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Apprenez à installer VS Code, à utiliser des extensions pour le développement Python

Découvrez le développement Python dans Visual Studio Code, un éditeur open-source, extensible et léger, idéal pour les programmeurs.

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Développer du code Python dans Visual Studio Code

Visual Studio Code, l'un des éditeurs de code les plus intéressants pour les programmeurs, est un éditeur open-source, extensible et léger, disponible sur toutes les plateformes. Ce sont ces qualités qui rendent Visual Studio Code de Microsoft très populaire et en font une excellente plateforme pour le développement de Python.

Dans cet article, vous découvrirez le développement Python dans Visual Studio Code, et notamment comment :

  1. Installer Visual Studio Code
  2. Découvrir et installer des extensions qui facilitent le développement Python
  3. Écrire une application Python simple
  4. Apprendre à exécuter et à déboguer des programmes Python existants dans VS Code
  5. Connecter Visual Studio Code à Git et GitHub pour partager votre code avec le monde entier.

Nous supposons que vous êtes familier avec le développement Python et que vous avez déjà installé une forme de Python sur votre système (Python 2.7, Python 3.6/3.7, Anaconda, ou autres). Des captures d'écran et des démonstrations pour Windows sont fournies. Étant donné que Visual Studio Code fonctionne sur toutes les principales plateformes, il se peut que les éléments de l'interface utilisateur soient légèrement différents et que vous deviez modifier certaines commandes.

Installation et configuration de Visual Studio Code pour le développement Python

L'installation de Visual Studio Code est très accessible sur toutes les plateformes. Des instructions complètes pour Windows, Mac et Linux sont disponibles, et l'éditeur est mis à jour mensuellement avec de nouvelles fonctionnalités et des corrections de bogues. Vous trouverez toutes les informations nécessaires sur le site web de Visual Studio Code.

Sachez que Visual Studio Code ne partage que son nom avec visual Studio

Télécharger et installer Visual Studio Code

L'interface utilisateur de VS Code est bien documentée, je n'y reviendrai donc pas ici :

Extensions pour le développement Python

Comme indiqué ci-dessus, VS Code prend en charge le développement dans plusieurs langages de programmation grâce à un modèle d'extension bien documenté. L'extension Python permet le développement de Python dans Visual Studio Code avec les caractéristiques suivantes

  • Prise en charge de Python 3.4 et plus ainsi que de Python 2.7
  • Complétion de code avec IntelliSense
  • Prise en charge du linting: Linting analyse votre code Python à la recherche d'erreurs potentielles, ce qui facilite la recherche et la correction des différents problèmes.
  • Support de débogage
  • Extraits de code
  • Support des tests unitaires
  • Utilisation automatique de conda et d'environnements virtuels
  • Édition de code dans les environnements et les bloc-notes Jupyter

La découverte et l'installation de nouvelles extensions et de nouveaux thèmes sont accessibles en cliquant sur l'icône Extensions dans la barre d'activité. Vous pouvez rechercher des extensions à l'aide de mots-clés, trier les résultats de différentes manières et installer des extensions rapidement et facilement. Pour cet article, installez l'extension Python en tapant python dans l'élément Extensions de la barre d'activité et en cliquant sur Installer :

installation de nouvelles extensions

Fichiers de configuration de Visual Studio Code

Il est important de mentionner que Visual Studio Code est hautement configurable par le biais des paramètres de l'utilisateur et de l'espace de travail.

Les paramètres de l'utilisateur sont globaux pour toutes les instances de Visual Studio Code, tandis que les paramètres de l'espace de travail sont locaux au dossier spécifique ou à l'espace de travail du projet. Les paramètres de l'espace de travail confèrent à VS Code une grande flexibilité, et nous en parlerons tout au long de cet article. Les paramètres de l'espace de travail sont stockés sous forme de fichiers .json dans un dossier local de l'espace de travail du projet appelé .vscode.

Démarrer un nouveau programme Python

Commençons notre exploration du développement Python dans Visual Studio Code par un nouveau programme Python. Dans VS Code, tapez Ctrl+N pour ouvrir un nouveau fichier. (Vous pouvez également sélectionner Fichier, Nouveau dans le menu).

Remarque : l'interface utilisateur de Visual Studio Code fournit la palette de commandes, à partir de laquelle vous pouvez rechercher et exécuter n'importe quelle commande sans quitter le clavier. Ouvrez la palette de commandes en utilisant les touches Ctrl+Shift+P, tapez Fichier : Nouveau fichier et appuyez sur Entrée pour ouvrir un nouveau fichier.

