visual studio code怎么编写python脚本

要在 Visual Studio Code 中编写 Python 脚本，你需要完成以下步骤：

1. 安装 Python 扩展。在 Visual Studio Code 中，点击左侧菜单栏的 Extensions（扩展），搜索 Python 并安装官方 Python 扩展。

2. 创建 Python 文件。在 Visual Studio Code 中，点击左侧菜单栏的 Explorer（资源管理器），选择你要保存 Python 文件的目录，右键点击空白处，选择 New File（新建文件），然后将文件后缀名改为 .py。

3. 编写 Python 代码。在新建的 Python 文件中，编写你的 Python 代码。

4. 运行 Python 代码。在 Visual Studio Code 中，按下 F5 键或者点击左侧菜单栏的 Run（运行）按钮，选择 Python 文件作为运行配置，并点击 Start Debugging（开始调试）按钮运行你的 Python 代码。

需要注意的是，在运行 Python 代码之前，你需要先安装 Python 解释器。如果你没有安装 Python 解释器，Visual Studio Code 会提示你下载并安装 Python 解释器。另外，如果你要调试 Python 代码，还需要安装相应的调试库，如 ptvsd。

相关问题

Visual Studio Code打开python

### 如何在 Visual Studio Code 中设置 Python 开发环境

#### 配置基本设置
为了使Visual Studio Code支持Python开发，在初次配置时需进入设置界面。通过点击`File->Preferences->Settings`，可以生成并编辑一个“User Settings”文件来指定Python的安装路径[^1]。

{
    "python.pythonPath": "C:\\Software\\Python3.7"
}

此操作确保了Visual Studio Code能够识别本地计算机上的Python解释器位置。

#### 使用pip镜像加速依赖项下载
对于中国地区的开发者来说，由于网络原因可能导致官方PyPI仓库访问缓慢。因此建议利用国内提供的pip镜像服务提高模块下载效率。其中阿里云所提供的镜像是较为推荐的选择之一。可以通过修改或创建~/.pip/pip.conf（Windows系统下为%HOME%\pip\pip.ini）文件加入如下内容实现：

[global]
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
trusted-host = mirrors.aliyun.com

这一步骤有助于显著提升后续使用pip工具进行第三方库安装的速度和稳定性[^2]。

#### 创建与管理虚拟环境
当项目涉及多个不同版本需求或是希望保持全局环境整洁时，构建独立于系统的虚拟环境是非常必要的。可以在目标项目的根目录下执行命令行指令`python -m venv env`快速搭建一个新的虚拟环境名为`env`。之后每当启动该项目前都应激活对应的虚拟环境以保障所使用的包均为该环境中已安装者。

一旦完成上述步骤后，再次回到Visual Studio Code内，按照提示安装pylint插件，并通过快捷键组合`Ctrl+Shift+P`调出命令面板选取合适的Python解析器实例——即之前新建的那个虚拟环境下所属的python.exe。此时再开启内置终端会发现已经自动切换到了相应的虚拟工作区里去了；最后编写简单的测试脚本保存成`.py`结尾的形式比如叫作`demo.py`，接着直接敲击`python demo.py`就能看到预期的结果输出证明整个流程顺利完成。

Visual Studio Code开发python

### 使用 Visual Studio Code 进行 Python 开发

#### 配置环境
为了在 Visual Studio Code 中高效地开发 Python 应用程序，安装并配置必要的扩展和工具至关重要。通过官方市场获取 Python 扩展包能够增强集成体验，提供诸如 IntelliSense、Linting 和调试等功能支持[^1]。

#### 创建项目结构
建立合理的目录布局有助于管理源码与其他资源文件。通常建议创建独立的工作区来存放所有的项目材料，这不仅便于版本控制系统操作也利于团队协作。

#### 编写代码
利用内置或自定义的 Snippets 可加速编码过程；同时借助于强大的语法高亮显示功能提高可读性和编写效率。对于任何编程活动来说，良好的注释习惯同样重要，它能帮助他人理解意图以及维护者后续修改[^2]。

#### 启动与调试
当准备测试编写的脚本时，只需简单地点选界面中的 “Run Python File” 按钮即可快速启动当前文档内的所有命令序列，并将输出重定向到下方专门开辟出来的交互窗口内查看结果反馈情况。如果遇到错误，则可以启用更深入级别的诊断模式——设置断点、逐行跟踪变量变化等手段辅助定位问题所在之处。

def example_function(x):
    """简单的函数示例"""
    y = x * 2
    z = "The value of two times your input is {}".format(y)
    print(z)

example_function(5)