1.VScode简介
VSstudio 和 VScode都是微软旗下的，前者是一个集成开发环境(integrated development environment,IDE)，包括文本编辑器，解释器，调试器等；后者是一个简单的代码文本编辑器，类似于notepad。python是门解释性语言，所以要进行python编程，需要一个解释器，下面列出了常用的python解释器（参考廖雪峰的网站）
Python解释器
- CPython解释器: 官方自带的解释器
- IPython解释器：可以理解为kernel还是CPython，但是shell的交互式体验更好。Ipython还能提供基于网页的notebook功能，也就是后来改名的jupyter notebook
- PyPy解释器：对Python代码进行编译而不是解释，所以执行速度会更快
- Jython解释器：运行在Java平台上的Python解释器
- IronPython解释器：运行在微软.Net平台上的Python解释器
python常用的IDE
- Jupyter notebook: 所用的解释器就是Ipython
- Spyder: 和Rstudio使用体验相似
- Pycharm： 最受欢迎，但是个人体验不佳
- VS studio：兼容多种语言，就是太大了占内存
- Atom：不知道没用过
- Redeo：不知道没用过
2. 配置前的准备工作
操作系统：Windows7-64位
IDE： VScode+python插件+Anaconda3（自带CPython解释器）
安装VScode和Anaconda3都比较简单，唯一要注意的是在安装Anaconda3时选择“添加到环境变量”，勾选后会出现警告程序可能会出错之类，是怕安装多个版本时引起程序冲突？vscode默认使用系统路径中找到的第一个python解释器，如果不添加到环境变量，vscode能不能自动找到解释器呢？没有试过，愿意折腾的可以试一下。。
添加到环境变量后，可以直接在cmd调用python，按照知乎-浪晋的教程，我安装了flake8和yapf。flake8是一个代码分析工具，yapf是代码格式化工具。
3.配置VScode
3.1 安装python插件
3.2 创建工作区
工作区(workspace)即项目(project)存放的地方，创建工作区即创建了项目所需的一个工作环境。
创建工作区时几个选项的区别：“打开文件夹”仅仅只是打开了一个文件夹，可以在该文件夹下创建工作区；“打开工作区”即选择打开一个文件夹作为工作区；“将文件夹添加到该工作区”是指新建一个未命名的工作区，可以添加多个文件夹到该工作区下，建立不同的文件夹可以建立不同的项目。创建工作区后，工作区目录下会出现.vscode配置文件，你想要的特殊配置可以通过修改 .vscode/settings.json 实现。
3.3 配置flake8和yapf并关闭pylint工具
配置文件的修改有三个级别，第一级别是“用户设置”，在settings.json里修改的配置会应用到该用户的所有工作区；第二级别是“工作区设置”，worksapce.json里所做修改会应用到当前打开的工作区；第三级别是“文件夹设置”，在文件夹的.vscode里所做修改只应用于当前文件夹。
配置代码来源于浪晋的文章。
3.4 选择解释器
从官网下载的python程序中包含的默认解释器为CPython。Command Palette (Ctrl+Shift+P)——typing the Python: Select Interpreter，或者直接点击左下方状态栏切换解释器。
3.5 创建虚拟环境
虚拟环境可以避免版本混乱引起的冲突，一般建议为不同的项目创建不同的虚拟环境，每一个虚拟环境下都包含Python解释器、标准库和各种支持文件。
VScode官方给出的创建虚拟环境办法是利用venv命令：
#在终端输入
C:\Users\asus\Desktop\project_wm>python -m venv myenv #创建虚拟环境
myenv\Scripts\activate.bat #激活虚拟环境
激活环境后，点击左下角切换python解释器：
myenv\Scripts\deactivate.bat #退出虚拟环境
创建虚拟环境时可能会出现“E:\Anaconda3\Anaconda3_2019\Lib\venv\scripts\nt”文件夹下找不到python和pythonw的错误，我的解决办法是把这两个可执行文件拷贝到该目录下，报错解决。
创建的虚拟环境就在项目目录下，便于管理。
在查找解决办法的过程中，我了解到一款管理虚拟环境的新工具pipenv，pipenv可以看做是pip和virtualenv的结合，在管理包的同时创建虚拟环境。在管理包方面，它可以直接显示包的主次关系，即哪些是需要安装的包，而哪些是依赖包。在创建虚拟环境方面，它可以在安装包的同时为项目创建虚拟环境。
#打开终端，在用户目录下安装pipenv
C:\Users\asus>python
>>>pip install pipenv
>>>pipenv --version
pipenv, version 2018.11.26
>>>pipenv --help #查看pipenv的选项，命令及参数
但是用pipenv创建虚拟环境时遇到了报错：
我之前安装又卸载了miniconda，不知道是不是之前在vscode里修改过相应的配置文件，pipenv首先找到的python版本竟然是已经不存在的miniconda里的…
如果指定python版本是可以成功创建虚拟环境的，而且虚拟环境默认存放在用户目录下，这也挺烦的，怎样自定义虚拟环境路径呢？对于修改软件的配置文件，如果是linux似乎还好办些，Windows系统下反而一头雾水，太菜了。
C:\Users\asus\Desktop\project02>pipenv --python E:/Anaconda3/Anaconda3_2019/python.exe
Creating a virtualenv for this project…
Pipfile: C:\Users\asus\Pipfile
Using E:/Anaconda3/Anaconda3_2019/python.exe (3.7.3) to create virtualenv…
[ ===] Creating virtual environment...Using base prefix 'E:\\Anaconda3\\Anaconda3_2019'
No LICENSE.txt / LICENSE found in source
New python executable in C:\Users\asus\.virtualenvs\asus-5Ov9y2FI\Scripts\python.exe
Installing setuptools, pip, wheel...
done.
Running virtualenv with interpreter E:/Anaconda3/Anaconda3_2019/python.exe
Successfully created virtual environment!
Virtualenv location: C:\Users\asus\.virtualenvs\asus-5Ov9y2FI
Creating a Pipfile for this project…
conda同样可以管理包和环境，conda和pipenv二者有什么具体区别我还不清楚。而且pipenv创建环境的过程缓慢，conda比它快多了。
conda create -n myenv python=3 #创建名为myenv的虚拟环境
source activate myenv
source deactivate myenv
3.6 选择调试器
调试器配置的类型有好几张，默认选择第一种：Python文件。这是使用当前选定的Python解释器运行编辑器中显示的当前文件的配置。这些配置类型区别见：Debugging configurations
参考来源：
[1] Python解释器——廖雪峰
[2] 用VScode配置Python开发环境——浪晋
[3] Pipenv
[4] pipenv使用指南
[5] VScode工作区配置
