引子

<aside> 💡 因为cs225是基于python讲数据结构和算法的，作业又都是小组作业。于是就需要一个python的多人工作流。

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<aside> 💡 需要说的是，我们这里只是个人或者小工作量的合作，需要的是快速，便捷，轻量，所以选择vscode。对于更大的工程，pycharm等IDE会是更好用的

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<aside> 💡 本文默认读者python和jupyter的使用，并对vscode有一定了解，同时能够独立自主的安装所需的插件

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目录

1. vscode相关插件的安装

1.1 python 插件

在vscode插件商店搜索 python ，安装官方（作者为Microsoft）的插件，等待安装完成。如果在wsl工作区工作，则在wsl的插件栏中，点击 install on WSL ，安装完成后重新加载即可。

2020.7.11 update 这段时间又有一些更新：

• 指定工作区缓存文件夹：

  vscode设置中，将python cache folder path设置为 .vscode/python_cache 并且在工作区的.vscode 文件夹中，新建python_cache文件夹，重启就能用

  这样可以加速换工作区时重新分析（电脑A转移到电脑B，可直接复制工作区并上手）

• 关于长时间下载python language server的解决方法：

  1. 在输出面板查看python language server（或者anaconda pack）的输出，找到下载的地址
  2. 使用自己的下载器下载（例如IDM），得到 Python-Language-Server-win-x64.0.5.51.nupkg
  3. 重命名为 .zip 文件后，用解压软件，解压到 C:\\Users\\51284\\.vscode\\extensions\\ms-python.python-2020.6.91350\\languageserver.0.5.51\\ 文件夹中
  4. 重启vscode就能使用

1.2 git 相关插件

vscode自带git的版本管理， add，commit，pull，push 都有图形化界面。但是我强烈推荐在安装一个 Gitlens ，在多人合作中能大大提高git的效率。具体使用后文会提到。

1.3 Jupyter client

后续将会使用到jupyter client的功能，所以要在选用的python解释器环境中安装jupyter库。简单的说就是需要 pip install jupyter 或者用anaconda安装jupyter

2. python文件概述

2.1 传统的.py文件

vscode作为主流的文本编辑器，对python文件的支持还是很好的，代码高亮和定义快速查看都有。

• 按住 ctrl 鼠标单击函数或者类，会跳转到定义的位置。
• 按住 ctrl 鼠标悬停在函数或者类上方，会出现定义上下文的小窗，即览即走。
• 光标在函数或者类名中，按下 F12 会出现代码行内嵌的小窗，以供预览定义处的上下文。

当然调试的支持也很好。按下 F5 选择 “Python File” 就可以进入ui界面调试。会在出现错误的地方直接停下报错，不会等到把调用栈清空才traceback。

2.2 jupyter的.ipynb文件

在vscode 1.4.x 版本（可能记错）中，增减了对jupyter的支持。其一是支持调用jupyter终端打开.ipynb文件。但有一说一，这个功能相当辣鸡🐔。很多jupyter notebook有的功能他都没。罪状系数如下：