vscode虚拟环境

在 VSCode 中使用虚拟环境可以帮助您在项目之间轻松切换，并确保项目所需的依赖包不会相互干扰。以下是在 VSCode 中设置虚拟环境的一般步骤：

1. 首先，在项目文件夹中创建虚拟环境。您可以使用命令行工具（如 Anaconda Prompt 或终端）并导航到项目文件夹，然后运行适用于您的操作系统的命令来创建虚拟环境。例如，在 Windows 上，您可以运行以下命令：

   python -m venv myenv

这将创建一个名为 "myenv" 的虚拟环境。

2. 接下来，打开 VSCode 并导航到您的项目文件夹。

3. 确保安装了 "Python" 扩展。如果没有安装，可以在 VSCode 的扩展市场中搜索并安装它。

4. 点击 VSCode 左下角的 "Python" 图标，然后在右上角的 "Python Interpreter" 下拉菜单中选择虚拟环境。如果您的虚拟环境不显示在列表中，则可以选择 "Enter interpreter path" 并手动指定虚拟环境的路径。

例如，在 Windows 上，虚拟环境的路径可能类似于：

   C:\path\to\project\myenv\Scripts\python.exe

5. 一旦选择了虚拟环境，VSCode 将使用该环境来运行您的 Python 代码。

现在，您可以在 VSCode 中使用您所选的虚拟环境来安装和管理项目的依赖包，并确保它们不会与全局 Python 环境中的其他项目冲突。

相关问题

vscode 虚拟环境

### 如何在 VSCode 中配置和使用 Python 虚拟环境

#### 创建虚拟环境
为了防止不同项目的依赖库之间发生冲突，在项目根目录下创建独立的虚拟环境是一个良好的实践。可以通过命令行工具来完成这一步骤：

对于 Windows 用户，可以执行如下命令：

python -m venv myenv

而对于 macOS 和 Linux 用户，则应运行此命令：

python3 -m venv myenv

此处 `myenv` 是所创建虚拟环境的名字[^1]。

#### 激活虚拟环境
一旦创建好虚拟环境之后，还需要对其进行激活才能正常使用。具体操作取决于操作系统类型：

- **Windows**: 使用 PowerShell 或者 CMD 执行下面这条语句即可实现激活目的。

    .\myenv\Scripts\activate

- **macOS/Linux**: 利用终端通过以下指令来进行激活工作。

    source myenv/bin/activate

当看到提示符前缀变为 `(myenv)` 时即表示已成功切换到了指定的虚拟环境中[^2]。

#### 设置 VS Code 的解释器路径
打开 Visual Studio Code 并加载含有 `.venv` 文件夹的工作区；接着按下组合键 “Shift + Ctrl + P” 来调出命令面板并输入 "Python Select Interpreter" ，从中挑选之前建立的那个专属于当前工程使用的 Python 解释程序版本。此时编辑器会自动识别该位置下的所有可用选项供开发者选取合适的那个作为默认解析引擎。

#### 安装所需的包
进入已经激活的状态后就可以利用 pip 工具去获取必要的软件包了。比如要安装 requests 库的话只需简单地敲入下列命令：

pip install requests

这些被下载下来的资源只会存在于对应的隔离空间里而不会影响其他任何地方上的既有组件结构。

vscode虚拟环境创建conda虚拟环境

### 在 Visual Studio Code 中使用 Conda 创建 Python 虚拟环境

#### 安装 Anaconda 或 Miniconda
为了在 VSCode 中利用 Conda 来创建和管理虚拟环境，首先需要安装 Anaconda 或者更轻量级的 Miniconda。这提供了 `conda` 命令行工具用于管理和部署不同的 Python 版本及其依赖项[^3]。

#### 配置 VSCode 的 Python 插件
确保已经安装了官方提供的 Python 扩展插件，在 VSCode 内部可以通过左侧活动栏中的 Extensions 图标找到并安装该插件。此插件支持 IntelliSense、linting、调试等功能，并能识别由 Conda 创建的各种虚拟环境[^2]。

#### 创建新的 Conda 环境
通过命令提示符（Windows 用户可以搜索 Anaconda Prompt）、终端或 PowerShell 输入如下指令来建立一个新的名为 `llmts` 并指定 Python 3.9版本作为基础解释器的新环境：

conda create --name llmts python=3.9

接着激活刚刚创建好的新环境:

conda activate llmts

此时即完成了基本环境搭建工作。

#### 设置 VSCode 使用特定的 Conda 解释器
当启动 VSCode 后，如果当前工作区尚未关联任何 Python 解释器，则会收到有关选择解释器的通知；也可以手动点击状态栏底部右侧显示的 Python 版本来切换到所需的 Conda 环境。对于已存在的项目，可以在 `.vscode/settings.json` 文件里指明具体使用的 Python 可执行文件路径，从而保证每次打开该项目都能自动加载对应的 Conda 环境[^1]。

#### 测试配置有效性
完成上述操作之后，建议新建一个简单的 Python 文件并在其中编写几行测试代码以确认一切正常运作。另外还可以尝试开启 Python Interactive Window 查看是否正确应用了预期中的 Conda 环境设置。