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python默认工作空间(python设置工作空间)

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如何在vscode使用指定版本的python

正儿八经开始使用的第一个编辑器就是VS Code,所以基本没怎么用过Sublime,比较是无从谈起,不过VS Code用起来真是顺手啊。配置好的话,直接在VS Code里面进行Python开发、调试,完全不是问题。

不过使用Python难免需要用到多个Python版本,讲一下如何在VS Code中进行配置。

系统中Python多版本管理

之前一直用Anaconda,直接用conda创建并管理多版本Python。最近用着总出现一些莫名其妙的问题,于是卸载了直接换回了官方“纯净版”。

在默认使用Python3.5的情况下,系统中环境变量指向Python3.5,同时在(假如)“C:\Python27”目录下装有Python2.7。可以在Python3.5的根目录中创建名为py2.bat的文件,文件内容:

@ echo off

C:\Python27\Python.exe %*

这样直接在命令行中输入py2就可以使用Python2.7开发环境,输入Python则是默认的Python3.5开发环境。文件名称py2可以更换成个人习惯的名称,命令行中输入相应名称即可(参考 ART^{9} 的一篇文章)。

安装第三方库的话,以下命令安装到默认Python开发环境:

pip install somelib

安装到Python2开发环境:

py2 -m pip install somelib

VS Code配置Python开发环境

使用VS Code打开一个文件夹,这个文件夹在VS Code中便是一个工作空间。VS Code会在文件夹中自动创建一个.vscode文件夹,里面是一些配置文件。

VS code setting

在.vscode中有一个tasks.json文件,这个文件就是进行配置运行环境的,最简单和常用的配置为(参考 xin053 的一篇文章):

{

"version": "0.1.0",

"command": "python",

"isShellCommand": true,

"args": ["${file}"],

"showOutput": "always"

}

其中command是python可执行文件的路径,在添加的系统环境变量中之后可以直接写python,否则需要给出完整路径。args就是command运行的参数,即当前文件。

在安装上述方法配置了Python双版本运行环境后,对tasks.json进行简单修改就可以了:

{

"version": "0.1.0",

// 在Linux和Mac系统中使用"sh".

"command": "cmd",

"isShellCommand": true,

// global args

// 在Linux和Mac系统中使用"-c"(注意大小写).

"args": ["/C"],

"showOutput": "always",

"suppressTaskName": false,

"tasks": [

{

"taskName": "py2",

// task args

"args": ["${file}"],

},

{

"taskName": "python",

"args": ["${file}"]

}

]

}

注意suppressTaskName属性,VS Code官网上的解释为:

If suppressTaskName is true, the command line is command 'global args' 'task args'.

If suppressTaskName is false, it is command 'global args' taskName 'task args'.

也就是说,当把suppressTaskName = false的时候,taskName属性也被当做command line的参数传入了。因此,当选择不同的task的时候,相当于在命令行(或终端)中执行了相应的py2 file.py或python file.py。效果相当棒。

F1输入run task,选择py2。

Run task

Choose tas

jupyter notebook怎么配置

PythonJupyter Notebook各种使用方法记录持续更新

一 Jupyter NoteBook的安装

1 新版本Anaconda自带Jupyter

2 老版本Anacodna需自己安装Jupyter

二 更改Jupyter notebook的工作空间

1 Jupyter的工作空间在哪里指定

2 如何找到该配置文件

三Jupyter的各种快捷键

四Jupyter Notebook如何导入代码

1 将本地的py文件load到jupyter的一个cell中

2 从网络load代码到jupyter

五Jupyter运行python文件

六Jupyter一些其他琐碎用法

1 jupyter的cell可以作为unix command使用

2 Magic functions

3 获取current working directory

4 使用Matplotlib绘图

七Jupyter中的Markdown

1 在jupyter中设置link需要设置两部分

2 为Jupyter Notebook添加目录功能

Jupyter notebook )前身为IPython Notebook,学习时,可以找两者的教程

Jupyter Project Documentation

Jupyter Notebook Documentation

Jupyter/IPython Notebook Quick Start Guide

Old IPython Notebook Homepage

一、 Jupyter NoteBook的安装

1.1 新版本Anaconda自带Jupyter

目前,最新版本的Anaconda是自带Jupyter NoteBook的,不需要再单独安装

image_1b4e5l3s6r5i18ok1rnd195i1u549.png-31.6kB

1.2 老版本Anacodna需自己安装Jupyter

Jupyter Notebook安装的官方网站

安装Jupyter Notebook的先决条件:已经安装了python(python 2.7 或者是python3.3)

