【学会这几个VSCode插件，让你的Python代码更优秀】

VSCode（Visual Studio Code）是由微软研发的一款免费、开源的跨平台文本（代码）编辑器，一般主要用于轻量级的编程代码工作，就非常适合Python，同时在前端开发方面也有举足轻重的地位。但如果想用于Java代码编写就非常不适合了，因为使用Java的工程都比较庞大，我们的Java工程师们一般是采用Tomcat、Spring……

今天主要是分享几个VSCode插件在Python编码过程中的实践，能让Python工程师们进行更有效的开发工作，提高代码的质量和工作效率。如果你正在学习Python，那么这些都很有必要好好学习熟练掌握。

1、Python

Python的语法支持，支持Python的单测、lint、语法高亮、代码格式化、debug、jupyter等功能。Python 插件是官方提供的插件，可以提供代码编辑器的语法高亮、代码提示、自动完成、调试等功能。在 VSCode 中搜索 Python 插件，可以找到它，并安装使用。

2、Jupyter

Jupyter 插件可以在 VSCode 中直接运行 Jupyter Notebook，方便程序员进行交互式编程和数据分析。安装插件后，需要在 VSCode 中安装 Jupyter 扩展，然后就可以在 VSCode 中运行 Jupyter Notebook。

3、Pylance

Pylance 是 Microsoft 开发的 Python 静态类型检查插件，能够提供更准确的代码提示、错误检查等功能。安装插件后，需要在 VSCode 的设置中开启 Pylance，然后重启 VSCode 生效。

4、Code Runner

Code Runner运行多种语言的代码片段或代码文件，省掉保存的环节，直接可以运行。可以在 VSCode 中直接运行 Python 脚本，不需要切换到命令行窗口。安装插件后，可以直接在 VSCode 中使用 Code Runner 运行 Python 脚本。

5、Python Preview

Python Preview 是一个适用于 VSCode 的 Python 代码预览插件，可以将 Python 代码转换为漂亮的 HTML 页面，并在浏览器中进行预览。通过该插件，程序员可以在 VSCode 中方便地预览 Python 代码的运行结果和效果，提高代码开发的效率和可读性。

6、Python Indent

Python Indent 是一个适用于 VSCode 的 Python 缩进插件，可以自动调整 Python 代码的缩进，保持代码的格式一致。Python 缩进是 Python 语法的重要组成部分，正确的缩进可以提高代码的可读性和可维护性，使代码更易于理解和修改。

7、Bracket Pair Colorizer

Bracket Pair Colorizer 可以将代码中的括号进行颜色标记，方便程序员匹配括号。安装插件后，可以直接在 VSCode 中看到代码括号的颜色标记。

8、IntelliCode

IntelliCode 是 Microsoft 开发的智能代码提示插件，通过机器学习技术，提供更准确的代码提示和自动完成。安装插件后，可以提高代码编写的效率和准确性。

9、GitLens

GitLens 是一个 Git 代码管理插件，可以提供代码历史记录、分支管理、代码比较等功能。安装插件后，可以在 VSCode 中方便地管理 Git 代码库。

10、Python Extension Pack

Python Extension Pack打包了一些最流行的Python 扩展。Python - Linting、调试(多线程、远程)、Intellisense、代码格式化、重构、单元测试、代码片段、数据科学(使用 Jupyter)、PySpark 等。

1. Jinja - 对 Visual Studio Code 的 Jinja 模板语言支持。

2. Django - 漂亮的语法和范围内的片段，适用于有截止日期的完美主义者。

3. Visual Studio IntelliCode - 为 Visual Studio Code 中的 Python 开发人员提供 AI 辅助生产力功能，其洞察力基于对代码的理解与机器学习相结合。

4. Python Environment Manager - 提供从一个地方查看和管理所有 Python 环境和包的能力。

5. Python Docstring 生成器- 快速插入 Python 注释块，其中包含基于多个可选模板模式的类和方法的上下文推断参数。

6. Python 缩进- 修正 Visual Studio Code 中的 Python 缩进。

7. Jupyter - 为 Python 语言提供 Jupyter Notebook 支持，用于数据科学、科学计算和机器学习。

以上是今天分享的主要内容，Python目前在数据相关领域运用非常广泛，尤其是在大数据时代背景下，数据分析、算法工程、大数据挖掘等技术方向都有不错的表现。但如果想把Python当作专门的开发工具暂时还不能达到要求，目前大多是作为辅助工具来使用，常见的自动化办公领域也会用到Python，以及自动化运维（云计算运维工程师）、数据分析师等职业需要它；也是咱们北大青鸟的必须技术之一，不管是来学Java，还是云计算、数据分析等都有Python的身影。