Verwenden von Python-Umgebungen in Visual Studio Code (2023)

In diesem Artikel werden die hilfreichen Funktionen für Python-Umgebungen erläutert, die in Visual Studio Code verfügbar sind. Eine „Umgebung“ in Python ist der Kontext, in dem ein Python-Programm ausgeführt wird, und besteht aus einem Interpreter und einer beliebigen Anzahl installierter Pakete.

Notiz: Wenn Sie sich mit der Programmiersprache Python besser vertraut machen möchten, schauen Sie sich diesen Artikel anWeitere Python-Ressourcen.

Python-Umgebungen

Globale Umgebungen

Standardmäßig wird jeder installierte Python-Interpreter eigenständig ausgeführtglobale Umwelt. Zum Beispiel, wenn Sie einfach laufenPython,Python3, oderpyAuf einem neuen Terminal (abhängig davon, wie Sie Python installiert haben) werden Sie in der globalen Umgebung dieses Interpreters ausgeführt. Alle Pakete, die Sie installieren oder deinstallieren, wirken sich auf die globale Umgebung und alle darin ausgeführten Programme aus.

Beachten Sie jedoch, dass, wenn Sie Pakete in Ihrer globalen Umgebung installieren, diese mit der Zeit mit möglicherweise nicht verwandten oder unerwarteten Paketen überfüllt wird und es schwierig wird, eine Anwendung ordnungsgemäß zu testen. Normalerweise möchten Sie für jeden Arbeitsbereich eine Umgebung erstellen.

Lokale Umgebungen

Es gibt zwei Arten von Umgebungen, die Sie für Ihren Arbeitsbereich erstellen können:virtuellUndcondaUmgebungen. In beiden Umgebungstypen können Sie Pakete installieren, ohne dass sich dies auf andere Umgebungen auswirkt. Auf diese Weise können Sie isolieren, welche Pakete Sie für Ihren Arbeitsbereich installieren, sodass diese Ihre Anforderungen in einem anderen Arbeitsbereich nicht beeinträchtigen.

Virtuelle Umgebungen

Avirtuelle Umgebungist eine integrierte Möglichkeit, eine Umgebung zu erstellen, um die Pakete zu isolieren, die Sie pro Arbeitsbereich installieren. Eine virtuelle Umgebung erstellt einen Ordner, der eine Kopie (oder einen Symlink) zu einem bestimmten Interpreter enthält. Wenn Sie Pakete in einer virtuellen Umgebung installieren, landen diese in diesem neuen Ordner, sodass sie nicht mit anderen Paketen vermischt werden, die von anderen Arbeitsbereichen verwendet oder benötigt werden.

Notiz: Es ist zwar möglich, einen Ordner einer virtuellen Umgebung als Arbeitsbereich zu öffnen, dies wird jedoch nicht empfohlen und kann bei der Verwendung der Python-Erweiterung zu Problemen führen.

Conda-Umgebungen

AConda-Umgebungist eine Python-Umgebung, die mit verwaltet wirdcondaPaketmanager (sieheErste Schritte mit Conda). Ob Sie eine Conda-Umgebung oder eine virtuelle Umgebung verwenden, hängt von Ihren Verpackungsanforderungen, den Standards Ihres Teams usw. ab.

Python-Umgebungstools

In der folgenden Tabelle sind die verschiedenen Tools aufgeführt, die in Python-Umgebungen zum Einsatz kommen:

So sucht die Erweiterung nach Umgebungen

Wenn kein Interpreter angegeben wurde, wählt die Python-Erweiterung automatisch den Interpreter mit der höchsten Version in der folgenden Prioritätsreihenfolge aus:

1. Virtuelle Umgebungen direkt unter dem Arbeitsbereichsordner.
2. Virtuelle Umgebungen, die sich auf den Arbeitsbereich beziehen, aber global gespeichert werden. Zum Beispiel,PipenvoderPoesieUmgebungen, die sich außerhalb des Arbeitsbereichsordners befinden.
3. Weltweit installierte Dolmetscher. Zum Beispiel die, die in zu finden sind/usr/local/bin,C:\python38, usw.

Notiz: Der ausgewählte Dolmetscher kann von dem abweichen, wasPythonbezieht sich auf in Ihrem Terminal.

Wenn Visual Studio Code Ihren Interpreter nicht automatisch findet, können Sie dies tunGeben Sie manuell einen Dolmetscher an.