具体的安装方法:

官方建议利用Anaconda安装Jupyter

安装完成Anaconda后,如果该Anaconda并不自带Jupyter Noterbook,那么,打开cmd,输入:conda install jupyter

这样安装完的jupyter不具有New a terminal的功能

经过各种查询才知道,原来是因为windows不具有terminal需要的TTY,所以,windows下的jupyter是不支持Terminal模式的,而且短期内也没有增加这种支持的计划

这里写图片描述

二、 更改Jupyter notebook的工作空间

2.1 Jupyter的工作空间在哪里指定?

在其配置文件ipython_notebook_config.py中,有如下一句

# The directory to use for notebooks and kernels.

# c.NotebookApp.notebook_dir = u''

1

2

3

1

2

3

该句就是用来指定其工作空间的,例如,默认的工作空间是:用户名文件夹,例如,现在想要将工作空间变为D:\Jupyter,那么,需要做如下更改(要记得删掉注释#)

# The directory to use for notebooks and kernels.

c.NotebookApp.notebook_dir = u'D:\Jupyter'

1

2

3

1

2

3

注意:路径最后一级后面不要加符号“\”

如何修改python的工作空间

PersistenceConfig(持久层配置)

我们想要一个配置了所有可用仓库的MONGODB配置。在这个简单的应用中我们只用了一个仓库,所以配置也非常的简单:

@Configuration

class PersistenceConfig {

@Bean

public AccountRepository accountRepository() throws UnknownHostException {

return new MongoAccountRepository(mongoTemplate());

vscode如何调试python

初始化配置

配置在调试会话期间驱动VS Code的行为。 配置在launch.json文件中定义,该文件存储在工作区的.vscode文件夹中。

注意为了更改调试配置,您的代码必须存储在一个文件夹中。

要使用Python配置生成launch.json文件,请执行以下步骤:

1.选择设置按钮(在上图中圈出)或使用Debug Open configurations菜单命令。

2.将从命令选项板打开配置菜单,允许您为打开的文件选择所需的调试配置类型。 现在,在出现的Select a debug configuration菜单中,选择Python File。

注意通过调试面板启动调试会话,F5或调试启动调试,如果不存在配置,也会打开调试配置菜单。

然后,Python扩展创建并打开一个launch.json文件,该文件包含基于您之前选择的预定义配置,在本例中为Python文件。 您可以修改配置(例如,添加参数),还可以添加自定义配置。

更多的配置

默认情况下,VS Code仅显示Python扩展提供的最常见配置。 您可以使用列表和launch.json编辑器中显示的“添加配置”命令选择要包含在launch.json中的其他配置。 当您使用该命令时,VS Code会提示您所有可用配置的列表(请务必向下滚动以查看所有Python选项):

选择Node.js:Gulp任务会产生以下结果:

在调试过程中,状态栏显示左下方的当前配置; 右边是当前的调试解释器。 选择配置会显示一个列表,您可以从中选择不同的配置:

默认情况下,调试器使用与VS Code的其他功能相同的python.pythonPath工作空间设置。 要使用不同的解释器进行特定的调试,请在launch.json中为pythonPath设置适用的调试器配置,如下一节所述。 或者,选择状态栏上的命名解释器以选择另一个更新python.pythonPath。

设置配置选项

首次创建launch.json时,有两种标准配置在编辑器中的集成终端(VS代码内部)或外部终端(VS代码外部)中运行活动文件:

具体设置将在以下部分中介绍。 您还可以添加标准配置中未包含的其他设置,例如args。

name

提供VS Code下拉列表中显示的调试配置的名称。

type

标识要使用的调试器类型; 用于Python代码。

request

指定调试的模式

launch:指定调试起始文件program

attach:指定调试挂载进程

program

提供python程序的入口模块(启动文件)的完全限定路径。 值:${file}, 常用于默认配置,使用编辑器中当前活动的文件。 通过指定特定的启动文件,无论打开哪个文件,您始终可以确保使用相同的入口点启动程序。 例如:

"program": "/Users/Me/Projects/PokemonGo-Bot/pokemongo_bot/event_handlers/__init__.py",

您还可以依赖工作区根目录中的相对路径。 例如,如果是根“/Users/Me/Projects/PokemonGo-Bot”,你可以像这样使用

"program": "${workspaceFolder}/pokemongo_bot/event_handlers/__init__.py",

pythonPath

指向用于调试的Python解释器,它可以是包含Python解释器的文件夹。 该值可以使用变量${workspaceFolder}和${workspaceFolder}/.venv如果未指定,则此设置默认为在中标识的解释器python.pythonPath,

或者,您可以使用在每个平台上定义的自定义环境变量来包含要使用的Python解释器的完整路径,这样就不需要其他文件夹路径。

args

指定传递给Python程序的参数。 由空格分隔的参数字符串的每个元素都应包含在引号内,例如:

"args": ["--quiet", "--norepeat", "--port", "1593"],

stopOnEntry

设置为true的时候,打破正在调试的程序的第一行的调试器。 如果省略(默认值)或设置为false,调试器将程序运行到第一个断点。

console

指定程序输出的显示方式。

cwd

指定调试器的当前工作目录,该目录是代码中使用的任何相对路径的基本文件夹。 如果省略,则默认为${workspaceFolder}vscode的工作目录,作为一个例子${workspaceFolder}包含了python代码文件夹或者文件,包含了app.py

配置如下:

redirectOutput

省略或设置为时true(默认值),使调试器将程序的所有输出打印到VS Code调试输出窗口。 如果设置为false,程序输出不会显示在调试器输出窗口中。

使用时通常禁用此选项

"console": "integratedTerminal"

"console": "externalTerminal"

因为不需要在调试控制台中复制输出。

justMyCode

省略或设置为true(默认值),仅将调试限制为用户编写的代码。 调成false还可以调试标准库函数。

django

可以调试django框架

env

为调试器进程设置可选的环境变量,而不是调试器始终继承的系统环境变量。

envFile

包含环境变量定义的文件的可选路径。 请参阅配置Python环境 - 环境变量定义文件。

在代码中调用断点

在Python代码中,您可以调用断点 在调试会话期间要暂停调试器的任何位置。

断点验证

Python扩展自动检测在非可执行行上设置的断点,例如 通过 语句或多行语句的中间。 在这种情况下,运行调试器会将断点移动到最近的有效行,以确保代码执行在此时停止。

附加到本地脚本

在某些情况下,您需要调试由另一个进程在本地调用的Python脚本。 例如,您可能正在调试为特定处理作业运行不同Python脚本的Web服务器。 在这种情况下,您需要在启动后将VS Code调试器附加到脚本:

1.运行VS Code,打开包含脚本的文件夹或工作区,然后创建一个launch.json 对于该工作空间,如果尚不存在。

2.在脚本代码中,添加以下内容并保存文件:

3.使用终端打开终端:创建新的集成终端,激活脚本的选定环境。在终端中,使用python -m pip install --upgrade ptvsd安装ptvsd软件包。

4.在终端中,使用脚本启动Python,例如python3 myscript.py。 您应该看到代码中包含的“等待调试器附加”消息,并且脚本在ptvsd.wait_for_attach()调用时停止。

5.切换到Debug视图,从Debugger下拉列表中选择Python:Attach,然后启动调试器。

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执行python文件时没反应?

你的代码定义了一个函数,请注意,定义函数的代码是不会自动执行的,定义后如想运行,需要调用。

在你的代码最后加上“registerUser()”与def三个字母平齐缩进。

为什么在CMD窗口下运行Python文件后没反映

在此之前,请检查一下你的环境变量是否配置了(检测是否配置成功直接在cmd中输入:python就可以了,如果显示了你安装的python的版本,就安装和配置成功了)

你在安装的时候有一个工作空间,把你要运行的python文件放入工作空间(就是你设置的默认工作路径文件夹),然后在cmd中直接输入:python

xxxx.py回车就可以了。