VS Code 和 Python：数据科学的天作之合

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当你将排名第一的代码编辑器与排名第一的数据科学编程语言结合使用时，你会得到什么？

一方面，你获得了超过 6000 万次安装 Visual Studio Code 的 Python 扩展。

这是迄今为止 VS Code Marketplace 中下载次数最多的工具，其中显示了排名第二和第三的两个配套扩展：Jupyter（4080 万）和 Pylance（3350 万）。主要 Python 工具的下载次数比最流行的非 Python 扩展（C/C++，3330 万）多出近 2700 万次。更重要的是，第五名是另一个与 Python 相关的工具 Jupyter Keymap，安装量为 2340 万。

综上所述，与 Python 相关的 VS Code 产品占前五名工具中的四名，安装量高达1.578 亿次！

难怪明天在都柏林举行的 EuroPython 展会上，一位演讲者将分享“根据 2021 年 Python 软件基金会开发人员调查，为什么 VS Code 现在是 Python 数据科学家的第一工具，以及如何利用 VS Code将你的数据科学生产力提升到一个新的水平”，在题为 “ Python 和 Visual Studio 代码 - 彻底改变你进行数据科学的方式 ” 的演示文稿中。

会议的摘要说：“Visual Studio Code 以及 GitHub、Codespaces 和 Azure 机器学习一直在大力投资工具和平台，以使 Python 数据科学家的生活更轻松。”

事实上，去年秋天进行的引用 Python 开发人员调查显示 VS Code 是 Python 阵营中最受欢迎的主要 IDE/编辑器，甚至高于 JetBrains 的 Python 特定 PyCharm IDE（与 Python 软件基金会合作对超过 23,000 名 Python 开发人员进行了调查）。

“PyCharm 社区版和专业版的总份额为 31%，接近去年的结果。与去年相比，VS Code 增长了 6 个百分点，”调查报告指出。

“有趣的是，PyCharm 和 VS Code 在 Web 开发人员中同样受欢迎（39%），而数据科学家更喜欢 VS Code 作为他们的主要 IDE 的比例高出 9 个百分点。”

同样有趣的是，VS Code 在 Python 开发者调查中排名第一是最近才出现的。例如，在2018 年的调查中，它仅获得了 16% 的受访者选票，夹在 PyCharm 专业版 1 号和 PyCharm 社区版之间的第 2 位。

不过，这种提升不应该太令人惊讶，因为微软几年前就全力投入 Python 赌注，甚至聘请了软件工程师 Don Jayamanne，他为上述 VS Code 创建了超级流行的 Python 扩展。然后它对更多的 Python 开发人员发出了呼声。

在那之后，微软在 2020 年聘请了 Python 本身的创造者 Guido van Rossum 甚至更高的代价。微软最近报道说，van Rossum 和公司的 CPython 性能团队一直在改进该语言的核心运行时，这将使 Python 3.1比 Python 3.10 快 10-60%，具体取决于工作负载。

上述这些使得：“使用 Microsoft Python 扩展在 Visual Studio Code 中使用 Python 简单、有趣且高效。”

这是根据微软官方“ Visual Studio Code 中的 Python ”指南，该指南接着说：“该扩展使 VS Code 成为出色的 Python 编辑器，并且可以在具有各种 Python 解释器的任何操作系统上工作。它利用了 VS Code 的所有提供自动完成和 IntelliSense、linting、调试和单元测试的能力，以及在 Python 环境（包括虚拟和 conda 环境）之间轻松切换的能力。”

谷歌趋势报告总体上说明了 VS Code 的攀升，就在 2018 年 Python 调查报告发布时，它开始与竞争对手 PyCharm、IntelliJ IDEA、Sublime Text 和 Notepad++ 区分开来。如下图清楚地显示，在过去五年中，对其他 IDE/编辑器（甚至是特定于 Python 的 PyCharm）的兴趣保持相当一致，而对 VS Code 的兴趣则稳步攀升，并且仍在逐渐消失。

VS Code去年 还被评为开源指数中的第一名代码编辑器。同样在去年，为程序员进行时间跟踪的 WakaTime 发布了 2020 年的数据，显示 VS Code 是迄今为止其程序员使用的顶级编辑器/IDE。与此同时，2020 年的 Rust 调查再次报告称，VS Code 是 Rust 开发人员中排名第一的编辑器。当然，VS Code 多年来一直是 Stack Overflow 庞大的年度开发者调查中的第一名。

上面列出的所有这些排名本质上都是一般性的，与 VS Code 和 Python 的顶级用例、数据科学无关，在这些用例中编辑器更受欢迎。

为什么？

“在我看来，让它极具吸引力的两个特性，是我对其他代码编辑器的明确偏好，即极其智能的代码完成支持和笔记本和 Python 文件之间的无缝切换，”开发人员 Jishnu Bhattacharya 在去年一篇题为“用于数据科学的 Visual Studio Code！我使用的越多，我就越喜欢“

“它极大地帮助我提高了工作效率。相信我，如果你开始使用它，你将获得与我相似的体验，”Bhattacharya 说，他列出了他认为有吸引力的这些功能：

• Python 模块文件（.py 文件）、Jupyter Notebook 和终端在同一窗口中。
• 直观的界面
• 卓越的智能感知
• 广泛支持交互式编码
• 功能丰富的扩展包
• 与 Git / GitHub 的版本控制集成。
• 在用户和项目级别自定义设置

当然，Microsoft 在其Data Science in Visual Studio Code文档中强调了数据科学的角度，该文档还强调了 Bhattacharya 上面提到的交互性：“你可以在 VS Code 中完成所有数据科学工作。使用 Jupyter Notebooks 和交互式窗口可在几分钟内开始分析和可视化你的数据！借助 IntelliSense 支持增强你的 Python 编码体验，并使用 Azure 机器学习服务构建、训练和部署机器学习模型到云或边缘。”

André Ferreira 是另一位对“用于数据科学的 VS Code ”有着浓厚兴趣的开发人员，这要归功于它的许多相关扩展。他自己的 TL;DR 在 4 月的那篇文章中说：“VS Code 对数据科学来说非常棒，尤其是如果你选择了最好的扩展；在这篇文章中，我分享了一些我最喜欢的扩展和我的配置。” 有趣的是，其中一个扩展是GitHub Copilot，一个“AI 配对程序员”，谈到数据科学。

Daniel Morales 在去年发表了题为“ Visual Studio Code 的 10 大 Python 扩展”的文章时遵循了扩展主题。在上面提到的微软必备的主要 Python 扩展名列第一之后，他的列表包括：

• Python 缩进
• Python 文档生成器
• Python 扩展
• Python 预览
• 用于 Python 的 AREPL
• Python 路径
• Python 测试资源管理器
• Python 片段
• Jupyter

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内容简介

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