VS 코드에서 Python을 실행하는 방법

2023/05/01

VS(Visual Studio) Code는 전문가와 애호가 모두가 인정할 수 있는 Python 개발 지원을 제공합니다. 이 기사에서는 귀중하고 흥미로운 보너스 기능과 함께 Python 환경 설정과 Python 코드 실행 및 디버깅에 대한 실용적인 지식을 제공합니다.

Python 환경 설정

VS Code에서 사용하려면 컴퓨터에서 Python 인터프리터를 수동으로 설정해야 합니다. 방법은 다음과 같습니다.

공식 Python 웹 사이트를 방문하십시오 .
다운로드 페이지로 이동하여 운영 체제 버전(라이브러리에 따라 Windows, macOS 또는 Linux)을 선택하고 다운로드를 클릭합니다.
설치 프로그램을 다운로드하고 실행합니다.
터미널 또는 명령 프롬프트를 엽니다.
” “를 입력 python –version하고 “Enter”를 누릅니다.
설치된 Python 버전이 화면에 표시되어야 합니다.

데이터 과학이 Python을 사용하는 주된 이유라면 Anaconda를 다운로드하고 이를 통해 Python을 받는 것이 좋습니다. Anaconda는 Python 인터프리터와 데이터 과학을 위한 다양한 전문 라이브러리 및 도구와 함께 제공됩니다.

Python과 함께 작동하는 Linux 환경을 원하는 Windows 사용자의 경우 WSL(Linux용 Windows 하위 시스템)이 또 다른 실행 가능한 옵션입니다. WSL을 선택하면 관련 확장 프로그램도 설치됩니다. VS Code에서 WSL을 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 VS Code 원격 개발 설명서 또는 Working in WSL 자습서를 참조하세요.

이 단계를 성공적으로 완료하면 Python 라이브러리가 시스템에 설치되고 코드를 작성할 준비가 된 것입니다.

VS Code에 Python 확장 설치

VS Code에서 Python 환경을 제대로 사용하려면 Python 확장도 설치해야 합니다. IDE에서 확장을 설정하기 위한 추가 단계는 다음과 같습니다.

VS 코드를 실행합니다.
활동 표시줄에서 “확장 프로그램” 아이콘을 클릭합니다.
Extensions 보기 검색 표시줄에서 “Python”을 검색합니다.
Marketplace에서 Microsoft의 Python 확장을 찾으십시오.
“설치” 버튼을 클릭하여 VS Code에 확장을 추가합니다.

이러한 단계를 수행하면 Python 코딩을 위한 다음과 같은 사전 요구 사항을 갖게 됩니다.

Python(버전 3 이상)
VS 코드
VS 코드 파이썬 확장

VS Code에서 Python 코드 디버깅

디버깅은 코딩 프로세스에서 뗄 수 없는 부분이므로 코딩을 시작하자마자 Python의 디버깅 기능을 준비하고 싶을 것입니다. VS Code 내에서 Python을 디버깅하는 단계를 살펴보겠습니다.

중단점을 추가하려는 줄 번호 옆(예: print 문 옆) 왼쪽 여백을 클릭합니다.
창 측면에 있는 작업 표시줄에서 디버그 아이콘을 클릭합니다.
F5를 누르거나 녹색 “실행 및 디버그” 버튼을 클릭합니다.
디버그 구성으로 “Python 파일”을 선택합니다.

디버거는 중단점에서 중지합니다. 디버그 콘솔에서 변수를 검사하고 호출 스택을 보고 명령을 실행할 수 있습니다.

Python 인터프리터 구성

VS Code는 Python 인터프리터가 시스템에 있는 경우 자동으로 감지하고 선택합니다. 그러나 여러 Python 버전으로 작업하거나 가상 환경을 실행하는 경우 인터프리터를 변경해야 할 수 있습니다.

Ctrl + Shift + P(또는 macOS에서는 Cmd + Shift + P)를 눌러 명령 팔레트를 엽니다.
Python: Select Interpreter명령 팔레트에 ” “를 입력 하고 “Enter”를 누릅니다.
목록에서 원하는 Python 인터프리터를 선택합니다.

이러한 설정을 통해 VS Code는 이제 수동으로 선택한 인터프리터를 사용합니다.

