咱们很快乐地发表2023年4月版 Visual Studio Code 的 Python 和 Jupyter 扩大现已推出！

此版本包含以下改良：

  • Data Wrangler 可供 Visual Studio Code Insiders 应用
  • 挪动符号重构
  • Create Environment 按钮嵌入依赖文件
  • 扩大作者的环境 API
  • Python 环境的内核选择器改良

Data Wrangler 可供 VS Code Insiders 应用

Data Wrangler 是一种革命性的工具，实用于应用 Python 解决表格数据的数据科学家和分析师，当初可在 VS Code Insiders 版本应用。Data Wrangler 是 VS Code Insiders 的扩大，能够从 Jupyter notebook 中的任何 Pandas 数据帧输入启动，或者通过右键单击 VS Code Insiders 中的任何 CSV 或 Parquet 文件并抉择 Open in Data Wrangler 启动。

借助 Data Wrangler，您能够在 VS Code Insiders 中无缝清理和摸索您的数据。它提供了多种性能，可帮忙您疾速辨认和修复谬误、不统一和失落的数据。您能够执行数据分析和数据质量检查、可视化数据分布，并轻松将数据转换为您须要的格局。此外，Data Wrangler 附带一个内置转换和可视化库，因而您能够专一于数据，而不是代码。当您进行更改时，该工具会应用开源 Python 库为您执行的数据转换操作生成代码。这意味着您能够更快地编写更好的数据筹备程序并缩小谬误。该代码还使 Data Wrangler 放弃通明，并帮忙您随时验证操作的正确性。

要理解无关 Data Wrangler 的更多信息，请浏览咱们公布的残缺的 Data Wrangler 博客。

挪动符号重构

得益于新的 Move symbol 代码操作，您当初能够应用 Pylance 更不便地重构 Python 代码。对于此更新，咱们感到很开心，因为它是 Pylance 存储库 pylance-release/discussion#2620 中申请最多的性能之一。

要试用它，请在 Python 文件中抉择一个符号，而后单击显示的灯泡。您能够将符号挪动到现有文件或新文件。如果该地位是一个新文件，则会创立一个与您的符号同名的 Python 文件。所有实用的导入援用都会随着符号挪动自动更新。

创立环境嵌入依赖文件

Python：Create Environment 命令当初嵌入到依赖文件中。当您关上一个 requirements.txt 或一个带有 [build-system] 表的 pyproject.toml 文件时，在运行 Python:Create Environment 命令的编辑器中有一个新的“Create Environment…”按钮，容许您创立一个新的虚拟环境并装置列出的依赖项。

扩大作者的环境 API

Python 扩大的 API 当初可与用户机器上可用的 Python 环境一起工作。扩大还能够应用它来拜访 Python 扩大用来运行脚本的选定环境门路，或将其更新为首选门路。

能够在 Python 环境 API 维基页面中找到示例用法。咱们还打算在将来公布一个 npm 类型包，以便更轻松地跟踪 Python API 中的任何更改。

Python 环境的内核选择器改良

内核选择器当初列出了没有装置 Python 的 Conda 环境。

例如，如果应用 CLI 如 conda create -n envML 创立新的 Conda 环境，则此新环境将显示在 Conda Env Without Python 局部下的 Python 环境列表中。

抉择这样的环境后，Python 运行时和必要的依赖项将主动装置到所选环境中。

其余变动和加强

咱们还增加了小的加强性能并修复了用户申请的问题，这些问题应该会改善您在 Visual Studio Code 中应用 Python 和 Jupyter Notebooks 的体验。一些显著的变动包含：

  • get 办法的主动实现键(pylance-release#3994)
  • 删除对 python.linting.ignorePatterns 的反对(pylance-release#4100)
  • 得益于更新的类型存根，将 Pylance 用于 packages（例如：lightgbm、networkx、vispy、cv2、matplotlib、sklearn 等）时的 IntelliSense 改良

通过从 Marketplace 下载 Python 扩大和 Jupyter 扩大来尝试这些新的改良，或者间接从 Visual Studio Code 的扩大视图（ Ctrl + Shift + X 或⌘+ ⇧ + X ）装置它们。您能够在文档中理解无关 Visual Studio Code Python 的更多信息。如果您遇到任何问题或有任何倡议，请在 Python VS Code GitHub 页面上提出问题，或在本文下方留言。谢谢！

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