如何在VS Code中为Python设置虚拟环境？

Question

在我的项目文件夹中，创建了venv文件夹。

python -m venv venv

当我在VS Code中运行命令时，select python interpreter我的venv文件夹未显示。我像这里建议的那样上了一层，但是VS Code没有看到我的虚拟解释器。

我错过了什么？

Answer 1

使用较新的 Visual Studio Code 版本非常简单。

在项目文件夹中打开 Visual Studio Code。

然后打开Python的终端（Ctrl+ Shift+ P：Python的：创建终端）

在终端：

python -m venv venv

然后，您将看到以下对话框：

点击Yes; 并且您的 venv 已准备就绪。

内VSCode打开一个新的终端Ctrl+ Shift+ P，你会看到VENV是越来越捞起; 例如：(venv) ...

您现在可以像往常一样安装软件包，例如， pip install sklearn

要跟踪已安装的内容： pip freeze > requirements.txt

对于旧版本的 VSCode，您可能还需要执行以下操作：

然后Python: Select Interpreter（通过Ctrl+ Shift+ P）

并选择选项（在我的情况下朝向底部）

Python 3.7 (venv) ./venv/Scripts/python.exe

如果你看到

Activate.ps1 没有数字签名。您无法在当前系统上运行此脚本。

您需要执行以下操作：https : //stackoverflow.com/a/18713789/2705777

有关更多信息，请参阅：全局、虚拟和 conda 环境

安装模块

Ctrl+ Shift+P和终端：新建综合终端

从终端

视窗： .\.venv\Scripts\activate

Linux： .\.venv\bin\activate

您现在可以像往常一样安装软件包，例如pip install sklearn.

对于Jupyter，你需要做更多——Visual Studio Code 中的 Jupyter notebooks 不使用活动的虚拟环境

Answer 2

如果您已经有了virtualenvs，您只需打开 VSCode 首选项(Ctrl + ,)并搜索venv. 然后将路径添加 virtualenvs到\xe2\x80\x9cVenv Path\xe2\x80\x9d设置中，如下所示：

\n

\n

更多信息可以在这里找到：\n https://techinscribed.com/python-virtual-environment-in-vscode/

\n

Answer 3

每当我使用venv处理VS-Code时，我几乎都会遇到相同的问题。我按照以下步骤操作，希望对您有所帮助：

1. 转到File > preferences > Settings。
2. 点击Workspace settings。
3. 在下Files:Association，您会找到Edit in settings.json，然后单击。

4. "python.pythonPath": "Your_venv_path/bin/python"在工作空间设置下更新。（对于Windows）："python.pythonPath": "Your_venv_path/Scripts/python.exe"在工作空间设置下更新。

5. 万一仍然没有显示您的venv，请重新启动VSCode。

更新：

-我已经使用vs代码已有一段时间了，发现了另一种在vs代码中显示虚拟环境的方法。

• venv通过命令提示符转到上级文件夹。
• 键入code .并回车。[为我在Windows和Linux上工作。]
• 这也应该显示该文件夹中存在的虚拟环境。

Answer 4

创建虚拟环境的步骤：

1. 转到包含项目的文件夹
2. python3 -m venv evn_name
3. source evn_name/bin/activate
4. 现在您将能够在每个终端行前面看到 (env_name)

现在您可以在虚拟环境中安装所需的库

1. pip3 install -r requirement.txt
2. 如果需要重新启动代码编辑器

要停止在虚拟环境中工作，请输入：deactivate

删除虚拟环境类型：rm -rf evn_name

Answer 5

我遇到了同样的问题，直到我发现我试图使我的项目目录和虚拟环境相同 - 这是不正确的。

我有一个\Code\Python目录，用于存储我所有的 Python 项目。我的 Python 3 安装在我的路径上。

如果我想用自己的虚拟环境创建一个新的 Python 项目（Project1），那么我这样做：

python -m venv Code\Python\Project1\venv

然后，只需在 Visual Studio Code 中打开文件夹 (Project1) 即可确保使用正确的虚拟环境。

Answer 6

我在不更改 Python 路径的情况下解决了该问题，因为这对我来说似乎不是正确的解决方案。以下解决方案对我有用，希望它也适用于您:))

