今天在PyCon 2019大会上,微软的Python和Visual Studio Code团队宣布了在Visual Studio Code中进行远程开发这一功能，这让Visual Studio Code开发者可以远程地在运行在docker容器、远程SSH主机和Linux的Windows 子系统中的开发设置环境中运行他们的代码和工具，而你仍然可以在本地获得丰富和无缝的用户体验。
这项支持目前在Visual Studio Code内部构建版本中是可用的，并由Visual Studio Code市场中的三个新远程扩展启用:
Remote-Containers:  在本地docker容器内运行的工作区中进行开发
Remote-SSH: 通过一个SSH连接来在运行在远程主机上的工作区中进行开发
Remote-WSL: 在Windows中的Linux子系统内运行的工作区中进行开发 
要开始下载这个远程扩展包，请查看Visual Studio Code Remote文档，然后立即开始! 快速查看下面的视频进行浏览，并继续阅读了解更多!
能够使用WSL和远程Python解释器一直是我们的Python Extension GitHub页面上请求最多的特性。我们从Python用户那里听说了许多需要在远程工作区中工作的不同原因: 在使用SSH的情况下，他们的代码需要访问大量数据、计算、GPU或其他资源; 使用Docker时，他们需要能够在具有复杂依赖关系的开发环境之间进行创建和切换; 使用WSL时，他们可能需要只适用于Linux环境的工具和包。
通过远程开发，我们已经使用远程Python解释器和其他工具启用了所有这些场景及其他场景:  Visual Studio Code的UI运行在你的本地机器上，并连接到一个远程托管你扩展的远程服务器。这也启用了自动补全、调试、终端、源代码控制、安装扩展等功能，几乎Visual Studio Code中的所有内容都可以在远程机器上无缝运行，你就像在本地开发工作区工作一样。
远程Docker工作区和Dev容器
Docker容器是创建可重用开发环境的一种流行方法，你无需在本地机器上安装复杂的依赖项。这还允许新的团队成员通过安装docker并在Visual Studio Code中打开你的工作区来复制你的环境。
 “Remote - Containers”扩展允许Visual Studio Code使用dev容器的概念在此开发环境中无缝运行。Dev容器由一个.devcontainer文件夹中的文件定义，它会告诉Visual Studio Code如何为该工作区创建一个Docker环境。你可以使用一个Dockerfile来创建一个单个容器或一个运行多个容器的docker-compose.yml。
要开始在docker容器中进行开发，请运行Remote-Containers: Open Folder in Containers…命令，然后浏览到本地机器上的一个文件夹。如果在工作区根目录中找到一个.devcontainer文件夹，Visual Studio Code将使用现有的dev容器定义来创建该dev容器。
如果容器定义不存在，系统将提示你为该工作区创建一个新的dev容器。我们为Python开发人员提供了内置定义，让你可以从Python 2/3、Python3+Postgres、Miniconda和Anaconda开始:
一旦你打开一个dev容器，Visual Studio Code将创建该docker镜像，然后安装一个轻量级远程服务器，瞧，你现在就可以在dev容器中编码了! 远程服务器允许Visual Studio Code远程地运行扩展，这样几乎所有的功能都会像在本地环境中一样工作。
你的文件是以卷挂载到容器中的，所以你可以打开文件，开始编辑代码，并获得智能感知和自动完成:
你可以开始调试，设置断点，并逐步运行代码:
你可以在Python互动窗口中运行单元格和查看图形输出：
并且当你打开终端时，你使用的是容器内的终端!
除了创建和使用dev容器定义，你还可以使用Docker扩展，并在一个容器上右击，选择Attach Visual Studio Code来将Visual Studio Code附加到任何运行的docker容器上:
当附加到一个现有容器时，你可能会丢失Visual Studio Code使用的一些依赖项，因此如果你遇到问题，请检查我们的vscode-dev-containers 仓库中的示例容器定义，以便将依赖项添加到你的Dockerfile。
如果你想返回到正常的本地视图，你可以运行Remote-Containers: Reopen Folder Locally命令。你的所有更改都将通过一个卷挂载驱动器保存到你的工作区，因此可以在本地视图中使用。
远程 SSH 工作区
Python开发人员的另一个常见设置是，他们的开发环境运行在远程机器上，这通常是因为远程机器可以访问本地机器上不可用的资源或数据集。与docker场景类似，你可以使用“Remote-SSH”扩展在一个SSH连接上打开远程工作区。
开始之前，首先确保你可以从命令行ssh到远程机器，然后运行Remote-SSH: New Window命令，并输入你的目标ssh主机:
如果你配置了SSH主机，它们将随时在远程SSH活动栏可用，以便轻松连接:
Visual Studio Code将重新打开，然后在SSH主机上安装远程服务器。然后，你可以在这个远程机器上打开一个文件夹:
然后你就可以立即开始编辑和调试代码了! 在这种情况下，任何源代码都不需要是本地的，所有编辑和调试功能都由远程服务器提供。
远程WSL 工作区
Linux的Windows子系统允许你运行Windows中运行的本机Linux bash shell，类似于其他场景。“Remote-WSL”扩展允许Visual Studio Code UI在你的windows桌面运行，而Visual Studio Code 远程服务器则在Linux子系统中运行扩展。
要开始使用Remote WSL，请运行Remote-WSL: New Window命令:
然后，它将安装Visual Studio Code远程服务器，并为你提供一个运行在WSL上下文中的新的Visual Studio Code窗口。
你可以点击Open Folder...，它会允许你在这个Linux文件系统中打开一个文件夹:
或者，你可以通过从wsl提示符输入“code-insiders .”命令来直接在WSL中打开一个文件夹。
然后，你就可以像在其他远程开发环境中一样来创建文件、编辑代码、打开WSL终端和进行调试:
现在开始吧
我们对这次更新为Python开发人员在Visual Studio Code中解锁的功能感到兴奋，要使用这些功能，请查看Visual Studio Code Remote文档，并/或试用我们的一些示例应用程序:
Python hello world 示例
推特应用程序: Django + Postgres
Anaconda 容器
请记得在我们的vscode-remote-release GitHub页面上提交问题，让我们知道关于远程扩展的任何问题或反馈。
英文原文：https://devblogs.microsoft.com/python/remote-python-development-in-visual-studio-code/ 译者：好酒不上头
	

