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在 Visual Studio Code 中运行 Python 代码

无论您是在 REPL 中尝试较小的 Python 代码行,还是准备运行 Python 脚本,Python 扩展都提供了多种运行代码的方式。

交互式运行 Python 代码

安装在您机器上的 Python 解释器为您提供了一个称为交互式 REPL(读取-评估-打印循环)的功能,它读取一段代码,对其进行评估,然后将结果打印到控制台。

在您的机器上安装 Python 解释器后,您可以通过在系统上打开终端或命令提示符,然后键入 `python` (Windows) 或 `python3` (macOS/Linux) 来激活 Python REPL,以 `>>>` 表示,从而与 Python REPL 进行交互。

您可以通过两种其他方式在 VS Code 中与 Python REPL 进行交互。

原生 REPL

VS Code 原生 Python REPL 构建在经典的 Python REPL 之上,并提供诸如 Intellisense 和语法突出显示等附加功能,以使您的 Python 开发体验更高效。但是,此 REPL 仍然遵循 Python 内置 REPL 中的原则,即历史执行顺序及其内容是不可变的。

您可以通过命令面板(⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P))搜索 Python: 启动原生 REPL 来打开原生 REPL。此外,您可以通过智能发送 (Shift+Enter) 和在 Python REPL 中运行选择/行将代码发送到原生 REPL,方法是在您的 settings.json 文件中设置 "python.REPL.sendToNativeREPL": true。您可以选择继续使用终端(`>>>`)中内置的 Python REPL,方法是在您的 settings.json 中设置 "python.REPL.sendToNativeREPL": false

Gif showing the Native REPL for Python.

终端 REPL

与在 VS Code 之外与 Python REPL 交互的方式类似,您可以在 VS Code 中打开一个终端并激活 Python REPL。为此,您可以在命令面板(⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P))中搜索 Python: 启动终端 REPL,这将为当前选择的 Python 解释器打开一个终端。或者,您可以导航到终端 > 新终端,然后输入 `python` (Windows) 或 `python3` (macOS/Linux) 命令。

通过终端 Shell 集成在终端中支持许多功能,例如运行最近的命令、命令装饰器和改进的辅助功能。要在终端中启用或禁用 shell 集成,您可以在设置中切换python.terminal.shellIntegration.enabled

运行 Python 代码

Python 扩展提供了多种无需额外配置即可运行 Python 代码的方法。

  1. 选择编辑器右上角的在终端中运行 Python 文件播放按钮。

    Using the Run Python File in Terminal button

    该按钮将打开一个终端面板,其中将自动激活您的 Python 解释器,然后运行指定的脚本(例如,`python3 hello.py` (macOS/Linux) 或 `python hello.py` (Windows))

    Program output in a Python terminal

  2. 右键单击编辑器窗口中的任意位置,然后选择运行 > 在终端中运行 Python 文件(这将自动保存文件)

    Run Python File in Terminal command in the Python editor

  3. 选择一行或多行,然后按 Shift+Enter,或右键单击并选择在 Python 终端中运行选择/行

    此选项对于仅测试文件的一部分很方便。

  4. 将光标放在代码行上,然后按 Shift+Enter 以激活智能发送。

智能发送

默认情况下,Python 扩展启用智能发送 (Shift+Enter)。智能发送会查看光标所在的代码,将最小的可运行代码块发送到 Python REPL,然后将光标放置在下一行代码。这使您可以轻松高效地在程序中运行 Python 代码。

智能发送不适用于不受支持的 Python 版本(例如,Python 2)或无效的 Python 代码。要在仅发送光标所在行的代码的情况下禁用智能发送,请将 `python.REPL.enableREPLSmartSend` 设置为 `false`。

另请参阅

  • 调试 - 学习在本地和远程调试 Python。
  • 测试 - 配置测试环境并发现、运行和调试测试。