Quelle que soit la façon dont vous y arrivez, vous devriez voir une fenêtre VS Code qui ressemble à ce qui suit :

vs code nouveau fichier

Entrer du code Python

Pour notre code de test, codons rapidement le filtre d'Eratosthène (qui trouve tous les nombres premiers inférieurs à un nombre donné). Commencez à taper le code suivant dans le nouvel onglet que vous venez d'ouvrir :

Exemple :       Copier le code

sieve = [True] * 101
for i in range(2, 100):
    if sieve[i]:
        print(i)
        for j in range(i*i, 100, i):
            sieve[j] = False

Attendez, si Visual Studio Code ne met-il pas en évidence les mots-clés, ce qui ne veut pas dire qu'il ne fait-il pas d'auto-formatage ou ne fait rien de vraiment utile ? Qu'est-ce qui se passe alors?

La réponse est que, pour l'instant, VS Code ne sait pas à quel type de fichier il a affaire. Le tampon s'appelle Untitled-1, et si vous regardez dans le coin inférieur droit de la fenêtre, vous verrez les mots Plain Text.

Pour activer l'extension Python, enregistrez le fichier (en sélectionnant Fichier, enregistrer dans le menu, dans la palette de commandes, ou simplement en utilisant Ctrl+S) sous le nom de tamis.py. VS Code verra alors l'extension .py et interprétera correctement le fichier comme du code Python. Vous devriez voir quelque chose de similaire à ceci :

vs code écrire un code

C'est beaucoup mieux ! VS Code reformate automatiquement le fichier en Python, ce que vous pouvez vérifier en inspectant le mode de langage dans le coin inférieur droit.
Si vous avez plusieurs installations Python (comme Python 2.7, Python 3.x, ou Anaconda), vous pouvez changer l'interpréteur Python utilisé par VS Code en cliquant sur l'indicateur de mode de langage, ou en sélectionnant Python : Select Interpreter dans la palette de commandes. VS Code supporte le formatage en utilisant pep8 par défaut, mais vous pouvez sélectionner black ou yapf si vous le souhaitez.

Lorsque vous saisissez ce code, Visual Studio Code effectue automatiquement l'indentation des lignes situées sous les instructions 'for' et 'if', insère les parenthèses fermantes et propose des suggestions pour vous aider. C'est la fonctionnalité puissante d'IntelliSense qui est à votre service.

Exécution du code Python

"Pour exécuter le code Python que vous avez terminé, utilisez les fonctionnalités intégrées de Visual Studio Code. Vous n'avez pas besoin de quitter l'éditeur. Enregistrez simplement votre fichier en appuyant sur Ctrl + S, puis cliquez avec le bouton droit dans la fenêtre de l'éditeur. Choisissez l'option 'Exécuter le fichier Python dans le terminal' pour lancer l'exécution du programme directement depuis l'éditeur." . comme le montre la vidéo suivante:

Vous devriez voir le volet Terminal apparaître au bas de la fenêtre, avec la sortie de votre code.

Prise en charge de l'évaluation de la performance de Python

Vous avez peut-être vu une fenêtre contextuelle apparaître pendant que vous tapiez, indiquant que le linting n'était pas disponible. Vous pouvez rapidement installer le support de linting à partir de ce pop up, qui par défaut est PyLint. VS Code supporte également d'autres linters. Voici la liste complète au moment où j'écris ces lignes :

  • 1. Pylint : C'est un outil très populaire pour l'analyse statique du code Python. Il examine le code source pour détecter les erreurs de programmation, les conventions de style non respectées et les problèmes de qualité du code. Il attribue des notes aux différents aspects du code et fournit des recommandations pour les améliorations.
  • 2. Flake8 : Il s'agit d'un ensemble d'outils qui inclut principalement le vérificateur de code PEP8, l'analyseur de syntaxe (pyflakes) et un vérificateur de style (McCabe). Flake8 permet de détecter les erreurs de syntaxe, les problèmes de style et autres erreurs potentielles dans le code Python.
  • 3. Mypy : C'est un vérificateur de type statique pour Python. Il permet de détecter les erreurs de typage potentielles dans le code en utilisant des annotations de types. Mypy peut aider à identifier les incompatibilités de types et à améliorer la robustesse et la lisibilité du code.
  • 4. Pydocstyle : C'est un outil utilisé pour vérifier la conformité aux conventions de documentation définies dans PEP 257. Il analyse les docstrings dans le code Python pour s'assurer qu'ils suivent les normes de documentation recommandées.
  • 5. PEP8 : C'est un ensemble de directives de style pour le code Python. Il propose des règles sur la manière de formater le code Python pour améliorer la lisibilité. Des outils comme Flake8 ou pylint utilisent les directives PEP8 pour vérifier si le code est conforme aux normes de style recommandées.
  • 6. Prospector : Il s'agit d'un outil qui agrège plusieurs linters Python tels que Pylint, pep8, pyflakes, etc. Il offre une analyse statique complète du code en combinant plusieurs outils pour détecter les erreurs, les problèmes de style et les incohérences dans le code.
  • 7. Pylama : Il s'agit d'un autre outil d'analyse statique pour Python, similaire à Pylint. Pylama regroupe plusieurs linters (tels que Pylint, pep8, pyflakes, etc.) pour fournir des rapports sur les erreurs, les avertissements et les problèmes de qualité du code.
  • 8. Bandit : C'est un linter de sécurité spécifique à Python. Bandit identifie les problèmes de sécurité potentiels dans le code Python en recherchant des vulnérabilités connues, des pratiques de codage dangereuses et des faiblesses de sécurité.

