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Python in Visual Studio Code – 八月更新 容错 Pytest 、发现 Python 扩展的开发者容器、运行带参数的文件的调试器配置

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  •   winffee · 2023-08-10 10:07:08 +08:00 · 1320 次点击
    这是一个创建于 504 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    我们很高兴地宣布 Visual Studio Code 的 PythonJupyter 扩展将于 2023 年 8 月发布!

    此版本包括以下更新:

    • Python 扩展的开发者容器
    • 使用参数运行 Python 文件的调试配置
    • Python 扩展 API 的 npm 包
    • 容错 Pytest 发现

    如果您有兴趣,可以在我们的 PythonJupyterPylance 扩展更新日志中查看完整的改进列表。

    Python 扩展的开发者容器

    Python 扩展的源存储库中现在有一个开发容器。使用此自定义的开发容器,贡献者可以在 GitHub Codespaces 中打开 Python 扩展存储库,并进行开发和测试 Python 扩展,而无需其他安装。由于我们启用了预生成,因此开发容器可以快速加载。

    Python 版本 3.7 、3.8 、3.9 、3.10 和 3.11 已预装,因此您可以使用 pyenv 轻松地在 Python 版本之间切换。dev 容器还配置了开发所需的扩展,包括 PylanceBlack 格式化程序扩展。

    运行带参数的文件的调试器配置

    新的 Debugpy 扩展现在提供“带参数的” launch.json 配置,当您次运行代码或调试器配置时,可以为 Python 文件提供不同的输入值而无需重复运行代码或调试器配置,这非常有用。

    若要使用此配置,请确保已安装Debugpy 扩展。然后使用快捷键 Ctrl + Shift + D⌘ + ⇧ + D 打开“Run and Debug”视图,然后单击Create a launch.json file或齿轮图标以访问 launch.json 。选择Debugpy,然后从可用配置中选择Python: File with Arguments

    然后,打开要调试的 Python 文件,该文件需要命令行参数。若要开始调试,请使用快捷键 F5Run > Start Debugging。将出现一个提示,允许您输入应传递给 Python 文件的所需参数。

    输入参数后,按 Enter ,调试器将启动,让您单步执行代码!

    点此查看演示视频!

    主题: Catppuccin Macchiato (preview on vscode.dev)

    Python 扩展 API 的 npm 包

    Python 扩展现在提供了一个 npm 包,使其他扩展作者更容易访问和跟踪 Python 扩展 API 中的更改。查看 @vscode/python-extension npm 模块,以使用计算机上可用的 Python 环境。

    容错 Pytest 发现

    “测试资源管理器”面板现在支持容错 pytest 发现作为新测试体系结构中包含的一项功能。如果 pytest 在发现过程中遇到可管理的错误(例如未知导入),则仍将在包含该错误的文件之外发现所有剩余的测试。此功能仅在实验功能后面的新测试重写中可用。重写目前对所有的预发布用户和 25% 的发布用户开放,但将在不久的将来普遍推出。同时,您可以继续使用该设置 pythonTestAdapter 选择使用或禁用。

    其他更改和增强功能

    我们还添加了用户请求的小增强功能和修复的问题,这些问题应该可以改善您在 Visual Studio Code 中使用 Python 和 Jupyter Notebooks 的体验。一些值得注意的变化包括:

    • 导入解析错误显示有关正在使用的环境的详细信息 (@pylance-release#4368)。
    • 依赖项文件中的Create Environment按钮的删除将根据反馈向 100% 的用户推出 (@vscode-python#20982)。
    • 专用终端中的运行文件重新添加为运行配置 (@vscode-python#21282)。

    我们还要特别感谢本月的贡献者:

    征集社区反馈

    由于我们正在规划和确定未来工作的优先级,我们重视您的反馈!以下是我们希望反馈的几个问题:

    此外,提醒一下,功能请求标签的问题需要在开放后的 60 天内获得 7 个👍赞成票才能发布,以衡量社区的兴趣。我们以此作为确定即将进行的工作优先级的另一种方式。

    通过从 Marketplace 下载 Python 扩展Jupyter 扩展来尝试这些新的改进,或者直接从 Visual Studio Code 中的扩展视图安装它们( Ctrl + Shift + X⌘ + ⇧ + X )。您可以在文档中了解有关 Visual Studio Code 中Python 支持的更多信息。如果您遇到任何问题或有建议,请在 Python VS Code GitHub 页面提交问题

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