vscode python venv

### 如何在VSCode中设置并使用Python虚拟环境 #### 创建虚拟环境 可以通过命令行工具来创建虚拟环境。具体操作是在终端输入以下命令，这将在当前目录下创建名为`.venv`的文件夹作为虚拟环境存储位置[^2]。 ```bash python -m venv .venv ``` #### 激活虚拟环境 激活所创建的虚拟环境需要依据操作系统不同采取不同的方法。对于Windows系统而言，可以使用下面这条命令： ```bash .\.venv\Scripts\activate ``` 如果在此过程中遇到了权限方面的问题，则可以在具有管理员权限的PowerShell窗口里运行如下指令解决此问题，并重新尝试激活虚拟环境: ```powershell set-executionpolicy remotesigned ``` #### 配置VSCode识别虚拟环境中的Python解释器路径 为了使Visual Studio Code能够正确找到刚刚建立起来的那个特定版本号下的Python解析程序所在的具体地址，应该修改项目的settings.json文件或者利用图形界面来进行设定。一种方式就是在工作区配置文件加入这样的字段定义[^1]： ```json { "python.pythonPath": ".venv/Scripts/python" } ``` 另一种更推荐的方式是通过UI完成选择过程——即打开Command Palette (`Ctrl+Shift+P`) 并搜索 `Python: Select Interpreter`, 接着从列表选项里面挑选对应名称带有 `.venv` 的那个条目出来即可自动关联好一切必要的参数调整事项而无需手动编辑任何JSON数据结构体的内容部分了。 #### 使用Jupyter Notebook时指定内核为虚拟环境中Python 当涉及到交互式的计算文档形式如 Jupyter Notebooks 项目类型开发场景之下, 还需额外确保笔记本应用本身也切换到了刚才自定义好的隔离沙盒模式下去运作才行啊! 只要按照之前提到过的办法选定好了合适的脚本引擎之后，在实际加载某个具体的 IPYNB 文件实例的时候自然就会发现其顶部附近区域多出了一个可供更改的目标执行主体标签链接按钮；此时只需轻轻一点再从中选取相应项就大功告成啦！ 另外需要注意的是首次启动此类特殊定制版的 runtime context 下面可能会弹窗询问是否允许安装某些附加组件比如 ipykernel 组件之类的东东以便更好地支持整个流程顺利完成哦~ 如果同意的话可以直接遵照屏幕上的指引一步步往下走直至全部搞定为止哈！当然也可以主动提前一步进入 command line interface 来预先处理掉这个问题从而避免后续可能出现的各种麻烦状况发生几率提升用户体验满意度水平等等好处多多呢朋友们不妨试试看呗？对应的 CLI 命令如下所示: ```bash pip install ipykernel ``` 最后还可以借助于标准库 sys 提供的功能快速验证一下目前到底是不是处于预期之内的那种状态之中去吧? 方法很简单只需要简单几行代码就能轻松实现目标功能需求咯~ ```python import sys print(sys.executable) ``` 以上就是关于如何在 Visual Studio Code 中搭建以及运用 Python 虚拟环境 (venv) 的详细介绍说明资料汇总完毕结束语句标记处放置此处表示正式完结全文撰写任务谢谢阅读希望对你有所帮助祝好运常伴身边每一天都开心快乐学习进步不断成长成为更好的自己加油干吧少年少女们！！！ ---