Wo die Erweiterung nach Umgebungen sucht

Die Erweiterung sucht automatisch nach Dolmetschern an den folgenden Orten, in keiner bestimmten Reihenfolge:

• Standardinstallationspfade wie/usr/local/bin,/usr/sbin,/sbin,c:\\python36, usw.
• Virtuelle Umgebungen befinden sich direkt unter dem Arbeitsbereichsordner (Projektordner).
• Virtuelle Umgebungen, die sich in dem durch identifizierten Ordner befindenpython.venvPathEinstellung (sieheAllgemeine Python-Einstellungen), die mehrere virtuelle Umgebungen enthalten kann. Die Erweiterung sucht nach virtuellen Umgebungen in den Unterordnern der ersten Ebene vonvenvPath.
• Virtuelle Umgebungen in einem~/.virtualenvsOrdner fürvirtualenvwrapper.
• Dolmetscher erstellt vonpyenv,Pipenv, UndPoesie.
• Virtuelle Umgebungen, die sich im durch identifizierten Pfad befindenWORKON_HOME(wie verwendet vonvirtualenvwrapper).
• Conda-Umgebungen gefunden vonConda-Env-Liste. Für Conda-Umgebungen, die keinen Interpreter haben, wird bei der Auswahl einer installiert.
• Dolmetscher installiert in a.langOrdner fürdirenvunter dem Arbeitsbereichsordner.

Umgebungen schaffen

Verwenden des Befehls „Umgebung erstellen“.

In VS Code können Sie mithilfe virtueller Umgebungen oder Anaconda lokale Umgebungen erstellen, indem Sie die Befehlspalette öffnen (⇧⌘P(Windows, LinuxStrg+Umschalt+P)), beginnen Sie mit der EingabePython: Umgebung erstellenGeben Sie den zu suchenden Befehl ein und wählen Sie dann den Befehl aus.

Der Befehl präsentiert eine Liste von Umgebungstypen:VenvoderConda.

Wenn Sie eine Umgebung mit erstellenVenv, präsentiert der Befehl eine Liste von Interpretern, die als Basis für die neue virtuelle Umgebung verwendet werden können.

Wenn Sie eine Umgebung mit erstellenConda, präsentiert der Befehl eine Liste der Python-Versionen, die für Ihr Projekt verwendet werden können.

Nachdem Sie den gewünschten Interpreter oder die gewünschte Python-Version ausgewählt haben, wird eine Benachrichtigung über den Fortschritt der Umgebungserstellung angezeigt und der Umgebungsordner wird in Ihrem Arbeitsbereich angezeigt.

Notiz: Der Befehl installiert auch die erforderlichen Pakete, die in einer Anforderungs-/Abhängigkeitsdatei aufgeführt sind, zAnforderungen.txt,pyproject.toml, oderumwelt.yml, befindet sich im Projektordner. Es wird auch ein hinzugefügt.gitignoreDatei in die virtuelle Umgebung, um zu verhindern, dass Sie die virtuelle Umgebung versehentlich der Quellcodeverwaltung überlassen.

Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung im Terminal

Wenn Sie eine virtuelle Umgebung manuell erstellen möchten, verwenden Sie den folgenden Befehl (wobei „.venv“ der Name des Umgebungsordners ist):

# macOS/Linux# Möglicherweise müssen Sie auf Debian-basierten Betriebssystemen zuerst „sudo apt-get install python3-venv“ ausführenpython3 -m venv .venv# Windows# Sie können auch „py -3 -m venv .venv“ verwendenpython -m venv .venv

Notiz: Um mehr darüber zu erfahrenvenvModul, lesenErstellung virtueller Umgebungenauf Python.org.

Wenn Sie eine neue virtuelle Umgebung erstellen, wird in VS Code eine Eingabeaufforderung angezeigt, damit Sie sie für den Arbeitsbereich auswählen können.

Spitze: Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Quellcodeverwaltungseinstellungen aktualisieren, um zu verhindern, dass Ihre virtuelle Umgebung versehentlich festgeschrieben wird (z. B.gitignore). Da virtuelle Umgebungen nicht portierbar sind, macht es normalerweise keinen Sinn, sie anderen zur Nutzung zu überlassen.

