Как установить pip в visual studio code

Настройка VS Code для работы с Python.

Сегодня немного о моих мытарствах с VS Code и его настройкой для нормальной работы с Python разных версий. Сразу оговорюсь, что всё это настраивалось под меня, опыта у меня мало и вообще это большей частью “for fun”.

Редактор правда очень крутой, мощный (“навороченнее” какого-нибудь sublime text) и при этом очень лёгкий (запускается и работает шустрее PyCharm’a). Во всяком случае на мой неопытный взгляд (хотя авторитетные бобры тоже используют). Предполагается, что Python (2.x или 3.x, не важно) у вас уже установлен.

Итак.

Скачать VS Code для Win, Mac и Linux можно совершенно бесплатно с официального сайта. Из коробки вы получаете редактор с IntelliSense, приятным дебагером, встроенной поддержкой Git и расширениями. Но для работы с Python этого недостаточно. Поэтому лезем во вкладку расширений, вбиваем в строке поиска “Python” и выбираем самое популярное расширение (1,5 млн мух, как мы знаем, ошибаться не могут). Жмём установить, немного ждём, перезапускаем приложение по требованию.

После установки он попросит установить pylint, но это не сложно сделать прямо здесь же из консоли:

pip install pylint

На этом как бы и всё, формальная часть выполнена. Но. Сегодня мне понадобилось протестить один и тот же код на работоспособность в Python 2.7 и 3.6. В Ubuntu проблем не возникало: жмём Ctrl+Shift+P, ищем в появившемся меню “Python: Select Workspace Enterpreter” и выбираем нужное из списка. В Win10 почему-то это не сработало так просто: хотя на компьютере точно установлены 2.7, 3.5 и 3.6. в списке только 2.7. Как добавить элементы в этот список я не нашёл, но нашёл способ изменить и дебагер и текущую используемую версию python в файлах настроек.

Дебагер.

Настраивается очень просто. При первом запуске дебагера вам будет предложено отредактировать конфигурацию, куда вам нужно дописать недостающие версии. Выглядит примерно так:

В этом блоке вам нужно изменить 2 строки: “name” (имя конфигурации)и “pythonPath” (путь до python.exe нужной версии). Не забудьте экранировать бэк-слэши:

“name”: “Python 3.6”,“pythonPath”: “C:\\Users\\%username%\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\python.exe”,

Текущая версия интерпретатора.

Можно изменить в настройках приложения (файл settings.json). Нужно добавить следующее (Python 3.6):

”python.pythonPath”: “C:\\Users\\dmrlx\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\python.exe”

Сохраняем настройки и теперь ваши скрипты будут исполняться интерпритатором Python 3.6.

Git

По дефолту в git пытается выгрузиться совершенно там ненужная папка .vscode, которая хранит разного рода служебную инфу. Чтобы этого не происходило создайте в корне проекта файлик .gitignore и добавьте в него следующее содержимое (.gitignore — чтобы игнорировался сам этот файл, да):

.vscode/*
.gitignore

Приятные плюшки

Всё, указанное ниже, прописывается в файле settings.json

Я люблю всякие украшательства и использую встроенный пак иконок для разных типов файлов. Наглядно, стильно_модно_молодёжно.

“workbench.iconTheme”: “vs-seti”

Очень бывает удобно видеть количество пробелов перед строкой (особенно в python) и лишние пробелы между символами/словами:

“editor.renderWhitespace”: “boundary”

Ну и красиво мигающий курсор ещё никому никогда не вредил 😉

“editor.cursorBlinking”: “phase”

Установка pip для python3.9

я установил pip, но он не работает. Программа visual studio code его просто не видит. Я для проверки через терминал решил запустить код, если для запуска писал python3.9 «name file», то была ошибка, опять же просто не видит pip, НО если запускал через python3 , то все работало, подскажите как установить pip именно для версии 3.9? Использую linux ubuntu, IDE visual studio code, python3.9, pip20.0.2.

Отслеживать

задан 28 июн 2021 в 18:39

41 1 1 серебряный знак 4 4 бронзовых знака

Сразу говорю, в python я только начал работать, поэтому ошибка может быть самая банальная и простая. Заранее спасибо всем за ответ.

