Erste Schritte mit Python in VS Code

In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie Python 3 in Visual Studio Code verwenden, um eine "Roll a dice!" (Würfelspiel)-Anwendung zu erstellen, auszuführen und zu debuggen, mit virtuellen Umgebungen zu arbeiten, Pakete zu nutzen und vieles mehr! Durch die Verwendung der Python-Erweiterung verwandeln Sie VS Code in einen großartigen, leichtgewichtigen Python-Editor.

Wenn Sie neu in der Programmierung sind, schauen Sie sich den Kurs Visual Studio Code for Education – Introduction to Python an. Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in Python mit strukturierten Modulen in einer browserbasierten Entwicklungsumgebung, in der Sie direkt mit dem Programmieren beginnen können.

Um ein tieferes Verständnis der Sprache Python zu erlangen, können Sie eines der Programmier-Tutorials erkunden, die auf python.org im Kontext von VS Code aufgelistet sind.

Für ein Tutorial mit Fokus auf Data Science und Python, schauen Sie sich unseren Data Science-Bereich an.

Voraussetzungen

Um dieses Tutorial erfolgreich abzuschließen, müssen Sie zuerst Ihre Python-Entwicklungsumgebung einrichten. Speziell erfordert dieses Tutorial

• Python 3
• VS Code
• VS Code Python-Erweiterung (Weitere Details zur Installation von Erweiterungen finden Sie unter Extension Marketplace)

Installieren Sie einen Python-Interpreter

Zusätzlich zur Python-Erweiterung müssen Sie einen Python-Interpreter installieren. Welchen Interpreter Sie verwenden, hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab, aber einige Hinweise finden Sie unten.

Windows

Installieren Sie Python von python.org. Verwenden Sie die Schaltfläche Download Python, die oben auf der Seite erscheint, um die neueste Version herunterzuladen.

Hinweis: Wenn Sie keinen Administratorzugriff haben, ist eine zusätzliche Option für die Installation von Python unter Windows die Nutzung des Microsoft Store. Der Microsoft Store bietet Installationen von unterstützten Python-Versionen.

Weitere Informationen zur Verwendung von Python unter Windows finden Sie unter Using Python on Windows auf Python.org

macOS

Die systemseitige Installation von Python auf macOS wird nicht unterstützt. Stattdessen wird ein Paketverwaltungssystem wie Homebrew empfohlen. Um Python unter macOS mit Homebrew zu installieren, verwenden Sie brew install python3 in der Terminal-Eingabeaufforderung.

Hinweis: Stellen Sie auf macOS sicher, dass der Pfad Ihrer VS Code-Installation in Ihrer PATH-Umgebungsvariablen enthalten ist. Siehe diese Einrichtungsanweisungen für weitere Informationen.

Linux

Die integrierte Python 3-Installation unter Linux funktioniert gut, aber um andere Python-Pakete zu installieren, müssen Sie pip mit get-pip.py installieren.

Weitere Optionen

• Data Science: Wenn Ihr Hauptzweck für die Nutzung von Python Data Science ist, sollten Sie einen Download von Anaconda in Betracht ziehen. Anaconda bietet nicht nur einen Python-Interpreter, sondern auch viele nützliche Bibliotheken und Werkzeuge für Data Science.

• Windows Subsystem for Linux: Wenn Sie unter Windows arbeiten und eine Linux-Umgebung für die Arbeit mit Python benötigen, ist das Windows Subsystem for Linux (WSL) eine Option für Sie. Wenn Sie diese Option wählen, sollten Sie auch die WSL-Erweiterung installieren. Weitere Informationen zur Verwendung von WSL mit VS Code finden Sie unter VS Code Remote Development oder probieren Sie das Working in WSL-Tutorial, das Sie durch die Einrichtung von WSL, die Installation von Python und das Erstellen einer Hello World-Anwendung in WSL führt.

Hinweis: Um zu überprüfen, ob Sie Python erfolgreich auf Ihrem Rechner installiert haben, führen Sie einen der folgenden Befehle aus (abhängig von Ihrem Betriebssystem)

Linux/macOS: Öffnen Sie ein Terminal-Fenster und geben Sie den folgenden Befehl ein

python3 --version

Windows: Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung und führen Sie den folgenden Befehl aus

py -3 --version

Wenn die Installation erfolgreich war, sollte das Ausgabefenster die Version von Python anzeigen, die Sie installiert haben. Alternativ können Sie den Befehl py -0 im integrierten Terminal von VS Code verwenden, um die auf Ihrem Rechner installierten Python-Versionen anzuzeigen. Der Standard-Interpreter wird mit einem Sternchen (*) gekennzeichnet.

