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winffee
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Visual Studio Code 中的 Python – 2024 年 8 月版本 使用 Python -environment-tools 改进了 Python discovery、源代码中显示内联变量值

  •  1
     
  •   winffee · 83 天前 · 861 次点击
    这是一个创建于 83 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    我们很高兴地宣布 Visual Studio Code 的 PythonJupyter 扩展将于 2024 年 8 月发布!

    此版本包括以下公告:

    • 使用 python-environment-tools 改进了 Python 发现
    • 源代码中显示的内联变量值
    • 对 Python 的 VS Code Native REPL 的改进 如果您有兴趣,可以在我们的 PythonJupyterPylance 扩展的更改日志中查看完整的改进列表。

    使用 python-environment-tools 改进了 Python 发现

    在上一版本中,我们发布了 Python 环境工具,这些工具重新设计了专注于性能的 Python 发现基础结构。这种新方法减少了执行 python 二进制文件来探测信息的需求,从而提高了性能。

    从此版本开始,我们将作为实验的一部分推出此增强功能。如果你有兴趣尝试这个,你可以在你的user settings.json文件中设置"python.locator""native"并重新加载你的 VS Code 。访问 python-environment-tools 存储库,了解有关此功能、正在进行的工作的更多信息,并提供反馈。

    源代码中显示的内联变量值

    Python 调试器扩展引入了内联值功能,以增强 Python 调试体验,从而更轻松地在调试会话期间跟踪变量值。此功能允许在调试会话期间直接在编辑器中显示变量值,该值位于相应的代码行旁边。这可以帮助您快速了解程序的状态,而无需将鼠标悬停在变量上或检查变量窗格。要启用此功能,请在 user settings.json中将设置debugpy.showPythonInlineValues 设置为 true

    注意:此功能目前处于开发状态,正在积极进行改进。请试用此功能,并在 vscode-python-debugger 存储库中提供反馈

    对 Python 的 VS Code Native REPL 的改进

    实验性原生 REPL ("python.REPL.sendToNativeREPL": true) 现在将显示成功/失败 UI ,类似于 Jupyter 单元格中的 UI ,具体取决于执行结果。此外,我们还进行了改进,以便我们不再在不生成输出的单元格上显示空行。

    其他更改和增强功能

    我们还添加了一些小的增强功能,并修复了用户请求的问题,这些问题应该会改善你在 Visual Studio Code 中使用 Python 和 Jupyter Notebooks 的体验。一些值得注意的变化包括:

    • Pylance 现在提供了一种禁用无法访问性提示的方法 @pylance-release#6106
    • “Debug Welcome”视图现在包含一个按钮,当在编辑器中打开 Python 文件时,用于快速访问自动 Python 配置

    征集社区反馈

    由于我们正在规划和确定未来工作的优先级,因此我们重视您的反馈!以下是我们希望得到反馈的几个问题:

    通过从 Marketplace 下载 Python 扩展Jupyter 扩展,或直接从 Visual Studio Code 的扩展视图( Ctrl + Shift + X 或 ⌘ + ⇧ + X )安装它们,尝试这些新的改进。可以在文档中详细了解 Visual Studio Code 中的 Python 支持。如果您遇到任何问题或有建议,请在 Python VS Code GitHub 页面提交问题

    2 条回复    2024-08-14 15:27:15 +08:00
    uni
        1
    uni  
       82 天前
    python-environment-tools 跟那个 python environment manager 扩展有什么关系?要用哪个?
    winffee
        2
    winffee  
    OP
       81 天前   ❤️ 1
    @uni Python environment tools 包含在 Python 扩展内,不需要单独下载,他是为了优化检测全局 Python 安装和 Python 虚拟环境的。python environment manager 是用来管理 Python 环境和包的。
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