Getting Started with Python in VS Code

In this tutorial, you will learn how to use Python 3 in Visual Studio Code to create, run, and debug a Python «Roll a dice» application, work with virtual environments, use packages, and more! By using the Python extension, you turn VS Code into a great, lightweight Python editor.

To learn more about the Python language, follow any of the programming tutorials listed on python.org within the context of VS Code.

If you are looking for a Data Science focused tutorial with Python, check out our Data Science section.

Prerequisites

To successfully complete this tutorial, you need to first setup your Python development environment. Specifically, this tutorial requires:

• Python 3
• VS Code
• VS Code Python extension (For additional details on installing extensions, see Extension Marketplace)

Install a Python interpreter

Along with the Python extension, you need to install a Python interpreter. Which interpreter you use is dependent on your specific needs, but some guidance is provided below.

Windows

Install Python from python.org. Use the Download Python button that appears first on the page to download the latest version.

Note: If you don’t have admin access, an additional option for installing Python on Windows is to use the Microsoft Store. The Microsoft Store provides installs of supported Python versions.

For additional information about using Python on Windows, see Using Python on Windows at Python.org

macOS

The system install of Python on macOS is not supported. Instead, a package management system like Homebrew is recommended. To install Python using Homebrew on macOS use brew install python3 at the Terminal prompt.

Note: On macOS, make sure the location of your VS Code installation is included in your PATH environment variable. See these setup instructions for more information.

Linux

The built-in Python 3 installation on Linux works well, but to install other Python packages you must install pip with get-pip.py.

Other options

• Data Science: If your primary purpose for using Python is Data Science, then you might consider a download from Anaconda. Anaconda provides not just a Python interpreter, but many useful libraries and tools for data science.
• Windows Subsystem for Linux: If you are working on Windows and want a Linux environment for working with Python, the Windows Subsystem for Linux (WSL) is an option for you. If you choose this option, you’ll also want to install the WSL extension. For more information about using WSL with VS Code, see VS Code Remote Development or try the Working in WSL tutorial, which will walk you through setting up WSL, installing Python, and creating a Hello World application running in WSL.

Note: To verify that you’ve installed Python successfully on your machine, run one of the following commands (depending on your operating system):

Linux/macOS: open a Terminal Window and type the following command:

python3 --version 

Windows: open a command prompt and run the following command:

py -3 --version 

If the installation was successful, the output window should show the version of Python that you installed. Alternatively, you can use the py -0 command in the VS Code integrated terminal to view the versions of python installed on your machine. The default interpreter is identified by an asterisk (*).

Start VS Code in a workspace folder

By starting VS Code in a folder, that folder becomes your «workspace».

Using a command prompt or terminal, create an empty folder called «hello», navigate into it, and open VS Code ( code ) in that folder ( . ) by entering the following commands:

mkdir hello cd hello code . 

Note: If you’re using an Anaconda distribution, be sure to use an Anaconda command prompt.

Alternately, you can create a folder through the operating system UI, then use VS Code’s File > Open Folder to open the project folder.

Create a virtual environment

A best practice among Python developers is to use a project-specific virtual environment . Once you activate that environment, any packages you then install are isolated from other environments, including the global interpreter environment, reducing many complications that can arise from conflicting package versions. You can create non-global environments in VS Code using Venv or Anaconda with Python: Create Environment.

Open the Command Palette ( ⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P ) ), start typing the Python: Create Environment command to search, and then select the command.

The command presents a list of environment types, Venv or Conda. For this example, select Venv.

The command then presents a list of interpreters that can be used for your project. Select the interpreter you installed at the beginning of the tutorial.

After selecting the interpreter, a notification will show the progress of the environment creation and the environment folder ( /.venv ) will appear in your workspace.

Ensure your new environment is selected by using the Python: Select Interpreter command from the Command Palette.

Note: For additional information about virtual environments, or if you run into an error in the environment creation process, see Environments.

Create a Python source code file

From the File Explorer toolbar, select the New File button on the hello folder:

Name the file hello.py , and VS Code will automatically open it in the editor:

By using the .py file extension, you tell VS Code to interpret this file as a Python program, so that it evaluates the contents with the Python extension and the selected interpreter.

Note: The File Explorer toolbar also allows you to create folders within your workspace to better organize your code. You can use the New folder button to quickly create a folder.