Erstellen Sie eine Conda-Umgebung im Terminal

Die Python-Erweiterung erkennt automatisch vorhandene Conda-Umgebungen. Wir empfehlen Ihnen, einen Python-Interpreter in Ihrer Conda-Umgebung zu installieren, andernfalls wird einer für Sie installiert, nachdem Sie die Umgebung ausgewählt haben. Der folgende Befehl erstellt beispielsweise eine Conda-Umgebung mit dem Namenenv-01mit einem Python 3.9-Interpreter und mehreren Bibliotheken:

conda create -n env-01 python=3.9 scipy=0.15.0 numpy

Notiz: Weitere Informationen zur Conda-Befehlszeile finden Sie hierConda-Umgebungen.

Zusätzliche Bemerkungen:

• Wenn Sie eine neue Conda-Umgebung erstellen, während VS Code ausgeführt wird, verwenden Sie das Aktualisierungssymbol oben rechtsPython: Wählen Sie Interpreter ausFenster; Andernfalls finden Sie dort möglicherweise nicht die Umgebung.

• Um sicherzustellen, dass die Umgebung aus Shell-Perspektive gut eingerichtet ist, besteht eine Möglichkeit darin, eine Anaconda-Eingabeaufforderung mit der aktivierten Umgebung zu verwenden, um VS Code mit zu startenCode.Befehl. An diesem Punkt müssen Sie nur noch den Interpreter über die Befehlspalette oder durch Klicken auf die Statusleiste auswählen.

• Allerdings verfügt die Python-Erweiterung für VS Code derzeit nicht über eine direkte Integration mit Condaumwelt.ymlDateien, VS Code selbst ist ein großartiger YAML-Editor.

• Conda-Umgebungen können im VS Code Integrated Terminal nicht automatisch aktiviert werden, wenn die Standard-Shell auf PowerShell eingestellt ist. Informationen zum Ändern der Shell finden Sie unterIntegriertes Terminal – Terminalprofile.

• Sie können den Pfad zum manuell angebencondaausführbare Datei zur Aktivierung (Version 4.4+). Öffnen Sie dazu die Befehlspalette (⇧⌘P(Windows, LinuxStrg+Umschalt+P)) und RennEinstellungen: Öffnen Sie die Benutzereinstellungen. Dann einstellenpython.condaPath, das sich im Abschnitt „Python-Erweiterung“ der Benutzereinstellungen befindet, mit dem entsprechenden Pfad.

Arbeiten mit Python-Interpretern

Wählen Sie eine Umgebung aus und aktivieren Sie sie

Alszuvor erwähnt, versucht die Python-Erweiterung, die ihrer Meinung nach beste Umgebung für den Arbeitsbereich zu finden und dann auszuwählen. Wenn Sie lieber eine bestimmte Umgebung auswählen möchten, verwenden Sie diePython: Wählen Sie Interpreter ausBefehl von derBefehlspalette(⇧⌘P(Windows, LinuxStrg+Umschalt+P)).

Notiz: Wenn die Python-Erweiterung keinen Interpreter findet, gibt sie eine Warnung aus. Unter macOS 12.2 und älter gibt die Erweiterung außerdem eine Warnung aus, wenn Sie den im Betriebssystem installierten Python-Interpreter verwenden, da dieser bekanntermaßen Kompatibilitätsprobleme aufweist. In beiden Fällen können Sie diese Warnungen durch Einstellung deaktivierenpython.disableInstallationCheckZuWAHRin Ihrem BenutzerEinstellungen.

DerPython: Wählen Sie Interpreter ausDer Befehl zeigt eine Liste der verfügbaren globalen Umgebungen, Conda-Umgebungen und virtuellen Umgebungen an. (Siehe dieWo die Erweiterung nach Umgebungen suchtWeitere Informationen, einschließlich der Unterschiede zwischen diesen Umgebungstypen, finden Sie im Abschnitt. Das folgende Bild zeigt beispielsweise mehrere Anaconda- und CPython-Installationen zusammen mit einer Conda-Umgebung und einer virtuellen Umgebung (env), das sich im Arbeitsbereichsordner befindet:

Notiz:Unter Windows kann es eine Weile dauern, bis VS Code verfügbare Conda-Umgebungen erkennt. Während dieses Vorgangs wird möglicherweise „(cached)“ vor dem Pfad zu einer Umgebung angezeigt. Die Bezeichnung gibt an, dass VS Code derzeit mit zwischengespeicherten Informationen für diese Umgebung arbeitet.

Wenn Sie einen Ordner oder einen Arbeitsbereich in VS Code geöffnet haben und einen Interpreter aus der Liste auswählen, speichert die Python-Erweiterung diese Informationen intern, sodass derselbe Interpreter verwendet wird, sobald Sie den Arbeitsbereich erneut öffnen.