VS Code Python 환경 사용자 지정

Python 개발 환경을 개인화하는 것은 VS Code에서 매우 간단한 작업입니다. 또한 사용자의 요구에 맞는 환경이 코드를 더 빠르고 효율적으로 작성하고 좌절감을 줄여주기 때문에 생산성 향상에 매우 중요합니다.

이를 위해 VS Code는 강력하고 쉽게 액세스할 수 있는 사용자 지정 기능을 제공합니다. 다양한 설정과 확장을 실험하여 도구 사용에 익숙해지면 가장 적합한 구성을 찾으십시오.

환경을 환경 설정에 맞게 조정하는 방법을 살펴보겠습니다.

Python Linting 도구 변경

Linting은 오류를 유발할 수 있는 소스 코드의 문체 및 구문 문제를 식별하고 수정합니다. 코드가 표시되는 방식만 재구성하는 서식 지정과 달리 Linting은 코드 실행 방식을 분석하고 잘못된 서식 지정으로 인해 발생할 수 있는 오류를 식별합니다.

Ctrl + Shift + P를 눌러 명령 팔레트를 엽니다.
“Python: Linter 선택”을 선택하여 린터 목록을 표시합니다.
목록에서 선호하는 보푸라기 도구(예: Pylint, flake8 또는 Mypy)를 선택합니다.
메시지가 표시되면 Python 환경에 Linting 도구를 설치합니다.

설치를 진행할 수 없는 경우 관리자 권한으로 Visual Studio Code를 실행하거나 pip 명령을 사용하여 linter를 수동으로 설치하십시오.

Linting이 활성화된 경우 파일을 저장하면 Linting이 자동으로 실행됩니다. 감지된 모든 문제는 문제 패널에 표시되고 편집기 창에는 물결 모양의 밑줄로 표시됩니다. linter를 활성화 상태로 유지하거나 더 이상 필요하지 않으면 비활성화할 수 있습니다. 명령 팔레트(Ctrl + Shift + P)를 열고 “Python: Enable/Disable Linting”을 선택하여 토글을 변경합니다.

포맷을 위한 Python Black 설정

Python Black은 가독성과 코드 일관성에 중점을 둔 스타일 지정 규칙을 따르도록 Python 코드를 자동으로 변경하는 코드 포맷터입니다.

pip install black 명령을 사용하여 Python 환경에 Black을 설치합니다. Visual Studio Code용 Python 확장을 설치하려면 Ctrl + P를 누르고 “ext install ms-python.python” 줄을 지나 “Enter” 키를 누릅니다.
Ctrl +를 입력하거나 왼쪽 하단의 톱니바퀴 아이콘을 클릭하고 “설정[Ctrl+,]”을 선택하여 설정 메뉴를 엽니다.
설정 탭 상단의 검색 표시줄에 “저장할 때 형식 지정”을 입력하고 확인란을 선택합니다.
“Python 서식 공급자”를 검색하고 “검은색”을 선택합니다.

Python 파일을 열거나 생성하고 일부 코드를 작성하고 저장(Ctrl + S)하면 Black 포맷터가 자동으로 이 코드를 조정합니다. 어떤 이유로든 Black이 작동하지 않으면 Python 코드에 일부 구문 오류가 있을 수 있습니다. 이 경우 코드를 다시 확인하고 다시 테스트하십시오.

Python 스니펫 사용자 지정

Python 스니펫은 코드 간소화에 유용한 도구가 될 수 있습니다. 스니펫은 코드에 삽입할 수 있는 사전 정의 또는 사용자 정의 코드 블록입니다. 루프나 조건문과 같은 반복적인 코드 패턴을 더 빠르게 작성할 수 있습니다. Visual Studio Code에서 Python 코드 조각을 사용자 지정하는 단계는 다음과 같습니다.

Ctrl + Shift + X를 눌러 Extensions 보기를 열고 “Python Snippets”를 검색합니다.
필요에 맞는 Python Snippets 확장을 설치합니다.
스니펫 접두사를 입력하고 “Tab” 또는 “Enter”를 눌러 Python 코드에서 새 스니펫을 사용하기 시작합니다.

