vscode+python

VSCode 是一个非常流行的代码编辑器，而 Python 是一种简单且易于学习的编程语言。你可以在 VSCode 中使用 Python 扩展来编写和调试 Python 代码。首先，你需要安装 VSCode，并在扩展市场中搜索并安装 Python 扩展。安装完成后，你可以在 VSCode 中创建一个新的 Python 文件，并开始编写代码。你可以使用 VSCode 的代码补全、调试和其他功能来提高开发效率。如果你遇到任何问题，可以随时向我提问！

相关问题

vmware+vscode+python

### 配置概述

在 VMware 虚拟机中配置 VSCode 进行 Python 开发涉及多个步骤，包括安装操作系统、设置开发工具和配置集成开发环境 (IDE)[^1]。

### 安装 VMware 和 Ubuntu

为了创建一个适合 Python 开发的工作站，在本地计算机上安装 VMware Workstation 或 Player 后，需下载并安装 Ubuntu 操作系统作为来宾虚拟机。这一步骤提供了稳定的基础平台来支持后续软件的部署[^3]。

### 安装 Visual Studio Code

完成操作系统的安装之后，下一步是在 Ubuntu 上安装 Visual Studio Code 编辑器。可以通过官方文档获取最新版本，并按照指南执行命令行安装过程：

sudo snap install --classic code

这条命令利用 Snap 工具快速简便地完成了编辑器的安装工作[^2]。

### 配置 VSCode 插件和支持包

为了让 VSCode 更好地服务于 Python 项目开发需求，建议安装一些必要的扩展插件，比如 Microsoft 发布的官方 Python 扩展，它能提供语法高亮显示、智能感知等功能；另外还需要确保已正确设置了 Python 解释器路径以便于运行调试脚本[^4]。

#### 设置解释器

打开命令面板 (`Ctrl+Shift+P`) 并输入 `Python: Select Interpreter` 来选择合适的 Python 版本用于当前工作区中的所有文件夹或特定文件夹内的 Python 文件解析与执行。

### 创建 Python 虚拟环境

对于每一个新的 Python 应用程序来说，最好为其单独建立一个新的隔离化虚拟环境以管理依赖关系而不影响全局库表。可以借助内置模块 venv 实现这一点：

python3 -m venv myproject_env
source myproject_env/bin/activate

上述指令序列会生成名为 "myproject_env" 的新目录结构用来保存该应用专属的一套独立副本标准库及其第三方附加组件集合体。

### 使用 VSCode 中的新虚拟环境

一旦激活了之前创建好的虚拟环境，则可以在终端内直接调用 pip 命令来进行包管理和代码测试等活动。与此同时，记得回到 VSCode 内部再次确认所选解释器是否指向新建的那个特殊实例而不是默认系统级别的那个通用选项。

vscode+python+opencv

### 如何在 VSCode 中使用 Python 和 OpenCV 进行开发

#### 安装 Visual Studio Code
确保已安装最新版的 Visual Studio Code 编辑器。

#### 配置 Python 开发环境
为了配置 Python 环境，在终端执行命令以创建虚拟环境并激活它：

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Linux/macOS
myenv\Scripts\activate     # Windows PowerShell

接着，通过 pip 工具安装必要的库文件，包括 NumPy 和 OpenCV-Python 绑定模块：

pip install numpy opencv-python

对于特定版本的 `opencv-contrib-python` 扩展包，可以采用如下方式下载指定版本[^1]：

wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.1.0.zip

#### 设置 VSCode 的 Python 解释器
打开项目文件夹内的任意 `.py` 文件，点击状态栏底部右侧显示的 Python 版本号，选择之前创建好的虚拟环境中对应的解释器路径。

#### 使用 Jupyter Notebook 或者纯脚本编写代码
VSCode 支持直接运行带有单元格标记 (`# %%`) 的 .py 脚本作为交互式的笔记本形式；也可以新建真正的 IPYNB 笔记本来测试图像处理逻辑。下面给出一段简单的读取图片的例子：

import cv2
img = cv2.imread('example.jpg')
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

帧数据由 OpenCV 输出的数据类型通常是多维数组的形式，具体取决于所使用的函数和参数设置[^2]。

#### 探索官方文档与教程资源
访问 [OpenCV 官方网站](https://docs.opencv.org/) 获取更多有关 API 参考手册以及实践指南的信息[^3]。