Die Python-Erweiterung verwendet die ausgewählte Umgebung zum Ausführen von Python-Code (unter Verwendung vonPython: Python-Datei im Terminal ausführenBefehl), Bereitstellung von Sprachdiensten (automatische Vervollständigung, Syntaxprüfung, Linting, Formatierung usw.), wenn Sie einen haben.pyÖffnen Sie die Datei im Editor und öffnen Sie ein Terminal mit demTerminal: Neues Terminal erstellenBefehl. Im letzteren Fall aktivierte VS Code automatisch die ausgewählte Umgebung.

Spitze: Um die automatische Aktivierung einer ausgewählten Umgebung zu verhindern, fügen Sie hinzu„python.terminal.activateEnvironment“: falschzu deinemSettings.jsonDatei (sie kann an einer beliebigen Stelle als gleichrangige Datei zu den vorhandenen Einstellungen abgelegt werden).

Spitze: Wenn der Aktivierungsbefehl die Meldung „Activate.ps1 ist nicht digital signiert. Sie können dieses Skript nicht auf dem aktuellen System ausführen“ generiert, müssen Sie die PowerShell-Ausführungsrichtlinie vorübergehend ändern, um die Ausführung von Skripten zu ermöglichen (sieheInformationen zu Ausführungsrichtlinienin der PowerShell-Dokumentation):Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope-Prozess

Notiz: Standardmäßig verwendet VS Code beim Debuggen von Code den für Ihren Arbeitsbereich ausgewählten Interpreter. Sie können dieses Verhalten außer Kraft setzen, indem Sie einen anderen Pfad im angebenPythonEigenschaft einer Debug-Konfiguration. SehenWählen Sie eine Debugumgebung.

Die ausgewählte Interpreterversion wird auf der rechten Seite der Statusleiste angezeigt.

Die Statusleiste zeigt auch an, wenn kein Interpreter ausgewählt ist.

In beiden Fällen ist das Klicken auf diesen Bereich der Statusleiste eine praktische Verknüpfung zumPython: Wählen Sie Interpreter ausBefehl.

Spitze: Wenn Sie Probleme mit der Erkennung einer virtuellen Umgebung durch VS Code haben, wenden Sie sich bitte an unsein Problem einreichenSo können wir bei der Ermittlung der Ursache helfen.

Geben Sie manuell einen Dolmetscher an

Wenn VS Code einen Interpreter, den Sie verwenden möchten, nicht automatisch findet, können Sie in Ihrem Dateisystem nach dem Interpreter suchen oder den Pfad dazu manuell angeben.

Sie können dies tun, indem Sie Folgendes ausführenPython: Wählen Sie Interpreter ausBefehl und wählen Sie den ausGeben Sie den Interpreterpfad ein...Option, die oben in der Interpreterliste angezeigt wird:

Anschließend können Sie entweder den vollständigen Pfad des Python-Interpreters direkt in das Textfeld eingeben (z. B. „.venv/Scripts/python.exe“) oder den auswählenFinden...Klicken Sie auf die Schaltfläche und durchsuchen Sie Ihr Dateisystem, um die ausführbare Python-Datei zu finden, die Sie auswählen möchten.

Wenn Sie manuell einen Standardinterpreter angeben möchten, der beim ersten Öffnen Ihres Arbeitsbereichs verwendet wird, können Sie einen Eintrag dafür erstellen oder ändernpython.defaultInterpreterPathEinstellung.

Notiz: Änderungen an derpython.defaultInterpreterPathEinstellungen werden nicht übernommen, nachdem bereits ein Interpreter für einen Arbeitsbereich ausgewählt wurde; Alle Änderungen an der Einstellung werden ignoriert, sobald ein erster Interpreter für den Arbeitsbereich ausgewählt wird.

Wenn Sie außerdem einen Standardinterpreter für alle Ihre Python-Anwendungen einrichten möchten, können Sie einen Eintrag für hinzufügenpython.defaultInterpreterPathmanuell in Ihren Benutzereinstellungen. Öffnen Sie dazu die Befehlspalette (⇧⌘P(Windows, LinuxStrg+Umschalt+P)) und geben Sie einEinstellungen: Öffnen Sie die Benutzereinstellungen. Dann einstellenpython.defaultInterpreterPath, das sich im Abschnitt „Python-Erweiterung“ der Benutzereinstellungen befindet, mit dem entsprechenden Interpreter.

