命令行可以进入虚拟空间，vscode如法进入虚拟空间

在 VS Code 中可以使用终端面板进入虚拟空间。首先打开 VS Code，然后按下 Ctrl + Shift + ` (或者在菜单栏中选择“终端”->“新终端”)，这将会打开一个新的终端窗口。在终端中输入进入虚拟空间的命令，例如：`conda activate myenv` 或者 `source activate myenv` (其中 myenv 是你创建的虚拟环境名称)。这将会激活你的虚拟环境，你可以在其中使用你所安装的软件包和库。

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vscode创建python虚拟环境插件

### VSCode 中创建 Python 虚拟环境的插件

对于在 Visual Studio Code (VSCode) 中进行 Python 项目的开发者来说，选择合适的工具来管理虚拟环境至关重要。官方提供的 **Python 扩展** 是最为推荐的选择之一[^1]。

#### 安装 Python 扩展

通过安装 Microsoft 发布的 Python 扩展，能够极大地简化虚拟环境的管理和使用过程。该扩展不仅支持多种方式创建和切换不同的解释器版本，还集成了调试、Linting 和 IntelliSense 功能，极大提高了工作效率[^4]。

{
    "python.pythonPath": "${workspaceFolder}/.venv/bin/python"
}

此 JSON 片段展示了如何配置 `settings.json` 文件指定新创建的虚拟环境中 Python 解释器路径[^3]。

#### 使用 Anaconda 进行环境管理

除了标准库自带的方式外，还可以借助 Anaconda 来更便捷地处理多版本 Python 的需求。Anaconda 提供了一个图形界面以及命令行工具 conda，允许用户轻松设置各种依赖项并保持隔离的工作空间[^2]。

LINUX vscode配置python虚拟环境

### 配置Python虚拟环境

在Linux系统上的VSCode中配置Python虚拟环境涉及多个步骤，确保开发环境中具备所需的工具和设置。当安装并启动Visual Studio Code之后，在终端内执行特定命令来创建和激活虚拟环境。

对于基于Conda的环境管理，可以利用`conda create`指令指定版本号以及附加包一同构建新的工作空间：

conda create -n env-01 python=3.4 scipy=0.15.0 astroid babel

上述命令会建立名为`env-01`的新环境，并预载入所列软件包[^2]。然而，更常见的做法是在纯Python环境下操作，这可以通过内置模块`venv`实现：

#### 创建与激活虚拟环境

通过以下命令行语句可以在目标文件夹下生成独立于全局站点包的隔离区域：

python3 -m venv ./myenv
source ./myenv/bin/activate

这段脚本首先调用了Python解释器自带的`venv`模块以初始化一个新的虚拟环境；接着加载该环境到当前shell会话之中。

一旦进入活动状态下的虚拟环境后，就可以安全地安装依赖项而不影响系统的其他部分了。通常情况下，这些额外组件会被记录在一个叫做`requirements.txt`的文字档里以便日后重现相同的条件。

#### 安装扩展支持

为了使VSCode能够识别新设立好的Python运行时实例，需确认已安装官方提供的Python Extension Pack插件集合。此套件不仅增强了编辑体验还提供了智能感知功能帮助开发者编写无误代码。

完成以上准备工作以后，打开Command Palette (`Ctrl+Shift+P`) 并选取 `Python: Select Interpreter` 来挑选之前新建的那个虚拟环境作为默认解析程序。

此时应该能在集成终端里面看到提示符前面带有括弧标注的名字——即代表正在使用的自定义环境名称。现在可以继续按照常规流程开展项目开发任务了。