VSCode 和 Anaconda 配置 Python 多环境开发 2022-05-22 10:35 332阅读 0赞 # VSCode 和 Anaconda 配置 Python 多环境开发 # 标签(空格分隔): Anaconda VSCode python 功笙 -------------------- 2018-03-18 08:37 更新 * 有多种设置可以使 flake8 生效,目的是 VSCode 能识别到它。 如果 Miniconda(Anaconda)或者 python 设置了环境变量,VSCode 就能自动识别到 python 环境。 如果没有设置环境变量,就要给 VSCode 指定 python 的路径。 只要 VSCode 识别了 python 环境,左下角就可选择解释器: ![此处输入图片的描述][5aadb6fe14fd7.png] * 使用了解决方案,Anaconda 几天后依然出现莫名其妙的不能使用的问题,装 Miniconda 可以替代。目前 Anaconda 已经更新到最新的 3 月份版本,可能已经解决了安装问题。并未测试。 在不同的电脑上,安装问题可能出现,也可能不出现,因为每个人的系统情况不一样。 * > “python.linting.flake8Args”: \[ “–maxx-line-lenth=120”\] 此设置可以突破 python 本身规定的单行字符数上限,但是会导致 flake8 失效。目前并未找到既让 flake8 生效又有此设置的方法,所以最好将此设置删除,报单行字符数超过上限的提示时,无视就好了。 -------------------- 2018-01-26 14:00 这篇文章不仅是一篇教程,还劝计算机学子把英语学好。 正文开始 你将在这篇文章中接触到下面几个词: * Anconda [官网][Link 1] * [Miniconda][] * [清华大学开源软件镜像站][Link 2] * [flake8][] (代码检查工具) * conda (包管理工具) * 单环境与多环境 * VSCode [官网][Link 3] -------------------- ## 1. Anaconda 简介 ## **Anaconda** 是一个 python 发行版,用于科学计算和信号处理等领域,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行科学计算、数据分析等Python 包。兼备包管理和多环境创建和管理。 ## 2. VSCode 简介 ## **Visual Studio Code** 是微软于 2015 年发布的轻量级 IDE,软件只有几十兆。优点是开源,颜值高,启动工程文件速度快,模块化所以可扩展性很强。 ## 3. 为什么要用Anaconda ## **多环境管理**:不同的项目需要不同的库和不同版本的 python 解释器。假如你有两个工程项目,一个用 python2,一个用 python3,而这两个 python 版本的语言特性差别很大,所以需要创建两个 python 开发环境(开发环境的实体其实就是含有不同 python 版本和不同包的文件夹,它们互不干扰。当然你需要多少个开发环境,就可以创建相应数量文件夹。) **包管理**:Anaconda 内置很多常用 python 库,所以安装包有几百兆。而内置的包管理器 conda ,使用方法和 pip 大同小异,和 pip 可以互补使用,因为各自都不能下载一些包。因为 pip 安装 python 库时有可能出现莫名其妙的问题,所以 conda 更好用。 ## 4.Anoconda 安装 ## 因为 Anaconda 的官网在国外,所以速度慢,你需要去**清华大学镜像站** 下载最新版本(*当然你也可以下载 Miniconda,它和 Anaconda 的唯一区别就是没有内置 python 常用库,所以安装包小,只有几十兆。*) 下载完成后,不能直接双击安装是因为会出现 **Fail to create Anaconda menus** 的错误(至少在我的笔记本上出现了)。 如果你双击安装出现这个错误,那么 解决方案: * 进入系统的注册表编辑器 * 导航至 `HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem` * 右键 `LongPathsEnabled` 选择修改 * 把“Value data”从 0 改为 1 * 选择 ok **现在你可以像在 windows 上安装一般应用一样双击安装Anaconda。** 完成后你的开始菜单中出现 `Jupyter Notebook`、`Anaconda Navigator`、`Spider`、`Reset Spyder Setting`、`Anaconda Prompt` 注:Anaconda 创建环境和管理包的命令操作可以自行百度知乎谷歌学习,`Anaconda Navigator` 是可视化工具。 ## 5. VSCode 配置 ## 你可以阅读教程[VSCode 配置 python 开发环境][VSCode _ python] 来配置 python **单开发环境**。 它提到了 flake8,这是一个包,用 `pip` 安装之后它存在于 `site package` 文件夹里,而 VSCode 里的**用户设置**只要 `"python.linting.flake8Enabled": true` ,并设置 `"python.pythonPath"` 那么**当前环境中的(即 pythonpath 中的) flake8** 就会被引用。 在多环境中,在每个环境中都安装 flake8 是个傻方法,这么说是因为你每次更改环境之后要重新配置 pythonpath,使特定环境的中的 flake8 生效。 而 VScode 在用户设置中提供了 `"python.linting.flake8Path"` 只要你添加一次 `flake8.exe` 的路径即可(单环境没必要设置)。 用户设置还提供了 `"python.venvPath"` 用于关联虚拟环境。我的是这样: > “python.venvPath”: “D:\\Anaconda3\\envs”, > “python.pythonPath”: “D:\\Anaconda3”, 设置完成,理论上,你的 windows 当前激活了哪个环境,VSCode 就可以自动关联并用此环境中的 python 解释器来编译代码文件。 当然,你也可以在 VSCode 中 `Ctrl+Shift+P` ,键入 `select interpreter` 来选择你想要的 python 解释器而无视激活的环境。 ## 6. 总结 ## 自此,你可以自如切换开发环境并在颜值高的 VSCode 中编程。 [5aadb6fe14fd7.png]: https://i.loli.net/2018/03/18/5aadb6fe14fd7.png [Link 1]: https://www.anaconda.com/ [Miniconda]: https://conda.io/miniconda.html [Link 2]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ [flake8]: http://flake8.pycqa.org/en/latest/ [Link 3]: https://code.visualstudio.com/ [VSCode _ python]: https://www.zybuluo.com/gongsheng/note/1008598
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