1. 在 Windows / shell 中打开 cmd 在 Linux/Mac 中。

2. 激活您的 virtualenv（如果使用 PowerShell，请使用 source activate / activate.bat / activate.ps1）

   C:\Users\<myUserName>\Videos\myFolder>django-project\Scripts\activate.bat (django-project) C:\Users\<myUserName>\Videos\myFolder>

3. 导航到您的项目目录并在那里打开 Visual Studio Code。

   (django-project) C:\Users\prash\Videos\myFolder\projects>code .

4. 在 Visual Studio Code 中，转到菜单File ? 偏好？设置（别担心你不需要打开 JSON 文件）

5. 在设置搜索栏中，搜索 virtual / venv 并点击Enter。您应该在搜索栏中找到以下内容：

Python: Venv Folders 在你的主目录中查找虚拟环境的文件夹（默认支持 pyenv、direnv 和 virtualenvwrapper）。

6. 添加一个项目，然后输入其中包含激活文件的 virtuanenv 脚本的路径。例如，在我的系统中，它是：

   C:\Users\<myUserName>\Videos\myFolder\django-project\Scripts\

7. 保存并重新启动 Visual Studio Code。

8. 要重新启动，请再次打开 cmd，导航到您的项目路径并打开 Visual Studio Code。（请注意，在从 cmd 打开 Visual Studio Code 之前，应在 cmd 中激活您的 venv）

从 cmd 打开 Visual Studio Code 的命令：

code .

Answer 7

这是 Sumit S Chawla 答案的补充，虽然它是正确的，但忽略了这样一个事实：每当您在 Visual Studio Code 中打开文件夹时，它都会创建一个.vscode文件夹，但这些文件夹可以是多个，在您最终打开时创建一个目录。

.vscode文件夹包含包含“setting.json”等属性的 JSON 对象，其中声明要在“.vscode”级别使用的解释器（请参阅什么是 Visual Studio Code中的“工作区”？以获取更多说明） ）。

{
   {
     "python.pythonPath": "VirtualEnPath/bin/python3.6"
   }
}

因此，您可能可以在虚拟环境中的另一个级别打开 Visual Studio Code。它创建了另一个.vscode文件夹，该文件夹假定为全局计算机的 Python 目录，因此出现这样的错误，并且我是否经历过与虚拟环境是否激活无关的情况。

这确实是发生在我身上的事情。我确实有一个 DjangoRESTAPI_GEN 文件夹，我最初在其中打开 IDE，它确实识别了虚拟环境 Python 路径。然后几天后，我在 Git 所在的级别打开它，所以它确实创建了另一个.vscode文件夹，该文件夹选择了全局 Python 解释器，导致我在虚拟环境中的 lint 没有被使用。

并且虚拟环境解释器甚至没有显示在“选择python解释器”中。但正如所写，在.vscode文件夹所在级别打开 IDE ，该文件夹具有正确路径的settings.json文件，它确实如此。

在setting.json文件中设置正确的路径并选择虚拟环境解释器后，Visual Studio Code将自动在其终端中激活虚拟环境：

Answer 8

很多人都提到了这个python.pythonPath方法。

另一种方法是添加一个envFile像launch.json这样的：

    {
        "name": "Run",
        "etc": "etc",
        "envFile": "${workspaceFolder}/venv"
    }

Answer 9

有一个名为“Python Auto Venv”的 Visual Studio Code 扩展，它会自动检测并使用您的虚拟环境（如果有）。

Answer 10

对于 Anaconda 用户：只需使用Conda创建一个 venv ，请参见此处。然后，打开 Visual Studio Code 并左键单击左下角 Visual Studio Code 中显示的 Visual Studio Code 解释器：

选择一个在设置窗口下拉菜单中弹出的虚拟环境，就大功告成了。