Now that you have a code file in your Workspace, enter the following source code in hello.py :

msg = "Roll a dice" print(msg) 

When you start typing print , notice how IntelliSense presents auto-completion options.

IntelliSense and auto-completions work for standard Python modules as well as other packages you’ve installed into the environment of the selected Python interpreter. It also provides completions for methods available on object types. For example, because the msg variable contains a string, IntelliSense provides string methods when you type msg. :

Finally, save the file ( ⌘S (Windows, Linux Ctrl+S ) ). At this point, you’re ready to run your first Python file in VS Code.

For full details on editing, formatting, and refactoring, see Editing code. The Python extension also has full support for Linting.

Run Hello World

Click the Run Python File in Terminal play button in the top-right side of the editor.

The button opens a terminal panel in which your Python interpreter is automatically activated, then runs python3 hello.py (macOS/Linux) or python hello.py (Windows):

There are three other ways you can run Python code within VS Code:

1. Right-click anywhere in the editor window and select Run > Python File in Terminal (which saves the file automatically):
2. Select one or more lines, then press Shift+Enter or right-click and select Run Selection/Line in Python Terminal. This command is convenient for testing just a part of a file.
3. From the Command Palette ( ⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P ) ), select the Python: Start REPL command to open a REPL terminal for the currently selected Python interpreter. In the REPL, you can then enter and run lines of code one at a time.

Configure and run the debugger

Let’s now try debugging our Hello World program.

First, set a breakpoint on line 2 of hello.py by placing the cursor on the print call and pressing F9 . Alternately, click in the editor’s left gutter, next to the line numbers. When you set a breakpoint, a red circle appears in the gutter.

Next, to initialize the debugger, press F5 . Since this is your first time debugging this file, a configuration menu will open from the Command Palette allowing you to select the type of debug configuration you would like for the opened file.

Note: VS Code uses JSON files for all of its various configurations; launch.json is the standard name for a file containing debugging configurations.

Select Python File, which is the configuration that runs the current file shown in the editor using the currently selected Python interpreter.

Start the debugger by clicking on the down-arrow next to the run button on the editor, and selecting Debug Python File in Terminal.

The debugger will stop at the first line of the file breakpoint. The current line is indicated with a yellow arrow in the left margin. If you examine the Local variables window at this point, you will see now defined msg variable appears in the Local pane.

A debug toolbar appears along the top with the following commands from left to right: continue ( F5 ), step over ( F10 ), step into ( F11 ), step out ( ⇧F11 (Windows, Linux Shift+F11 ) ), restart ( ⇧⌘F5 (Windows, Linux Ctrl+Shift+F5 ) ), and stop ( ⇧F5 (Windows, Linux Shift+F5 ) ).

The Status Bar also changes color (orange in many themes) to indicate that you’re in debug mode. The Python Debug Console also appears automatically in the lower right panel to show the commands being run, along with the program output.

To continue running the program, select the continue command on the debug toolbar ( F5 ). The debugger runs the program to the end.

Tip Debugging information can also be seen by hovering over code, such as variables. In the case of msg , hovering over the variable will display the string Roll a dice! in a box above the variable.

You can also work with variables in the Debug Console (If you don’t see it, select Debug Console in the lower right area of VS Code, or select it from the . menu.) Then try entering the following lines, one by one, at the > prompt at the bottom of the console:

msg msg.capitalize() msg.split() 

Select the blue Continue button on the toolbar again (or press F5 ) to run the program to completion. «Roll a dice!» appears in the Python Debug Console if you switch back to it, and VS Code exits debugging mode once the program is complete.

If you restart the debugger, the debugger again stops on the first breakpoint.

To stop running a program before it’s complete, use the red square stop button on the debug toolbar ( ⇧F5 (Windows, Linux Shift+F5 ) ), or use the Run > Stop debugging menu command.

For full details, see Debugging configurations, which includes notes on how to use a specific Python interpreter for debugging.

Tip: Use Logpoints instead of print statements: Developers often litter source code with print statements to quickly inspect variables without necessarily stepping through each line of code in a debugger. In VS Code, you can instead use Logpoints. A Logpoint is like a breakpoint except that it logs a message to the console and doesn’t stop the program. For more information, see Logpoints in the main VS Code debugging article.

Install and use packages

Let’s build upon the previous example by using packages.