Starten Sie VS Code in einem Arbeitsbereich-Ordner

Wenn Sie VS Code in einem Ordner starten, wird dieser Ordner zu Ihrem "Arbeitsbereich" (Workspace).

Verwenden Sie eine Eingabeaufforderung oder ein Terminal, erstellen Sie einen leeren Ordner namens "hello", navigieren Sie hinein und öffnen Sie VS Code (code) in diesem Ordner (.), indem Sie die folgenden Befehle eingeben

mkdir hello
cd hello
code .

Hinweis: Wenn Sie eine Anaconda-Distribution verwenden, stellen Sie sicher, dass Sie eine Anaconda-Eingabeaufforderung verwenden.

Alternativ können Sie einen Ordner über die Benutzeroberfläche des Betriebssystems erstellen und dann Datei > Ordner öffnen in VS Code verwenden, um den Projektordner zu öffnen.

Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung

Eine bewährte Methode unter Python-Entwicklern ist die Verwendung einer projektspezifischen virtuellen Umgebung. Sobald Sie diese Umgebung aktivieren, werden alle Pakete, die Sie anschließend installieren, von anderen Umgebungen isoliert – einschließlich der globalen Interpreter-Umgebung. Dies reduziert viele Komplikationen, die durch in Konflikt stehende Paketversionen entstehen können. Sie können nicht-globale Umgebungen in VS Code mithilfe von Venv oder Anaconda über Python: Umgebung erstellen erstellen.

Öffnen Sie die Befehlspalette (⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P)), beginnen Sie mit der Eingabe des Befehls Python: Umgebung erstellen, um danach zu suchen, und wählen Sie den Befehl aus.

Der Befehl zeigt eine Liste von Umgebungstypen an: Venv oder Conda. Wählen Sie für dieses Beispiel Venv.

Der Befehl zeigt dann eine Liste der Interpreter an, die für Ihr Projekt verwendet werden können. Wählen Sie den Interpreter aus, den Sie zu Beginn des Tutorials installiert haben.

Nach der Auswahl des Interpreters zeigt eine Benachrichtigung den Fortschritt der Umgebungserstellung an, und der Umgebungsordner (/.venv) erscheint in Ihrem Arbeitsbereich.

Stellen Sie sicher, dass Ihre neue Umgebung ausgewählt ist, indem Sie den Befehl Python: Interpreter auswählen aus der Befehlspalette verwenden.

Hinweis: Weitere Informationen zu virtuellen Umgebungen oder Hilfe bei Fehlern während des Erstellungsprozesses finden Sie unter Umgebungen.

Erstellen Sie eine Python-Quelldatei

Wählen Sie in der Symbolleiste des Datei-Explorers die Schaltfläche Neue Datei im Ordner hello aus

Nennen Sie die Datei hello.py, und VS Code öffnet sie automatisch im Editor

Durch die Verwendung der Dateiendung .py teilen Sie VS Code mit, dass diese Datei als Python-Programm interpretiert werden soll, sodass sie den Inhalt mit der Python-Erweiterung und dem ausgewählten Interpreter auswertet.

Hinweis: Die Symbolleiste des Datei-Explorers ermöglicht es Ihnen auch, Ordner innerhalb Ihres Arbeitsbereichs zu erstellen, um Ihren Code besser zu organisieren. Sie können die Schaltfläche Neuer Ordner verwenden, um schnell einen Ordner zu erstellen.

Nachdem Sie nun eine Codedatei in Ihrem Arbeitsbereich haben, geben Sie den folgenden Quellcode in hello.py ein

msg = "Roll a dice!"
print(msg)

Wenn Sie anfangen, print einzugeben, beachten Sie, wie IntelliSense Optionen zur automatischen Vervollständigung anbietet.

IntelliSense und automatische Vervollständigungen funktionieren sowohl für Standard-Python-Module als auch für andere Pakete, die Sie in der Umgebung des ausgewählten Python-Interpreters installiert haben. Es bietet auch Vervollständigungen für Methoden, die für Objekttypen verfügbar sind. Da die Variable msg beispielsweise eine Zeichenkette enthält, bietet IntelliSense Methoden für Zeichenketten an, wenn Sie msg. eingeben.

Speichern Sie abschließend die Datei (⌘S (Windows, Linux Ctrl+S)). An diesem Punkt sind Sie bereit, Ihre erste Python-Datei in VS Code auszuführen.

