VSCode如何配置Python开发环境 VSCode搭建Python开发环境的完整教程-VSCode-PHP中文网

VSCode如何配置Python开发环境 VSCode搭建Python开发环境的完整教程

雪夜

发布： 2025-08-14 09:54:02

原创

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安装python解释器并添加到path，通过python --version和pip --version验证；2. 安装vscode并配置官方python扩展以支持代码补全、调试等功能；3. 在项目目录下创建虚拟环境（python -m venv .venv），并根据操作系统激活（windows使用.venv\scripts\activate，macos/linux使用source .venv/bin/activate）；4. 在vscode中通过ctrl+shift+p选择python解释器，确保使用虚拟环境中的python路径；5. 通过pip install安装依赖，保持环境隔离；6. 若解释器识别异常，可手动在settings.json中配置python.pythonpath指向虚拟环境的python可执行文件；7. 推荐安装black formatter、pylint/flake8、jupyter、gitlens和path intellisense等插件以提升开发效率，实现代码格式化、质量检查、交互式编程和版本追踪等功能，最终构建一个高效、隔离、可复现的python开发环境。

VSCode如何配置Python开发环境 VSCode搭建Python开发环境的完整教程

在VSCode里配置Python开发环境，说白了，核心就是三件事：装好Python解释器，给VSCode装上官方的Python扩展，然后，也是最关键的，学会怎么用和管理虚拟环境。只要把这几步走扎实了，基本上就能顺畅地写Python代码了。

解决方案

配置VSCode的Python开发环境，我通常是这么一套流程下来：

安装Python解释器： 这步是基础中的基础。从Python官网（python.org）下载对应操作系统的最新稳定版安装包。安装的时候，务必勾选“Add Python to PATH”。我个人习惯是装完后，在命令行里输
```
python --version
```
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和
```
pip --version
```
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确认一下，确保Python和pip都正确安装并且能被系统识别到。有时候没勾选PATH，或者系统里有多个Python版本，这里就容易出问题。
安装VSCode： 这个就不用多说了，官网下载安装，一路下一步就行。
安装VSCode Python扩展： 打开VSCode，进入扩展视图（Ctrl+Shift+X），搜索“Python”，找到由Microsoft发布的那个，直接点击安装。这个扩展是VSCode里Python开发体验的基石，它提供了代码补全、调试、格式化、Linter支持等等一系列功能。
创建并激活虚拟环境： 这是我个人觉得最重要的一步，也是很多新手容易忽视的。在项目文件夹里，打开VSCode的终端（Ctrl+`），然后执行：
- ```
python -m venv .venv
```
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  （这会在当前目录下创建一个名为
```
.venv
```
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  的虚拟环境文件夹。我个人偏好用
```
.venv
```
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  这个名字，简洁明了，而且很多工具默认会忽略它。）
- 激活虚拟环境：
  - Windows:
```
.venv\Scripts\activate
```
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  - macOS/Linux:
```
source .venv/bin/activate
```
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    激活后，你会看到终端提示符前面多了一个
```
(.venv)
```
    登录后复制
    或者你虚拟环境的名字，这表示你现在所有的Python操作都在这个隔离的环境里了。
在VSCode中选择解释器： 虚拟环境激活后，VSCode通常会自动识别并提示你使用这个环境的解释器。如果没有，你可以手动选择：
- 按下
```
Ctrl+Shift+P
```
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  打开命令面板。
- 输入
```
Python: Select Interpreter
```
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  。
- 在弹出的列表中，选择你刚刚创建的
```
.venv
```
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  虚拟环境里的Python解释器路径（通常会显示为
```
.venv/bin/python
```
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  或
```
.venv\Scripts\python.exe
```
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  ）。选好后，VSCode右下角的状态栏会显示当前使用的Python解释器路径。
安装项目依赖： 在激活的虚拟环境里，使用
```
pip install -r requirements.txt
```
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或者
```
pip install your-package-name
```
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来安装项目所需的库。这样，所有的依赖都只安装在这个虚拟环境里，不会污染系统全局的Python环境。

为什么推荐使用虚拟环境来管理Python项目依赖？

说实话，刚开始学Python的时候，我没少吃虚拟环境的亏，总觉得多此一举。但随着项目一多，特别是不同项目依赖不同版本的库时，那简直就是噩梦。比如A项目需要Django 2.x，B项目却只能跑在Django 3.x上，如果都装在系统全局环境里，那简直就是“依赖地狱”。