Umgebungen und Terminalfenster

Nach der VerwendungPython: Wählen Sie Interpreter aus, dieser Interpreter wird angewendet, wenn Sie mit der rechten Maustaste auf eine Datei klicken und diese auswählenPython: Python-Datei im Terminal ausführen. Die Umgebung wird auch automatisch aktiviert, wenn Sie das verwendenTerminal: Neues Terminal erstellenBefehl, es sei denn, Sie ändern denpython.terminal.activateEnvironmentEinstellung aufFALSCH.

Bitte beachten Sie, dass das Starten von VS Code über eine Shell, in der eine bestimmte Python-Umgebung aktiviert ist, diese Umgebung nicht automatisch im standardmäßigen integrierten Terminal aktiviert.

Notiz:Conda-Umgebungen können im integrierten Terminal nicht automatisch aktiviert werden, wenn PowerShell als integrierte Shell festgelegt ist. SehenIntegriertes Terminal – TerminalprofileInformationen zum Wechseln der Shell.

Dolmetscherwechsel mit demPython: Wählen Sie Interpreter ausDer Befehl wirkt sich nicht auf bereits geöffnete Terminalpanels aus. So können Sie in einem Split-Terminal separate Umgebungen aktivieren: Wählen Sie den ersten Interpreter aus, erstellen Sie ein Terminal dafür, wählen Sie einen anderen Interpreter aus und verwenden Sie dann die Split-Schaltfläche (⌘\(Windows, LinuxStrg+Umschalt+5)) in der Titelleiste des Terminals.

Wählen Sie eine Debugumgebung

Standardmäßig verwendet der Debugger den Python-Interpreter, den Sie mit der Python-Erweiterung ausgewählt haben. Wenn Sie jedoch eine habenPythonEigenschaft in der Debug-Konfiguration vonlaunch.json, wird stattdessen dieser Interpreter verwendet. Genauer gesagt wird VS Code dem Vorrang einräumenPythonEigenschaft der ausgewählten Debug-Konfiguration inlaunch.json. Wenn es nicht definiert ist, wird der Pfad zum Python-Interpreter verwendet, den Sie für Ihren Arbeitsbereich ausgewählt haben.

Weitere Einzelheiten zur Debug-Konfiguration finden Sie unterDebugging-Konfigurationen.

Umgebungsvariablen

Definitionsdatei für Umgebungsvariablen

Eine Umgebungsvariablendefinitionsdatei ist eine einfache Textdatei, die Schlüssel-Wert-Paare in der Form enthältUmgebungsvariable=Wert, mit#Wird für Kommentare verwendet. Mehrzeilige Werte werden nicht unterstützt, aber Werte können auf jede andere Umgebungsvariable verweisen, die bereits im System oder früher in der Datei definiert ist. Umgebungsvariablendefinitionsdateien können für Szenarios wie Debugging und Toolausführung (einschließlich Linters, Formatter, IntelliSense und Testtools) verwendet werden, werden jedoch nicht auf das Terminal angewendet.

Notiz: Umgebungsvariablendefinitionsdateien sind nicht unbedingt plattformübergreifend. Zum Beispiel, während Unix verwendet:Als Pfadtrennzeichen in Umgebungsvariablen verwendet Windows;. Es gibt keine Normalisierung solcher Betriebssystemunterschiede. Daher müssen Sie sicherstellen, dass alle Umgebungsdefinitionendateien Werte verwenden, die mit Ihrem Betriebssystem kompatibel sind.

Standardmäßig sucht die Python-Erweiterung nach einer Datei mit dem Namen und lädt sie.envim aktuellen Arbeitsbereichsordner und wendet dann diese Definitionen an. Die Datei wird durch den Standardeintrag identifiziert„python.envFile“: „${workspaceFolder}/.env“in Ihren Benutzereinstellungen (sieheAllgemeine Python-Einstellungen). Sie können das ändernpython.envDateiSie können jederzeit die Einstellung vornehmen, eine andere Definitionsdatei zu verwenden.

Notiz: Umgebungsvariablendefinitionsdateien werden nicht in allen Situationen verwendet, in denen Umgebungsvariablen zur Verwendung verfügbar sind. Sofern in der Visual Studio Code-Dokumentation nichts anderes angegeben ist, wirken sich diese nur auf bestimmte Szenarios gemäß ihrer Definition aus. Beispielsweise verwendet die Erweiterung beim Auflösen von Einstellungswerten keine Definitionsdateien für Umgebungsvariablen.