Für vollständige Details zum Bearbeiten, Formatieren und Umgestalten (Refactoring) siehe Code bearbeiten. Die Python-Erweiterung bietet zudem volle Unterstützung für Linting.

Python-Code ausführen

Klicken Sie auf die Schaltfläche Python-Datei ausführen (Play-Symbol) oben rechts im Editor.

Die Schaltfläche öffnet ein Terminal-Panel, in dem Ihr Python-Interpreter automatisch aktiviert wird, und führt dann python3 hello.py (macOS/Linux) oder python hello.py (Windows) aus.

Es gibt drei weitere Möglichkeiten, wie Sie Python-Code innerhalb von VS Code ausführen können:

1. Klicken Sie mit der rechten Maustaste an eine beliebige Stelle im Editorfenster und wählen Sie Python ausführen > Python-Datei im Terminal ausführen (wodurch die Datei automatisch gespeichert wird).

   

2. Wählen Sie eine oder mehrere Zeilen aus und drücken Sie Shift+Enter oder klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Python ausführen > Auswahl/Zeile im Python-Terminal ausführen. Alternativ können Sie "Smart Send" mit Shift+Enter ohne eine Auswahl aktivieren, und die Python-Erweiterung sendet den kleinsten ausführbaren Codeblock in der Nähe Ihres Cursors an das Terminal. Dieser Befehl ist praktisch, um nur einen Teil einer Datei zu testen.

   Hinweis: Wenn Sie den Code lieber in der Zeile senden möchten, in der Ihr Cursor platziert ist, können Sie "Smart Send" deaktivieren, indem Sie python.REPL.enableREPLSmartSend : "false" in Ihren Benutzereinstellungen setzen.

3. Wählen Sie aus der Befehlspalette (⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P)) den Befehl Python: Terminal REPL starten, um ein REPL-Terminal (gekennzeichnet durch >>>) für den aktuell ausgewählten Python-Interpreter zu öffnen. Im REPL können Sie dann Zeilen nacheinander eingeben und ausführen.

Herzlichen Glückwunsch, Sie haben gerade Ihren ersten Python-Code in Visual Studio Code ausgeführt!

Konfigurieren und verwenden Sie den Debugger

Lassen Sie uns nun versuchen, unser Python-Programm zu debuggen. Debugging-Unterstützung wird durch die Python Debugger-Erweiterung bereitgestellt, die automatisch mit der Python-Erweiterung installiert wird. Um sicherzustellen, dass sie korrekt installiert wurde, öffnen Sie die Erweiterungen-Ansicht (⇧⌘X (Windows, Linux Ctrl+Shift+X)) und suchen Sie nach @installed python debugger. Sie sollten die Python Debugger-Erweiterung in den Ergebnissen sehen.

Setzen Sie als Nächstes einen Breakpoint in Zeile 2 von hello.py, indem Sie den Cursor auf den print-Aufruf setzen und F9 drücken. Alternativ klicken Sie im linken Rand des Editors neben die Zeilennummern. Wenn Sie einen Breakpoint setzen, erscheint ein roter Kreis im Randbereich.

Drücken Sie als Nächstes F5, um den Debugger zu initialisieren. Da dies das erste Mal ist, dass Sie diese Datei debuggen, öffnet sich ein Konfigurationsmenü aus der Befehlspalette, in dem Sie die Art der Debug-Konfiguration auswählen können, die Sie für die geöffnete Datei wünschen.

Hinweis: VS Code verwendet JSON-Dateien für all seine verschiedenen Konfigurationen; launch.json ist der Standardname für eine Datei, die Debugging-Konfigurationen enthält.

Wählen Sie Python-Datei aus, die Konfiguration, die die aktuell im Editor angezeigte Datei mit dem aktuell ausgewählten Python-Interpreter ausführt.

Der Debugger startet und stoppt dann am Breakpoint in der ersten Zeile der Datei. Die aktuelle Zeile wird durch einen gelben Pfeil am linken Rand angezeigt. Wenn Sie an dieser Stelle das Fenster für lokale Variablen untersuchen, können Sie sehen, dass die Variable msg im Bereich Lokal erscheint.

Oben erscheint eine Debug-Symbolleiste mit den folgenden Befehlen von links nach rechts: Fortsetzen (F5), Einzelschritt überspringen (F10), Einzelschritt hinein (F11), Einzelschritt heraus (⇧F11 (Windows, Linux Shift+F11)), Neustart (⇧⌘F5 (Windows, Linux Ctrl+Shift+F5)) und Stopp (⇧F5 (Windows, Linux Shift+F5)).