Ces linters sont largement utilisés dans le développement Python pour améliorer la qualité, la lisibilité et la sécurité du code. Chacun a ses propres fonctionnalités et spécialités pour aider les développeurs à détecter et à corriger divers types de problèmes dans leur code.

La page Python linting contient des détails complets sur la façon de configurer chaque linter.

Note : Le choix du linter est un paramètre de l'espace de travail du projet, et non un paramètre global de l'utilisateur.

Modification et édition d'un projet Python existant

Dans l'exemple du tamis d'Eratosthène, vous avez créé un seul fichier Python. C'est un bon exemple, mais il arrive souvent que vous créiez des projets plus importants et que vous travailliez dessus pendant une période plus longue. Un flux de travail typique pour un nouveau projet peut ressembler à ceci :

1. Créer un dossier pour le projet (qui peut inclure un nouveau projet)

Se rendre dans le nouveau dossier

Créer le code Python initial à l'aide de la commande code filename.py

L'utilisation de Visual Studio Code sur un projet Python (par opposition à un simple fichier Python) ouvre des tonnes de fonctionnalités supplémentaires qui permettent à VS Code de briller véritablement.

VS Code comprendra et utilisera tous les environnements virtualenv, pipenv ou conda qu'il voit lorsqu'il est ouvert de la manière suivante: Il n'est même pas nécessaire de démarrer l'environnement virtuel au préalable ! Vous pouvez seulement ouvrir un dossier à partir de l'interface utilisateur, en utilisant Fichier, Ouvrir un dossier dans le menu, Ctrl+K, Ctrl+O au clavier, ou Fichier:Ouvrir un dossier dans la palette de commandes.

Lorsque Visual Studio Code ouvre le dossier, il ouvre également les derniers fichiers que vous avez ouverts (ce qui est configurable). (Vous pouvez ouvrir, modifier, exécuter et déboguer n'importe quel fichier répertorié. La vue de l'explorateur dans la barre d'activité à gauche vous donne un aperçu de tous les fichiers du dossier et indique le nombre de fichiers non enregistrés dans l'ensemble actuel des onglets.

Prise en charge des tests

VS Code peut reconnaître automatiquement les tests Python existants écrits dans le framework unittest, ou dans les frameworks pytest ou Nose si ces frameworks sont installés dans l'environnement courant.

Pour exécuter vos tests unitaires existants, à partir de n'importe quel fichier Python du projet, cliquez avec le bouton droit de la souris et sélectionnez Exécuter le fichier de test unitaire actuel (Run Current Unit Test File). Vous serez invité à spécifier le cadre de test, l'endroit du projet où rechercher les tests et le modèle de nom de fichier utilisé par vos tests.

Tous ces éléments sont enregistrés en tant que paramètres de l'espace de travail dans votre fichier local .vscode/settings.json et peuvent y être modifiés. Pour ce projet d'équation, vous sélectionnez unittest, le dossier courant et le modèle *_test.py.

Une fois que le cadre de test est configuré et que les tests ont été découverts, vous pouvez exécuter tous vos tests en cliquant sur Tests dans la barre d'état et en sélectionnant une option dans la palette de commandes :

Vous pouvez même exécuter des tests individuels en ouvrant le fichier de test dans VS Code, en cliquant sur Run Tests dans la barre d'état et en sélectionnant la méthode Run Unit Test... et le test spécifique à exécuter. Il est ainsi très facile de remédier aux échecs des tests individuels et de ne réexécuter que les tests qui ont échoué, ce qui représente un gain de temps considérable ! Les résultats des tests sont affichés dans le panneau de sortie sous Python Test Log.

Intégration de Git

VS Code dispose d'un support intégré pour la gestion du contrôle de source, et est livré avec le support de Git et GitHub dès la sortie de la machine. Vous pouvez installer le support d'autres SCM dans VS Code, et les utiliser côte à côte. Le contrôle de la source est accessible à partir de la vue Contrôle de la source :

  • Livrer des fichiers à Git
  • Transférer des modifications vers des dépôts distants et en extraire d'autres
  • Extraire des branches et des étiquettes existantes ou en créer de nouvelles
  • Visualiser et résoudre les conflits de fusion
  • Visualiser les différences


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