保脚本正确运行至关重要。
要在启动配置文件 (launch.json) 中设置工作目录,请按照以下步骤操作:
-
打开 launch.json 文件:
- 在 VS Code 中,通过单击运行 图标导航到“运行”视图
- 选择顶部工具栏上的配置(齿轮)图标。
- 单击添加配置...并选择 Python:
-
设置“cwd”变量:
- 在启动配置中,找到“配置”部分。
- 在第一个配置中,插入以下行:
<code class="json">"cwd": "${fileDirname}"</code>
- 这指定工作目录将设置为当前的目录打开 Python 文件。
-
考虑“目的”选项(可选):
- 如果您打算使用侧边栏的“运行和调试”图标或 在终端中运行 Python 文件 选项,添加以下行:
<code class="json">"purpose": ["debug-in-terminal"]</code>
-
保存 launch.json 文件:
- 确保将 launch.json 文件保存在与 Python 脚本相同的目录中。
launch.json 配置示例:
<code class="json">{ "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Python Current File (Integrated Terminal)", "request": "launch", "type": "python", "program": "${file}", "console": "integratedTerminal", "cwd": "${fileDirname}", "purpose": ["debug-in-terminal"] } ] }</code>
注意: launch.json 文件控制项目的调试设置。如果您没有,请通过单击调试视图中的配置齿轮图标来创建它。
以上是如何在Visual Studio Code中设置Python调试的工作目录?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。


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