Eine Debug-Konfiguration enthält auch eineenvFileEigenschaft, die standardmäßig auch die ist.envDatei im aktuellen Arbeitsbereich (sieheDebuggen – Konfigurationsoptionen festlegen). Mit dieser Eigenschaft können Sie für Debugging-Zwecke einfach Variablen festlegen, die in der Standardeinstellung angegebene Variablen ersetzen.envDatei.

Wenn Sie beispielsweise eine Webanwendung entwickeln, möchten Sie möglicherweise problemlos zwischen Entwicklungs- und Produktionsservern wechseln. Anstatt die verschiedenen URLs und andere Einstellungen direkt in Ihrer Anwendung zu codieren, können Sie für jede einzelne Definitionsdatei verwenden. Zum Beispiel:

dev.env-Datei

# dev.env – Entwicklungskonfiguration# API-EndpunktMYPROJECT_APIENDPOINT=https://my.domain.com/api/dev/# Variablen für die DatenbankMYPROJECT_DBURL=https://my.domain.com/db/devMYPROJECT_DBUSER=devadminMYPROJECT_DBPASSWORD=!dfka**213=

prod.env-Datei

# prod.env – Produktionskonfiguration# API-EndpunktMYPROJECT_APIENDPOINT=https://my.domain.com/api/# Variablen für die DatenbankMYPROJECT_DBURL=https://my.domain.com/db/MYPROJECT_DBUSER=coreuserMYPROJECT_DBPASSWORD=kKKfa98*11@

Anschließend können Sie die festlegenpython.envDateiEinstellung auf${workspaceFolder}/prod.env, dann stellen Sie die einenvFileEigenschaft in der Debug-Konfiguration zu${workspaceFolder}/dev.env.

Notiz: Wenn Umgebungsvariablen mit mehreren Methoden angegeben werden, beachten Sie, dass es eine Rangfolge gibt. AlleenvVariablen, die in der definiert sindlaunch.jsonDie Datei überschreibt die in der Datei enthaltenen Variablen.envDatei, angegeben durch diepython.envDateiEinstellung (Benutzer oder Arbeitsbereich). Ähnlich,envVariablen, die in der definiert sindlaunch.jsonDie Datei überschreibt die in der Datei definierten UmgebungsvariablenenvFiledie in angegeben sindlaunch.json.

Verwendung der PYTHONPATH-Variable

DerPYTHONPATHDie Umgebungsvariable gibt zusätzliche Speicherorte an, an denen der Python-Interpreter nach Modulen suchen soll. In VS Code kann PYTHONPATH über die Terminaleinstellungen festgelegt werden (terminal.integrated.env.*) und/oder innerhalb eines.envDatei.

Wenn die Terminaleinstellungen verwendet werden, wirkt sich PYTHONPATH auf alle Tools aus, die ein Benutzer im Terminal ausführt, sowie auf alle Aktionen, die die Erweiterung für einen Benutzer durchführt, die über das Terminal weitergeleitet werden, z. B. das Debuggen. Wenn die Erweiterung jedoch in diesem Fall eine Aktion ausführt, die nicht über das Terminal weitergeleitet wird, beispielsweise die Verwendung eines Linters oder Formatters, hat diese Einstellung keine Auswirkung auf die Modulsuche.

Nächste Schritte

• Code bearbeiten- Erfahren Sie mehr über Autovervollständigung, IntelliSense, Formatierung und Refactoring für Python.
• Debuggen- Lernen Sie, Python sowohl lokal als auch remote zu debuggen.
• Testen- Testumgebungen konfigurieren und Tests erkennen, ausführen und debuggen.
• Referenz zu den Einstellungen- Entdecken Sie die gesamte Palette der Python-bezogenen Einstellungen in VS Code.

Weitere Python-Ressourcen

• Erste Schritte mit Python in VS Code- Erfahren Sie, wie Sie Code in VS Code bearbeiten, ausführen und debuggen.
• Virtuelle Umgebungen und Pakete (Python.org)- Erfahren Sie mehr über virtuelle Umgebungen und Pakete.
• Installieren von Python-Modulen (Python.org)- Erfahren Sie, wie Sie Python-Module installieren.
• Python-Tutorial (Python.org)- Erfahren Sie mehr über die Python-Sprache.

20.01.2023