Die Statusleiste ändert ebenfalls ihre Farbe (in vielen Designs orange), um anzuzeigen, dass Sie sich im Debug-Modus befinden. Die Python-Debug-Konsole erscheint ebenfalls automatisch im unteren rechten Bereich, um die ausgeführten Befehle sowie die Programmausgabe anzuzeigen.

Um die Ausführung des Programms fortzusetzen, wählen Sie den Befehl "Fortsetzen" auf der Debug-Symbolleiste (F5). Der Debugger führt das Programm bis zum Ende aus.

Tipp: Debugging-Informationen können auch angezeigt werden, indem Sie mit der Maus über den Code fahren, z. B. über Variablen. Im Fall von msg wird beim Bewegen des Mauszeigers über die Variable der Text Roll a dice! in einem Feld über der Variable angezeigt.

Sie können auch mit Variablen in der Debug-Konsole arbeiten (falls Sie sie nicht sehen, wählen Sie Debug-Konsole im unteren rechten Bereich von VS Code oder wählen Sie sie aus dem ...-Menü). Versuchen Sie dann, die folgenden Zeilen nacheinander an der >-Eingabeaufforderung unten in der Konsole einzugeben.

msg
msg.capitalize()
msg.split()

Wählen Sie erneut die blaue Schaltfläche Fortsetzen auf der Symbolleiste (oder drücken Sie F5), um das Programm bis zum Ende auszuführen. "Roll a dice!" erscheint in der Python-Debug-Konsole, wenn Sie dorthin zurückwechseln, und VS Code beendet den Debugging-Modus, sobald das Programm fertig ist.

Wenn Sie den Debugger neu starten, stoppt er wieder am ersten Breakpoint.

Um das Ausführen eines Programms vor dessen Abschluss zu stoppen, verwenden Sie die quadratische rote Stopp-Schaltfläche in der Debug-Symbolleiste (⇧F5 (Windows, Linux Shift+F5)) oder verwenden Sie den Menübefehl Ausführen > Debuggen beenden.

Vollständige Details finden Sie unter Debug-Konfigurationen, einschließlich Hinweisen zur Verwendung eines spezifischen Python-Interpreters für das Debugging.

Tipp: Verwenden Sie Logpoints anstelle von print-Anweisungen: Entwickler überladen den Quellcode oft mit print-Anweisungen, um Variablen schnell zu überprüfen, ohne jede Zeile im Debugger durchlaufen zu müssen. In VS Code können Sie stattdessen Logpoints verwenden. Ein Logpoint ist wie ein Breakpoint, mit dem Unterschied, dass er eine Nachricht in die Konsole protokolliert, ohne das Programm anzuhalten. Weitere Informationen finden Sie unter Logpoints im Hauptartikel zum Debuggen in VS Code.

Installieren und verwenden Sie Pakete

Lassen Sie uns auf dem vorherigen Beispiel aufbauen, indem wir Pakete verwenden.

In Python sind Pakete die Art und Weise, wie Sie eine beliebige Anzahl nützlicher Code-Bibliotheken erhalten, typischerweise von PyPI, die Ihrem Programm zusätzliche Funktionen verleihen. Für dieses Beispiel verwenden Sie das numpy-Paket, um eine Zufallszahl zu generieren.

Kehren Sie zur Explorer-Ansicht zurück (das oberste Symbol auf der linken Seite, das Dateien anzeigt), öffnen Sie hello.py und fügen Sie den folgenden Quellcode ein:

import numpy as np

msg = "Roll a dice!"
print(msg)

print(np.random.randint(1,9))

Tipp: Wenn Sie den oben genannten Code von Hand eingeben, stellen Sie möglicherweise fest, dass sich die Namen nach den as-Schlüsselwörtern ändern, wenn Sie am Zeilenende Enter drücken. Um dies zu vermeiden, tippen Sie ein Leerzeichen und dann Enter.

Führen Sie als Nächstes die Datei im Debugger mit der Konfiguration "Python: Current file" aus, wie im letzten Abschnitt beschrieben.

Sie sollten die Meldung "ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'" sehen. Diese Meldung zeigt an, dass das erforderliche Paket in Ihrem Interpreter nicht verfügbar ist. Wenn Sie eine Anaconda-Distribution verwenden oder das numpy-Paket bereits zuvor installiert haben, sehen Sie diese Meldung möglicherweise nicht.