In Python, packages are how you obtain any number of useful code libraries, typically from PyPI, that provide additional functionality to your program. For this example, you use the numpy package to generate a random number.

Return to the Explorer view (the top-most icon on the left side, which shows files), open hello.py , and paste in the following source code:

import numpy as np msg = "Roll a dice" print(msg) print(np.random.randint(1,9)) 

Tip: If you enter the above code by hand, you may find that auto-completions change the names after the as keywords when you press Enter at the end of a line. To avoid this, type a space, then Enter .

Next, run the file in the debugger using the «Python: Current file» configuration as described in the last section.

You should see the message, «ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy'». This message indicates that the required package isn’t available in your interpreter. If you’re using an Anaconda distribution or have previously installed the numpy package you may not see this message.

To install the numpy package, stop the debugger and use the Command Palette to run Terminal: Create New Terminal ( ⌃⇧` (Windows, Linux Ctrl+Shift+` ) ). This command opens a command prompt for your selected interpreter.

To install the required packages in your virtual environment, enter the following commands as appropriate for your operating system:

Install the packages

# Don't use with Anaconda distributions because they include matplotlib already. # macOS python3 -m pip install numpy # Windows (may require elevation) py -m pip install numpy # Linux (Debian) apt-get install python3-tk python3 -m pip install numpy 

Next steps

To learn to build web apps with the Django and Flask frameworks, see the following tutorials:

• Use Django in Visual Studio Code
• Use Flask in Visual Studio Code

There is then much more to explore with Python in Visual Studio Code:

• Python profile template — Create a new profile with a curated set of extensions, settings, and snippets
• Editing code — Learn about autocomplete, IntelliSense, formatting, and refactoring for Python.
• Linting — Enable, configure, and apply a variety of Python linters.
• Debugging — Learn to debug Python both locally and remotely.
• Testing — Configure test environments and discover, run, and debug tests.
• Settings reference — Explore the full range of Python-related settings in VS Code.
• Deploy Python to Azure App Service
• Deploy Python to Container Apps

Установка PIP для Python и базовые команды

Как любой серьёзный язык программирования, Python поддерживает сторонние библиотеки и фреймворки. Их устанавливают, чтобы не изобретать колесо в каждом новом проекте. Необходимы пакеты можно найти в центральном репозитории Python — PyPI (Python Package Index — каталог пакетов Python).

Однако скачивание, установка и работа с этими пакетами вручную утомительны и занимают много времени. Именно поэтому многие разработчики полагаются на специальный инструмент PIP для Python, который всё делает гораздо быстрее и проще.

Что такое PIP для Python?

Сама аббревиатура — рекурсивный акроним, который на русском звучит как “PIP установщик пакетов” или “Предпочитаемый установщик программ”. Это утилита командной строки, которая позволяет устанавливать, переустанавливать и деинсталлировать PyPI пакеты простой командой pip .

Если вы когда-нибудь работали с командной строкой Windows и с терминалом на Linux или Mac и чувствуете себя уверенно, можете пропустить инструкции по установке.

Устанавливается ли PIP вместе с Python?

Если вы пользуетесь Python 2.7.9 (и выше) или Python 3.4 (и выше), PIP устанавливается вместе с Python по умолчанию. Если же у вас более старая версия Python, то сначала ознакомьтесь с инструкцией по установке.

Правильно ли Python установлен?

Вы должны быть уверены, что Python должным образом установлен на вашей системе. На Windows откройте командную строку с помощью комбинации Win+X . На Mac запустите терминал с помощью Command+пробел , а на Linux – комбинацией Ctrl+Alt+T или как-то иначе именно для вашего дистрибутива.

Затем введите команду:

python --version 

На Linux пользователям Python 3.x следует ввести:

python3 --version 

Если вы получили номер версии (например, Python 2.7.5 ), значит Python готов к использованию.

Если вы получили сообщение Python is not defined (Python не установлен), значит, для начала вам следует установить Python. Это уже не по теме статьи. Подробные инструкции по установке Python читайте в теме: Скачать и установить Python.

Как установить PIP на Windows.

Следующие инструкции подойдут для Windows 7, Windows 8.1 и Windows 10.

