之前一直用pycharm写Python,发现占用C盘缓存很多,所以切换到更轻便的VS Code开发,这样一个编辑器就打通了C/C++、Python,还可以写Markdown,浏览汇编,美滋滋 整个过程总共分三步,下载安装Anaconda和VS Code就不说了。
配置环境
例如我在Anaconda中创建了一个环境叫test_env,注意不要在base环境中乱搞。  那么这个时候,test_env环境中有一个3.6.15的Python,所有包都以他为中心。 后续Python解释器寻找包就会到默认路径中查找,所以我们安装的包一定在对应Python解释器的路径里。
配置插件
VS Code要下载Python 插件   这个插件可以帮我们做很多事,暂时没弄懂,只需要使用一个功能即可。 我们在py文件界面按住Ctrl+shift+P ,即可跳出一个搜索框,输入select  此时会跳出多个Python环境,其中有我之前配置的test_env  为什么Python3.6.0有个☆,还是Recommended呢?
- 因为我的系统变量里把这个路径的Python解释器放在最前面,也就是我在命令行下默认调用Python就是它。而我们现在要用哪个环境就选哪个。
此时我们就可以在py文件中自由import各种包了,而不会出现波浪线  此时要注意,配置了解释器只是方便编辑器实时寻找包,方便函数跳转和定义显示,目的是方便开发,对我们最终运行程序没有直接关系。
- 开发过C/C++的同学可以把它认为是C/C++的智能感知
IntelliSense 功能。
配置Debug
第二步我们写好了Python文件,需要运行,有些同学可能下了Code Runner 这个万能插件,但其实Python程序不需要这个插件就能运行。 我们点击Debug按钮,创建一个Json文件:  点击创建launch.json文件 ,接着在下拉菜单中选择Python文件 :  会自动生成一个文件如下:
我们只需要添加一行Python解释器的路径即可
"python":"E:\\tools\\Anaconda3\\envs\\test_env\\python.exe"
路径每人不同,不要复制。 完整文件如下所示: 终于,我们可以按F5 开始调试了!
最后
在anaconda中安装特定版本的包,因为navigator中只能安装最新的(暂时没发现解决方法),我们可以选择使用命令行下载指定包。 使用prompt即可输入命令:  附带常用命令:
conda activate XXX 切换环境
conda list 列出所以包
conda search XXX 在市场搜索某个包
conda install XXX==0.0.1 安装某个版本的包
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