Jika anda seorang pembangun Python, kemungkinan besar anda pernah mendengar tentang NumPy, pakej yang mesti ada untuk pengkomputeran saintifik dalam Python. Tetapi adakah anda tahu bagaimana untuk menjalankannya dalam Kod Visual Studio (Kod VS), editor kod yang digunakan untuk banyak pembangun?
Artikel ini akan melihat secara mendalam pemasangan NumPy dalam Kod VS dan beberapa topik berkaitan lain yang mungkin menarik.
Pasang NumPy dalam Kod VS
Tanpa berlengah, berikut ialah semua langkah yang anda perlu ambil untuk memasang NumPy:
- Nyalakan Kod VS. Jika, secara kebetulan, anda tidak mempunyainya telah memuat turun salinan daripada laman web rasmi.
- Klik pada tab Sambungan. Anda boleh menemuinya di sebelah kiri tetingkap, dilambangkan dengan ikon empat persegi.
- Taip “Python” ke dalam bar carian sambungan.
- Pilih “Python daripada Microsoft” daripada hasil carian.
- Klik pada butang “Pasang” biru.
- Kembali ke menu utama.
- Pilih “Terminal.”
- Pilih “Terminal Baharu.”
- Untuk bermula dengan NumPy, masukkan arahan ini ke dalam Terminal yang baru anda buka:
pip install numpy.
Ini memberitahu pemasang pakej Python untuk memuat turun NumPy dan memasangnya pada komputer anda. Proses dari itu adalah automatik.
Sambungan Python yang anda muat turun juga memberikan banyak sokongan untuk projek Python anda yang lain, seperti IntelliSense, linting atau penyahpepijatan.
Jika anda menghadapi sebarang sekatan jalan yang menyebut “tiada modul bernama numpy” sebagai mesej ralat, semak semula jika anda memilih penterjemah Python yang betul. Anda boleh melaraskan ini dengan menavigasi ke “Python” di bahagian bawah skrin dan memilih penterjemah yang mempunyai pip dan NumPy.
Manfaatkan NumPy dalam Kod VS
Dengan NumPy dihidupkan dan dijalankan, anda boleh mendapat manfaat daripada ciri Visual Studio Code untuk menjadikan pengaturcaraan anda lebih berkesan dan menyeronokkan.
Penyahpepijatan
Pengaturcaraan adalah rumit dan halus dan anda terikat untuk menyahpepijat kod yang tidak akan melakukan apa yang sepatutnya. Kod VS mempunyai persekitaran penyahpepijatan yang komprehensif khusus untuk aplikasi Python dan yang menggunakan NumPy untuk pengkomputeran saintifik. Berikut adalah beberapa petua:
- Jika anda mengenal pasti pepijat yang mungkin berlaku, untuk mendapatkan punca masalah, anda perlu mengeluarkan fail Python yang sedang anda kerjakan dan membukanya. Selepas itu, klik pada “Run” dari menu atas dan pilih “Start Debugging.” Ini akan memulakan penyahpepijatan.
- Menyahpepijat kod anda boleh menjadi lebih mudah jika anda menetapkan titik putus. Penanda ini membenarkan penyahpepijat menjeda atur cara anda, supaya anda boleh memeriksa keadaan atur cara anda pada titik pelaksanaan yang tepat itu. Cuba tetapkan titik putus ini dengan mengklik pada jidar di sebelah baris kod yang anda ingin jeda atau tuding kursor anda di atas garisan dan menekan F9.
- Apabila program sedang dijeda, kawalan penyahpepijatan di bahagian atas skrin akan membolehkan anda bergerak melalui kod. Jika anda menekan F10, anda boleh melangkau fungsi; dengan F11, anda menyelam lebih dalam ke dalamnya, dan menekan kedua-dua Shift dan F11 akan keluar daripada fungsi.
- Anda juga boleh melihat dengan teliti pembolehubah dengan anak tetingkap “Pembolehubah”. Ia akan dipaparkan dalam bar sisi “Jalankan dan Nyahpepijat” apabila program anda dijeda, memaparkan semua nilai dalam skop setempat. Jika anda memerlukan butiran lanjut, tuding pada mana-mana pembolehubah dalam kod untuk mendapatkan nilai yang tepat.
Menggunakan Buku Nota Jupyter
Penganalisis data yang bijak boleh mendapat manfaat daripada persekitaran interaktif Jupyter Notebooks, boleh diakses terus daripada VS Code. Dengan cara ini, anda boleh membina, melaksanakan dan menyahpepijat kod dalam antara muka yang lancar.