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虚拟环境的核心价值在于隔离性。它为每个Python项目提供了一个独立的、干净的运行环境。你可以想象成给每个项目单独挖了个沙坑，孩子们在各自的沙坑里玩自己的玩具，互不干扰。这样，每个项目的依赖库都可以是独立的版本，互不影响。这极大地避免了版本冲突问题，让项目管理变得清晰简单。

另外，虚拟环境也方便项目复现。你只需要把项目的

requirements.txt

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文件分享出去，别人拿到后，在自己的虚拟环境里

pip install -r requirements.txt

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就能完美复现你的开发环境，省去了大量沟通和调试的时间。这在团队协作或者开源项目中尤其重要，不然大家环境都不一样，代码跑起来各种报错，那可真是要命。

如何解决VSCode中Python解释器路径识别问题？

这问题简直是VSCode配置Python的“老大难”了，我遇到过不止一次。有时候明明装好了Python，也创建了虚拟环境，但VSCode就是“看不见”或者选错了。

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首先，最直接的方法是通过命令面板手动选择。前面也提到了，

Ctrl+Shift+P

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然后

Python: Select Interpreter

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。这里VSCode会尝试自动检测，但有时候它会列出系统里的所有Python解释器，包括你可能不想要的全局版本或者其他工具自带的Python。一定要仔细看路径，选择你项目虚拟环境里的那个。比如，如果你虚拟环境叫

.venv

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，那路径通常会是

your_project_folder/.venv/bin/python

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(macOS/Linux) 或

your_project_folder\.venv\Scripts\python.exe

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(Windows)。

如果自动检测不出来，或者你就是想指定一个固定的路径，可以在工作区设置中配置。打开

.vscode/settings.json

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文件（如果文件不存在就创建一个），然后添加或修改

python.pythonPath

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配置项。

{
    "python.pythonPath": "${workspaceFolder}/.venv/bin/python" // macOS/Linux
    // 或者 Windows: "python.pythonPath": "${workspaceFolder}/.venv/Scripts/python.exe"
}

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"${workspaceFolder}"

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是一个变量，代表当前VSCode打开的工作区根目录。这样配置的好处是，这个设置只对当前项目生效，不会影响你其他项目的配置。

有时候，问题可能出在系统PATH环境变量上，如果Python本身都没正确添加到PATH，VSCode可能也难以发现它。这种情况下，需要检查系统环境变量，确保Python的安装路径（比如

C:\Python39

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和

C:\Python39\Scripts

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）都在PATH里。不过，我更倾向于直接在VSCode里指定虚拟环境路径，这样能更好地隔离项目，减少对系统全局环境的依赖。

除了基础配置，还有哪些VSCode插件能提升Python开发效率？

光有Python扩展还不够，VSCode的强大之处就在于它的生态系统。我个人在日常Python开发中，除了官方Python扩展，还会装一些其他的插件，它们真的能让开发体验飞跃：

Black Formatter: 这个插件是我的最爱，没有之一。它是一个不妥协的代码格式化工具。你不需要去争论代码应该怎么缩进，哪里加空格，Black会帮你搞定一切。安装后，在
```
settings.json
```
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里配置
```
"python.formatting.provider": "black"
```
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，然后保存文件时自动格式化 (
```
"editor.formatOnSave": true
```
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)。你会发现，代码风格变得统一，团队协作时再也不会因为格式问题吵架了。
Pylint / Flake8 (Linter): 这些是代码质量检查工具，能在你写代码的时候就指出潜在的错误、不规范的写法或者一些坏习惯。Pylint功能强大，检查严格；Flake8则相对轻量，是Pylint、Pyflakes和mccabe的集合。我通常会选择其中一个，并在
```
settings.json
```
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中配置
```
"python.linting.pylintEnabled": true
```
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或者
```
"python.linting.flake8Enabled": true
```
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。它们就像一个时刻在旁边提醒你的“老大哥”，能帮你写出更健壮、更规范的代码。
Jupyter: 如果你做数据分析、机器学习或者需要交互式地探索代码，Jupyter扩展简直是神器。它允许你在VSCode里直接运行
```
.ipynb
```
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文件，体验和Jupyter Notebook一模一样，但又保留了VSCode的强大编辑功能。我经常用它来快速验证一些算法或者可视化数据。
GitLens: 虽然不是Python专属，但这个插件对于任何使用Git进行版本控制的开发者来说都是必备的。它能让你在代码旁边直接看到每一行代码是谁在什么时候修改的，提交信息是什么。这对于理解代码历史、追溯问题来源非常有帮助，尤其是在大型团队项目中。
Path Intellisense: 这个插件能自动补全文件路径，在你引入模块或者图片路径时非常方便，能大大减少手动输入路径时可能出现的错误。虽然是个小细节，但长期下来能节省不少时间。