一文教会你：VSCode配置Python开发环境，最全安装教程（附学习资料）

前言

想要在Python开发中大展拳脚，首先得弄清楚开发环境该怎么配置。

今天咱们就聊聊，如何在VSCode中安装Python，并顺便给你们带来一些常用第三方库的安装步骤，帮助你轻松搞定环境配置。 

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如何在VSCode中安装Python？

1.安装VSCode

首先，你需要从VSCode官网下载并安装VSCode。安装步骤简单，按提示走就行。

2.配置Python环境

安装完VSCode后，打开它，点击左侧的扩展市场，搜索并安装Python插件。这个插件会帮助你识别Python代码，还能让你调试代码。

3.设置Python解释器

安装好插件后，点击左下角的解释器选择按钮，选择你本地安装的Python解释器。如果你还没安装Python，记得先去官网下载一个。

4.运行Python代码

配置好环境后，你可以试着在VSCode里写点代码。比如，输入如下代码，测试一下：

print("Hello, World!")

如果能看到输出结果，恭喜你，环境配置成功啦！

安装常用第三方库：Numpy、Pandas、Matplotlib

配置好开发环境后，接下来的工作就是安装一些常用的库了。比如，Numpy、Pandas、Matplotlib，它们可是数据科学和机器学习中不可或缺的利器。安装这些库超简单，用pip就能搞定：

1.安装Numpy

打开终端（Terminal），输入以下命令来安装Numpy：

pip install numpy

2.安装Pandas

紧接着，安装Pandas：

pip install pandas

3.安装Matplotlib

最后，Matplotlib：

pip install matplotlib

4.检查是否安装成功

安装完后，运行下面的代码，检查是否安装成功：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

print(np.__version__)
print(pd.__version__)

如果没有报错，那就说明安装成功啦！

试试Jupyter：与VSCode的对比

在安装了这些库后，你可能想知道，有没有别的工具也适合Python开发。Jupyter Notebook就是一个很受欢迎的选择，特别是在数据科学领域，它允许你在一个页面里运行代码并查看结果。

1.安装Jupyter

安装Jupyter也是一行命令：

pip install notebook

2.运行Jupyter

安装完后，输入jupyter notebook，它会自动打开一个浏览器界面，你可以在里面交互式地运行Python代码。

VSCode vs Jupyter：对比表格

很多人都会纠结到底是用VSCode还是Jupyter。其实，两者各有千秋，适合不同的需求。来看看这个对比表格：

特性	VSCode	Jupyter
安装方式	使用pip install	使用pip install notebook
适合的开发场景	程序开发与调试	数据分析与可视化展示
调试功能	强大的调试工具	主要用于代码交互运行
用户界面	简洁，依赖扩展插件	交互式，适合展示分析结果

如果你是做数据分析和可视化的，Jupyter会让你的工作更方便。如果是开发Python应用程序或者做算法的，VSCode绝对是更好的选择。

常见问题和解决方案

1. ModuleNotFoundError
   如果你在运行代码时，出现了ModuleNotFoundError，这说明Python找不到你安装的库。这个问题通常是因为环境配置错误或者库没装对。你可以通过以下命令重新安装：

   pip install [库名]
   

2. 清理不需要的库
   如果你的环境里有太多不需要的库，使用以下命令清理掉：

   pip uninstall [库名]
   

   这样可以保持你的开发环境整洁。

环境配置搞定后，接下来的日子里你会发现，编程不再那么困难了！如果遇到什么问题，记得留言给我，我们一起探讨。希望大家都能成为Python高手，加油！

资源分享

今天的分享就到这里，另外对Python感兴趣的同学，给大家准备好了Python全套的学习资料

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