当前位置: 首页 > article >正文

0 -vscode搭建python环境教程参考(windows)

引用一篇非常详细的vscode搭建python环境教程

链接:vscode安装以及配置Python基本环境

以下是VSCode和PyCharm的对比
个人更建议使用VSCode

Visual Studio Code (VSCode)

Visual Studio Code 是由微软开发的一款免费、开源的轻量级代码编辑器。它支持多种编程语言,并具有跨平台特性,可以在 Windows、macOS 和 Linux 系统上运行。VSCode 提供了丰富的扩展生态系统,用户可以根据需求自定义其功能和外观。

优点

  • 轻量级和快速启动:VSCode 的启动和运行速度较快,适合处理较小项目或对性能敏感的开发环境。
  • 高度可扩展:拥有大量扩展插件,可以扩展语言支持、调试功能、代码格式化、Linting 等功能。
  • 内置 Git 集成:提供强大的版本控制功能,用户可以轻松进行代码提交、分支管理等操作。
  • 灵活的设置:支持用户和工作区两种级别的设置,允许细粒度的配置。
  • 免费开源:可以完全免费使用,并且代码托管在 GitHub 上。

缺点

  • 复杂项目可能需要更多配置:在使用较大型的 Python 项目时,VSCode 可能需要用户手动安装和配置相关插件(如 Python 扩展、调试器等)。
  • 某些高级功能需要额外插件:一些高级的 IDE 功能需要借助第三方插件实现。

PyCharm

PyCharm 是 JetBrains 开发的一款专为 Python 编程设计的集成开发环境 (IDE)。分为免费版(Community)和付费版(Professional),后者提供了更多高级功能,如数据库工具、Web 开发框架支持等。PyCharm 提供了完整的项目管理和开发工具,是 Python 开发者中非常受欢迎的 IDE。

优点

  • 高级代码分析和补全:PyCharm 内置了强大的代码分析工具和智能代码补全,能极大提高开发效率。
  • 一体化开发环境:提供完整的开发套件,包括调试器、测试运行器、集成终端等,便于全栈开发。
  • 出色的调试功能:提供高级调试器,支持断点调试、变量观察和步入/步出代码。
  • 支持重构:内置强大的重构工具,可以快速进行代码重构和项目结构调整。
  • 内置 Python 专有工具:如 Jupyter Notebook 支持、科学计算模式等功能。

缺点

  • 资源占用较大:由于功能丰富,PyCharm 的启动和运行速度比 VSCode 慢,占用的系统资源较多。
  • 付费限制:某些高级功能仅在付费版中提供,专业版价格对于个人开发者可能较贵。

对比总结

  • 功能和特性:PyCharm 更侧重于 Python 开发,提供更全面的 Python 集成支持,特别是对 Django、Flask 等框架的支持。而 VSCode 是多语言编辑器,通过扩展实现 Python 支持。
  • 轻量性:VSCode 更轻量,适合需要多语言编程或不想花费过多资源的开发者。PyCharm 功能丰富,但资源占用较大,适合主要使用 Python 并需要高级功能的用户。
  • 扩展和插件:VSCode 依赖于插件来增加功能,而 PyCharm 内置了许多 IDE 功能,用户体验更流畅。
  • 学习曲线:VSCode 初学者可能需要更多时间来配置环境,而 PyCharm 提供了开箱即用的 Python 体验。

选择 IDE 应根据开发需求和习惯:若注重轻量、跨语言开发,推荐 VSCode;若专注于大型 Python 项目且需要强大的调试和重构功能,PyCharm 更适合。


http://www.kler.cn/a/395850.html

相关文章:

  • 【计算机网络】设备如何监听 ARP 请求广播
  • 基于 PyTorch 从零手搓一个GPT Transformer 对话大模型
  • C++(Day35)
  • 容器技术在持续集成与持续交付中的应用
  • VTK知识学习(8)-坐标系统
  • Wireshark中的length栏位
  • 【论文分享】三维景观格局如何影响城市居民的情绪
  • Vue3 虚拟列表组件库 virtual-list-vue3 的使用
  • JavaScript 单选框设置选中
  • 第5章-总体设计 5.2 需求转化为规格
  • java中设计模式的使用(持续更新中)
  • Mac解压包安装MongoDB8并设置launchd自启动
  • ‘视’不可挡:OAK相机助力无人机智控飞行!
  • pycharm分支提交操作
  • el-tree 父节点隐藏
  • 电子电气架构 --- 车载48V系统
  • JVM的组成、字节码文件的组成
  • java 随机生成验证码
  • 构建客服知识库:企业效率提升的关键步骤
  • k-近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)详解:机器学习中的经典算法
  • 丹摩征文 | 图像生成,FLUX.1+ComfyUI部署教程
  • 基于 OpenCV 和 dlib 方法进行视频人脸检测的研究
  • POUF: Prompt-oriented unsupervised fine-tuning for large pre-trained models
  • 【论文阅读】医学SAM适配器:适应医学图像分割的任意分割模型
  • HTML and CSS Support HTML 和 CSS 支持
  • 安装nodejs