1. Скачайте установочный скрипт get-pip.py. Если у вас Python 3.2, версия get-pip.py должны быть такой же. В любом случае щелкайте правой кнопкой мыши на ссылке и нажмите “Сохранить как…” и сохраните скрипт в любую безопасную папку, например в “Загрузки”.
2. Откройте командную строку и перейдите к каталогу с файлом get-pip.py.
3. Запустите следующую команду: python get-pip.py

Как установить PIP на Mac

Современные версии Mac идут с установленными Python и PIP. Так или иначе версия Python устаревает, а это не лучший вариант для серьёзного разработчика. Так что рекомендуется установить актуальные версии Python и PIP.

Если вы хотите использовать родную систему Python, но у вас нет доступного PIP, его можно установить следующей командой через терминал:

sudo easy_install pip 

Если вы предпочитаете более свежие версии Python, используйте Homebrew. Следующие инструкции предполагают, что Homebrew уже установлен и готов к работе.

Установка Python с помощью Homebrew производится посредством одной команды:

brew install python 

Будет установлена последняя версия Python, в которую может входить PIP. Если после успешной установки пакет недоступен, необходимо выполнить перелинковку Python следующей командой:

brew unlink python && brew link python 

Как установить PIP на Linux

Если у вас дистрибутив Linux с уже установленным на нем Python, то скорее всего возможно установить PIP, используя системный пакетный менеджер. Это более удачный способ, потому что системные версии Python не слишком хорошо работают со скриптом get-pip.py, используемым в Windows и Mac.

Advanced Package Tool (Python 2.x)

sudo apt-get install python-pip 

Advanced Package Tool (Python 3.x)

sudo apt-get install python3-pip 

pacman Package Manager (Python 2.x)

sudo pacman -S python2-pip 

pacman Package Manager (Python 3.x)

sudo pacman -S python-pip 

Yum Package Manager (Python 2.x)

sudo yum upgrade python-setuptools sudo yum install python-pip python-wheel 

Yum Package Manager (Python 3.x)

sudo yum install python3 python3-wheel 

Dandified Yum (Python 2.x)

sudo dnf upgrade python-setuptools sudo dnf install python-pip python-wheel 

Dandified Yum (Python 3.x)

sudo dnf install python3 python3-wheel 

Zypper Package Manager (Python 2.x)

sudo zypper install python-pip python-setuptools python-wheel 

Zypper Package Manager (Python 3.x)

sudo zypper install python3-pip python3-setuptools python3-wheel 

Как установить PIP на Raspberry Pi

Как пользователь Raspberry, возможно, вы запускали Rapsbian до того, как появилась официальная и поддерживаемая версия системы. Можно установить другую систему, например, Ubuntu, но в этом случае вам придётся воспользоваться инструкциями по Linux.

Начиная с Rapsbian Jessie, PIP установлен по умолчанию. Это одна из серьёзных причин, чтобы обновиться до Rapsbian Jessie вместо использования Rapsbian Wheezy или Rapsbian Jessie Lite. Так или иначе, на старую версию, все равно можно установить PIP.

sudo apt-get install python-pip 

sudo apt-get install python3-pip 

На Rapsbian для Python 2.x следует пользоваться командой pip, а для Python 3.x — командой pip3 при использовании команд для PIP.

Как обновить PIP для Python

Пока PIP не слишком часто обновляется самостоятельно, очень важно постоянно иметь свежую версию. Это может иметь значение при исправлении багов, совместимости и дыр в защите.

К счастью, обновление PIP проходит просто и быстро.

python -m pip install -U pip 

Для Mac, Linux, или Raspberry Pi:

pip install -U pip 

На текущих версиях Linux и Rapsbian Pi следует использовать команду pip3.

Как устанавливать библиотеки Python с помощью PIP

Если PIP работоспособен, можно начинать устанавливать пакеты из PyPI:

pip install package-name 

Установка определённой версии вместо новейшей версии пакета:

pip install package-name==1.0.0 

Поиск конкретного пакета:

pip search "query" 

Просмотр деталей об установленном пакете:

pip show package-name 

Список всех установленных пакетов:

pip list 

Список всех устаревших пакетов:

pip list --outdated 

Обновление устаревших пакетов:

pip install package-name --upgrade 

Следует отметить, что старая версия пакета автоматически удаляется при обновлении до новой версии.

Полностью переустановить пакет:

pip install package-name --upgrade --force-reinstall 

Полностью удалить пакет:

pip uninstall package-name