Як встановити NumPy у VS Code

Якщо ви розробник Python, швидше за все, ви чули про NumPy, обов’язковий пакет для наукових обчислень на Python. Але чи знаєте ви, як запустити його у Visual Studio Code (VS Code), звичайному редакторі коду для багатьох розробників?

У цій статті буде докладно розглянуто встановлення NumPy у VS Code та деякі інші пов’язані теми, які можуть бути цікавими.

Встановіть NumPy у VS Code

Негайно, ось усі кроки, які вам потрібно виконати, щоб установити NumPy:

1. Запустіть код VS. Якщо випадково у вас його ще немає, завантажте копію з офіційного веб-сайту .
   
2. Натисніть вкладку Розширення. Ви можете знайти його в лівій частині вікна, позначене піктограмою у вигляді чотирьох квадратів.
   
3. Введіть «Python» у рядок пошуку розширення.
   
4. З результатів виберіть «Python від Microsoft».
   
5. Натисніть на синю кнопку «Встановити».
   
6. Поверніться до головного меню.
7. Виберіть «Термінал».
   
8. Виберіть «Новий термінал».
   
9. Щоб розпочати роботу з NumPy, введіть цю команду в щойно відкритий термінал: pip install numpy.
   

Це повідомляє програмі встановлення пакетів Python завантажити NumPy і встановити його на вашому комп’ютері. Відтоді процес відбувається автоматично.

Розширення Python, яке ви завантажили, також забезпечує велику кількість підтримки для інших ваших проектів Python, таких як IntelliSense, linting або налагодження.

Якщо ви зіткнетеся з будь-якими перешкодами, у яких згадується «немає модуля з іменем numpy» як повідомлення про помилку, ще раз перевірте, чи ви вибрали правильний інтерпретатор Python. Ви можете налаштувати це, перейшовши до «Python» у нижній частині екрана та вибравши інтерпретатор, який має pip і NumPy.

Максимально використовуйте NumPy у VS Code

Запустивши NumPy, ви можете отримати переваги від функцій Visual Studio Code, щоб зробити програмування ефективнішим і приємнішим.

Налагодження

Програмування є складним і делікатним, і ви зобов’язані налагодити код, який не буде робити те, що він повинен. VS Code має комплексне середовище налагодження спеціально для програм Python і тих, які використовують NumPy для наукових обчислень. Ось кілька порад:

• Якщо ви виявите можливу помилку, щоб дістатися до кореня проблеми, вам потрібно витягнути файл Python, над яким ви працюєте, і відкрити його. Після цього натисніть «Виконати» у верхньому меню та виберіть «Почати налагодження». Це почне налагодження.
• Налагодження коду може бути набагато легшим, якщо ви встановите точки зупину. Ці маркери дозволяють налагоджувачу призупинити вашу програму, щоб ви могли перевірити стан вашої програми саме в цій точці виконання. Спробуйте встановити ці контрольні точки, клацнувши поле біля рядка коду, який потрібно призупинити, або наведіть курсор на рядок і натисніть клавішу F9.
• Коли програма призупинена, елементи керування налагодженням у верхній частині екрана дозволять вам переміщатися по коду. Якщо натиснути F10, можна пропустити функції; за допомогою клавіші F11 ви занурюєтесь у них глибше, і натискання одночасно Shift і F11 призведе до виходу з функції.
• Ви також можете уважно подивитися на змінні за допомогою панелі «Змінні». Він відображатиметься на бічній панелі «Запуск і налагодження», коли ваша програма перебуває на паузі, відображаючи всі значення в локальній області. Якщо вам потрібна додаткова інформація, наведіть курсор на будь-яку змінну в коді, щоб отримати точне значення.

Використання Jupyter Notebooks

Досвідчений аналітик даних може отримати вигоду з інтерактивного середовища Jupyter Notebooks, доступного безпосередньо з VS Code. Таким чином ви можете створювати, виконувати та налагоджувати код у бездоганному інтерфейсі.

Якщо ви хочете створити новий блокнот Jupyter у Visual Studio Code:

1. Відкрийте панель команд (Ctrl+Shift+P).
   
2. Знайдіть команду “ Create: New Jupyter Notebook.”
   
3. Крім того, відкрийте робочу область і створіть новий файл із розширенням «.ipynb».
   

Створивши блокнот, ви можете ввести код Python у його комірки та виконати ці команди, натиснувши кнопку «Запустити комірку», яка з’являється, коли курсор наводиться на неї. Результа��и вашої комірки відображатимуться під нею, щоб ви могли використовувати їх в інших обчисленнях або операціях.

Ви можете вибрати інтерпретатор Python для кожного блокнота, який ви створюєте, вибравши його в меню вибору ядра у верхньому правому куті. Ця опція стане в нагоді, особливо якщо у вас на комп’ютері є декілька середовищ Python і ви бажаєте використовувати їх усі залежно від роботи.

Використання IntelliSense

IntelliSense від VS Code — ваш найкращий друг і компаньйон у кодуванні NumPy. Цей потужний набір функцій забезпечує інтелектуальне завершення коду під час введення. Вам не потрібно переосмислювати імена функцій, змінні тощо. IntelliSense може визначити це з контексту коду.

Наприклад, якщо вам потрібно написати функцію, почніть вводити назву, і IntelliSense надасть вам усі доступні функції з NumPy та інших модулів. Виберіть той, який підходить, і інструмент додасть його до коду. Ви також отримаєте правильний список аргументів для кожної функції, що також забезпечує велику швидкість кодування.

NumPy з розширеннями коду VS

Розширюваність VS Code є однією з його найпотужніших функцій. За допомогою правильних розширень ви можете вдосконалити як Python, так і NumPy. Ось кілька розширень, які можуть бути особливо корисними разом із NumPy.

• Розширення Python від Microsoft надає інтуїтивно зрозуміле кодування VS Code. Це дозволяє швидше писати код завдяки таким корисним функціям, як IntelliSense, лінінг і форматування в реальному часі, інструменти налагодження тощо.
• Python Docstring Generator — це порятунок для розробників, яким доводиться працювати над складним кодом NumPy. Це розширення створить детальні рядки документації для документування коду за лічені секунди, що справді заощадить незліченні години ручного написання та форматування.
• Python Test Explorer може запускати ваші тести Python прямо з бічної панелі та миттєво отримувати відгуки про результати. Немає необхідності перемикатися між програмами, що робить це ще однією економією часу.
• MagicPython також чудово підходить для розробників Python, яким потрібно аналізувати та налагоджувати складний код. Завдяки покращеному підсвічуванню синтаксису та відступам ви зможете читати вирази NumPy на льоту за допомогою MagicPython.
• Автозаповнення Kite для Python — ще один більш продуманий спосіб кодування. Він використовує машинне навчання, щоб Kite міг надавати контекстно-залежні завершення для сценаріїв Python. Замість того, щоб витрачати час на пошук функцій і методів у бібліотеці (або в Інтернеті), ви знайдете інтелектуальні пропозиції за допомогою Kite під час введення. Він навіть підтримує складні операції.

Напишіть чудовий код за допомогою NumPy

Як ви бачите, встановлення NumPy у VS Code зовсім не лякає, а його функції є чудовою підмогою для кодування та аналізу даних. А в Visual Studio Code ви можете розвивати NumPy далі, поєднуючи його з іншими потужними інструментами та розширеннями.

Ви змусили NumPy працювати у вашому VS Code? Яка його функція для вас найбільш корисна? Розкажіть нам у коментарях.