Visual Studio Code에는 다양한 프로그래밍 언어에 대한 기본 제공 스니펫이 있습니다. IntelliSense(Ctrl + Space) 또는 전용 조각 선택기를 사용하여 이러한 조각을 찾아 삽입할 수 있습니다. Python 코드 조각은 Visual Studio Code의 Marketplace에서 다운로드할 수 있습니다.

Visual Studio Code Marketplace의 많은 확장에는 코드 조각이 포함되어 있습니다. 확장 프로그램 보기에서 “@category: “스니펫”을 검색하여 찾을 수 있습니다. 마음에 드는 확장을 찾아 설치했으면 Visual Studio Code를 다시 시작합니다. 새 스니펫은 다시 시작할 때 텍스트 편집기에서 사용할 수 있습니다.

통합 터미널 사용

VS Code의 강력한 기능 중 하나는 편집기를 벗어나지 않고 Python 스크립트를 비롯한 다양한 명령을 실행할 수 있는 통합 터미널입니다. 통합 터미널을 사용하여 Python 스크립트를 실행하고, 패키지를 관리하고, Python 스크립트에서 작업할 때 Git과 같은 버전 제어 시스템과 상호 작용합니다.

Live Share로 협업

Visual Studio Code는 Live Share 확장과 함께 제공됩니다. 이 기능을 사용하면 원격으로 실시간 개발자 협업이 가능합니다. Live Share를 사용하면 팀 구성원과 Python 프로젝트를 해시하고 공동 프로그래밍 세션에 참여할 수 있습니다. 또한 감독자나 조수로부터 코드에 대한 즉각적인 피드백을 받을 수 있습니다. 이 기능은 공동 개발자와 아이디어 및 모범 사례를 공유할 수 있으므로 공동 작업을 개선하고 학습을 장려합니다.

Jupyter 노트북 활용

Python 개발자는 종종 Jupyter 노트북(이전의 IPython 노트북)으로 작업합니다. 코드, 텍스트 및 시각화를 혼합할 수 있는 오픈 소스 문서 프로젝트입니다. 응용 프로그램에는 단락, 방정식, 그림 및 링크와 같은 서식 있는 텍스트 요소와 컴퓨터 코드가 포함된 문서가 포함되어 있습니다.

Visual Studio Code는 Jupyter Notebook 작업을 위한 Python 코드 파일을 통해 기본 지원 및 도움말을 제공합니다.

또한 VS Code의 Python 확장을 사용하면 Jupyter Notebook을 직접 생성, 편집 및 실행할 수 있습니다. 이 통합은 Jupyter 노트북을 정기적으로 사용하는 데이터 과학자 및 연구원에게 어필할 수 있는 보다 효율적인 워크플로우를 제공합니다.

Python 기능으로 테스트

코드가 예상대로 작동한다는 것을 알면 마음의 안정을 얻을 수 있습니다. 코드를 작성할 때 버그가 누적되는 것을 방지합니다. 이렇게 하면 코드가 성숙함에 따라 디버깅이 더 부담스러워지지 않습니다. VS Code는 널리 사용되는 unittest 또는 pytest를 포함하여 다양한 Python 테스트 프레임워크를 지원합니다.

내장된 테스트 기능을 활용하여 편집기 내에서 빠르게 검색, 실행 및 디버그하십시오. 개발 프로세스를 테스트하면 버그를 조기에 발견하여 높은 코드 품질을 유지할 수 있습니다.

Python 대화형 창을 통한 실행

VS Code의 Python 대화형 창을 사용하면 코드 조각을 실행하고 결과를 시각적으로 표시할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 새로운 아이디어를 실험하거나 라이브러리를 탐색하거나 작은 코드를 빠르게 테스트할 수 있습니다. Python 프로젝트에서 작업하는 동안 대화형 창을 사용하여 코드의 동작과 성능에 대한 더 깊은 통찰력을 얻으십시오.

쉬운 파이썬

여기까지 했다면 적절하다고 판단되는 VS Code에서 Python 코드를 실행, 디버그 및 사용자 지정하는 방법을 알게 될 것입니다. VS Code는 다양한 코딩 스타일을 수용하는 강력하고 다재다능하며 합리적으로 초보자에게 친숙한 Python 개발 환경입니다.

VS Code에서 Python을 정기적으로 실행합니까? VS Code에서 어떤 Python 사용자 지정이 가장 유용하다고 생각하십니까? 아래 의견란에 알려주십시오.