作为一名 Python 程序员,VSCode 中的插件能够帮助我们更高效地进行开发,提高代码的质量和效率。
在这篇文章中,我将为大家推荐一些常用的 Python VSCode 插件,希望能够帮助大家更好地利用 VSCode 进行 Python 开发。
Python
Python 插件是官方提供的插件,可以提供代码编辑器的语法高亮、代码提示、自动完成、调试等功能。在 VSCode 中搜索 Python 插件,可以找到它,并安装使用。
Pylance
Pylance 是 Microsoft 开发的 Python 静态类型检查插件,能够提供更准确的代码提示、错误检查等功能。安装插件后,需要在 VSCode 的设置中开启 Pylance,然后重启 VSCode 生效。
Jupyter
Jupyter 插件可以在 VSCode 中直接运行 Jupyter Notebook,方便程序员进行交互式编程和数据分析。安装插件后,需要在 VSCode 中安装 Jupyter 扩展,然后就可以在 VSCode 中运行 Jupyter Notebook。
Python Extension Pack
这个扩展包打包了一些最流行的(也是我最喜欢的)Python 扩展。Python - Linting、调试(多线程、远程)、Intellisense、代码格式化、重构、单元测试、代码片段、数据科学(使用 Jupyter)、PySpark 等。
1. Jinja - 对 Visual Studio Code 的 Jinja 模板语言支持。
2. Django - 漂亮的语法和范围内的片段,适用于有截止日期的完美主义者。
3. Visual Studio IntelliCode - 为 Visual Studio Code 中的 Python 开发人员提供 AI 辅助生产力功能,其洞察力基于对代码的理解与机器学习相结合。
4. Python Environment Manager - 提供从一个地方查看和管理所有 Python 环境和包的能力。
5. Python Docstring 生成器- 快速插入 Python 注释块,其中包含基于多个可选模板模式的类和方法的上下文推断参数。
6. Python 缩进- 修正 Visual Studio Code 中的 Python 缩进。
7. Jupyter - 为 Python 语言提供 Jupyter Notebook 支持,用于数据科学、科学计算和机器学习。
GitLens
GitLens 是一个 Git 代码管理插件,可以提供代码历史记录、分支管理、代码比较等功能。安装插件后,可以在 VSCode 中方便地管理 Git 代码库。
Code Runner
Code Runner 可以在 VSCode 中直接运行 Python 脚本,不需要切换到命令行窗口。安装插件后,可以直接在 VSCode 中使用 Code Runner 运行 Python 脚本。
IntelliCode
IntelliCode 是 Microsoft 开发的智能代码提示插件,通过机器学习技术,提供更准确的代码提示和自动完成。安装插件后,可以提高代码编写的效率和准确性。
Bracket Pair Colorizer
Bracket Pair Colorizer Bracket Pair Colorizer 可以将代码中的括号进行颜色标记,方便程序员匹配括号。安装插件后,可以直接在 VSCode 中看到代码括号的颜色标记。(vscode已经内置)
Python Preview
Python Preview 是一个适用于 VSCode 的 Python 代码预览插件,可以将 Python 代码转换为漂亮的 HTML 页面,并在浏览器中进行预览。通过该插件,程序员可以在 VSCode 中方便地预览 Python 代码的运行结果和效果,提高代码开发的效率和可读性。
Python Indent
Python Indent 是一个适用于 VSCode 的 Python 缩进插件,可以自动调整 Python 代码的缩进,保持代码的格式一致。Python 缩进是 Python 语法的重要组成部分,正确的缩进可以提高代码的可读性和可维护性,使代码更易于理解和修改。
以上是 10 个常用的 Python 程序员 VSCode 插件,它们可以提高代码开发的效率和质量,让程序员更快、更准确地开发出高质量的代码。通过这些插件的使用,可以更好地管理代码、测试代码、调试代码、优化代码,提高代码的可读性和可维护性。
以上是高手必用十个VSCode插件的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,负索引,切片,口头化。1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造


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