Jika anda ingin mencipta Buku Nota Jupyter baharu dalam Kod Visual Studio:
- Buka Palet Perintah (Ctrl+Shift+P).
- Cari arahan “
Create: New Jupyter Notebook.”
- Sebagai alternatif, buka ruang kerja anda dan buat fail baharu dengan sambungan “.ipynb”.
Sebaik sahaja anda mencipta buku nota, anda boleh menaip kod Python ke dalam selnya dan melaksanakan arahan tersebut dengan mengklik butang “Jalankan Sel” yang muncul apabila kursor anda melayang di atasnya. Keputusan sel anda kemudiannya akan dipaparkan di bawahnya supaya anda boleh menggunakannya dalam pengiraan atau operasi lain.
Anda boleh memilih penterjemah Python untuk setiap Notebook yang anda buat dengan memilih daripada pemilih kernel di bahagian atas sebelah kanan. Pilihan ini berguna, terutamanya jika anda mempunyai lebih daripada satu persekitaran Python pada komputer anda dan ingin menggunakan kesemuanya, bergantung pada kerja.
Menggunakan IntelliSense
IntelliSense VS Code ialah kawan baik dan rakan anda kepada pengekodan NumPy. Set ciri yang berkuasa ini memberikan pelengkapan kod pintar semasa anda menaip. Anda tidak perlu terlalu memikirkan nama fungsi, pembolehubah, dll. IntelliSense boleh memikirkannya daripada konteks kod.
Sebagai contoh, jika anda perlu menulis fungsi, mula menaip nama dan IntelliSense akan memberikan anda semua fungsi yang tersedia daripada NumPy dan modul lain. Pilih satu yang sesuai, dan alat akan menambahkannya pada kod. Anda juga akan mendapat senarai hujah yang betul untuk setiap fungsi, yang juga membawa kelajuan hebat kepada pengekodan.
NumPy dengan Sambungan Kod VS
Kebolehlanjutan VS Code ialah salah satu ciri yang paling berkuasa. Dengan sambungan yang betul, anda boleh mengecas kedua-dua Python dan NumPy. Berikut ialah beberapa sambungan yang boleh berguna terutamanya bersama NumPy.
- Sambungan Python oleh Microsoft membawa pengekodan intuitif kepada Kod VS. Ia membolehkan anda menulis kod dengan lebih pantas, dengan ciri berguna seperti IntelliSense, linting dan pemformatan masa nyata, alat penyahpepijatan dan banyak lagi.
- Python Docstring Generator ialah penyelamat untuk pembangun yang perlu bekerja pada kod NumPy yang kompleks. Sambungan ini akan menjana docstring terperinci untuk mendokumentasikan kod dalam beberapa saat, yang menjimatkan banyak jam penulisan manual dan pemformatan.
- Python Test Explorer boleh menjalankan ujian Python anda terus dari bar sisi dan mendapatkan maklum balas segera tentang hasilnya. Tidak perlu bertukar-tukar antara aplikasi, menjadikannya satu lagi penjimat masa yang berbaloi.
- MagicPython juga bagus untuk pembangun Python yang perlu menganalisis dan menyahpepijat kod rumit. Terima kasih kepada penyerlahan dan lekukan sintaks yang dipertingkatkan, anda akan dapat membaca ungkapan NumPy dengan cepat dengan MagicPython.
- Autolengkap Kite untuk Python adalah satu lagi cara yang lebih bijak untuk mengekod. Ia menggunakan pembelajaran mesin supaya Kite boleh memberikan penyiapan yang sedar konteks untuk skrip Python. Daripada menghabiskan masa mencari fungsi dan kaedah daripada perpustakaan (atau Internet), anda akan menemui cadangan pintar dengan Kite semasa anda menaip. Ia juga menyokong operasi yang kompleks.
Tulis Kod Hebat Dengan NumPy
Seperti yang anda boleh tahu, memasang NumPy ke dalam Kod VS tidak menakutkan sama sekali, dan ciri-cirinya adalah bantuan yang hebat untuk pengekodan dan menganalisis sains data. Dan dalam Visual Studio Code, anda boleh meneruskan pembangunan NumPy apabila anda menggabungkannya dengan alat dan sambungan berkuasa lain.
Adakah anda mendapat NumPy berfungsi dalam Kod VS anda? Apakah fungsinya yang paling berguna untuk anda? Beritahu kami dalam ulasan.