Um das numpy-Paket zu installieren, stoppen Sie den Debugger und verwenden Sie eine der folgenden Methoden:

Option 1: Verwendung der Benutzeroberfläche zur Paketverwaltung

1. Öffnen Sie die Python-Seitenleiste und klappen Sie Umgebungsmanager aus.
2. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Ihre Umgebung und wählen Sie Pakete verwalten.
3. Suchen Sie nach numpy und wählen Sie Installieren.

Option 2: Verwendung des Terminals

Führen Sie Terminal: Neues Terminal erstellen (⌃⇧` (Windows, Linux Ctrl+Shift+`)) über die Befehlspalette aus. Dieser Befehl öffnet eine Eingabeaufforderung für Ihren ausgewählten Interpreter.

Um die erforderlichen Pakete in Ihrer virtuellen Umgebung zu installieren, geben Sie die entsprechenden Befehle für Ihr Betriebssystem ein:

# Don't use with Anaconda distributions because they include matplotlib already.

# macOS
python3 -m pip install numpy

# Windows (may require elevation)
python -m pip install numpy

# Linux (Debian)
apt-get install python3-tk
python3 -m pip install numpy

Führen Sie nun das Programm erneut aus, mit oder ohne Debugger, um die Ausgabe zu sehen!

Verwaltung von Abhängigkeiten über Umgebungen hinweg

Bei der Arbeit an Python-Projekten ist es wichtig, Ihre Abhängigkeiten effektiv zu verwalten. Ein nützlicher Tipp ist die Verwendung des Befehls pip freeze > requirements.txt. Dieser Befehl hilft Ihnen beim Erstellen einer requirements.txt-Datei, die alle in Ihrer virtuellen Umgebung installierten Pakete auflistet. Diese Datei kann dann verwendet werden, um dieselbe Umgebung woanders neu zu erstellen.

Befolgen Sie diese Schritte, um eine requirements.txt-Datei zu erstellen:

1. Aktivieren Sie Ihre virtuelle Umgebung, falls Sie dies noch nicht getan haben.

   source venv/bin/activate  # On macOS/Linux
   

   .\venv\Scripts\activate   # On Windows
   

2. Generieren Sie die requirements.txt-Datei.

   pip freeze > requirements.txt
   

Sie können nun die neu erstellte requirements.txt-Datei verwenden, um Abhängigkeiten in einer anderen Umgebung zu installieren. Darüber hinaus können Sie ihr weiterhin Abhängigkeiten hinzufügen, wenn Ihr Projekt an Komplexität wächst.

pip install -r requirements.txt

Indem Sie diese Schritte befolgen, stellen Sie sicher, dass Ihre Projektabhängigkeiten über verschiedene Umgebungen hinweg konsistent bleiben, was die Zusammenarbeit mit anderen und die Bereitstellung Ihres Projekts erleichtert.

Herzlichen Glückwunsch zum Abschluss des Python-Tutorials! Während dieses Tutorials haben Sie gelernt, wie man ein Python-Projekt erstellt, eine virtuelle Umgebung einrichtet, Python-Code ausführt und debuggt und Python-Pakete installiert. Erkunden Sie weitere Ressourcen, um zu erfahren, wie Sie das Beste aus Python in Visual Studio Code herausholen können!

Nächste Schritte

Um zu erfahren, wie man Web-Apps mit beliebten Python-Webframeworks erstellt, finden Sie hier die folgenden Tutorials:

• Django in Visual Studio Code verwenden
• Flask in Visual Studio Code verwenden
• FastAPI in Visual Studio Code verwenden

Es gibt noch viel mehr mit Python in Visual Studio Code zu entdecken:

• Python-Profilvorlage - Erstellen Sie ein neues Profil mit einer kuratierten Auswahl an Erweiterungen, Einstellungen und Code-Snippets.
• Code bearbeiten – Erfahren Sie mehr über Autovervollständigung, IntelliSense, Formatierung und Refactoring für Python.
• Linting - Aktivieren, konfigurieren und verwenden Sie eine Vielzahl von Python-Lintern.
• Debugging - Erfahren Sie, wie Sie Python lokal und remote debuggen.
• Testen - Konfigurieren Sie Testumgebungen und entdecken, führen Sie Tests aus und debuggen Sie sie.
• Einstellungenreferenz – Erkunden Sie die gesamte Bandbreite der Python-bezogenen Einstellungen in VS Code.
• Python in Azure App Service bereitstellen
• Python in Container Apps bereitstellen