微软发布了 4 月的 Visual Studio Code Python 扩展更新，该版本包括 Jypyter Notebooks 中的 ipywidgets 支持以及 Django 和 Flask 自动重装的调试器支持。 
Jypyter Notebooks 中的 ipywidgets 支持
新版本支持 VS Code 中 Jupyter Notebooks 中的所有 ipywidgets(包括自定义的)。这意味着可以将所有交互式绘图库(例如 beakerX、bqplot 等)与 Notebooks 和 VS Code 中的数据进行交互及可视化。
对 Django 和 Flask 自动重新加载的 Debugger 支持
在 Python 扩展的 3 月发行版中，引入了新的 Python 调试器 debugpy。现在， 它支持实时重新加载 Django 和 Flask 等 Web 应用程序。对应用程序进行编辑时，无需重新启动调试器即可进行应用。保存更改后，将在相同的调试会话中自动重新加载 Web 服务器。 
以Django为例
打开Web应用程序并添加调试配置，打开“运行”视图并单击“ 创建launch.json文件”。 
创建一个 launch.json 文件， 添加运行/ 调试 配置 。要使实时重装工作正常进行，只需删除「args」属性中的“ –no-reload”即可 ： 
现在，此配置如下所示： 
{            "name": "Python: Django",            "type": "python",            "request": "launch",            "program": "${workspaceFolder}manage.py",            "args": [                "runserver",            ],            "django": true        },
当你开始调试(F5)， 进行更改应用程序 ，并保存它们，服务器将自动重新加载。
PS：要为Flask应用程序启用实时重新加载，请在launch.json 文件中设置“ FLASK_DEBUG”：“ 1” ，因为默认情况下它设置为“ 0”。 
其他改进
确保打印图适合 PDF 页面 (#9403) 
支持使用 “esc” 或 “ctrl+u” 清除交互式窗口输入框的内容 (#10198) 
即使禁用遥测也可以使实验正常进行 (#10008) 
确保在单元执行和单元编辑之间保留单元中的用户代码 (#10949) 
详情见更新说明：
https://devblogs.microsoft.com/python/python-in-visual-studio-code-april-2020-release/

作者 | Jay Alammar
译者 | 高级农民工
通常我们用 Python 绘制的都是二维平面图，但有时也需要绘制三维场景图，比如像下面这样的：
这些图怎么做出来呢？今天就来分享下如何一步步绘制出三维矢量（SVG）图。
八面体
我们先以下面这个八面体为例。
1 安装相关包
首先安装两个必备包：
import pyrr # NumPy 的 3D 函数库
import svgwrite # svg图形处理库
2 定义 3D 图生成环境
接下来定义几个类设置好 3 维图基础环境：
 viewport ：矩形图范围
 camera：包括视图矩阵和投影矩阵
 mesh：svg 矢量图所需的网格表面矩阵、着色器和样式字典
3  生成八面体数据
然后生成八面体每个定点的数据：
def octahedron():
    """Construct an eight-sided polyhedron"""
    f =  sqrt(2.0) / 2.0
    verts = numpy.float32([ ( 0, -1,  0), (-f,  0,  f), ( f,  0,  f), ( f,  0, -f), (-f,  0, -f), ( 0,  1,  0) ])
    triangles = numpy.int32([ (0, 2, 1), (0, 3, 2), (0, 4, 3), (0, 1, 4), (5, 1, 2), (5, 2, 3), (5, 3, 4), (5, 4, 1) ])
    return verts[triangles]
4 pyrr 包渲染
接下来利用 pyrr 3维库渲染上面的原始数据，最后生成 svg 矢量图。
5 生成 svg
上面最后一步生成 svg 图形，需要调用下面的 Engine 函数，略微有些复杂：
以上代码全部封装到类中调用，就可以生成八面体图形。
除了八面体还可以生成很多其他图形。
球体和 Klein 瓶
代码如下：
多面球体
代码如下：
发光的球体
代码实现：
还可以绘制这种曲面体
代码实现如下：
END.
作者： Jay Alammar
链接：https://jalammar.github.io/visual-numpy/
欢迎关注我的公众号：高级农民工。

	

微软发布了 8 月的 Visual Studio Code Python 扩展更新，此版本总共修复了总共 38 个问题。
主要更新内容包括：
支持多个 Python 交互式窗口
这是用户呼声最高的功能之一。默认情况下，每次在命令面板中运行“Python: Create Python Interactive Window”命令时，它将在 VS Code 中创建一个新的交互式窗口：
Python 脚本中的代码单元仍将默认在同一交互式窗口中执行。不过，现在可以配置 Python 扩展以在单独的交互式窗口中运行单独的文件。只需打开设置页面(文件>首选项>设置)，搜索“interactive window mode”，然后将设置值更改为“perFile”即可。
现在，当运行来自不同文件的单元格时，它们将分别在自己的单独窗口上运行：
如果希望保留单个交互式窗口行为，则可以将交互式窗口模式的值设置为“single”。
支持 Pylance
此版本还支持在 python.languageServer 设置中正式添加对 Pylance 的支持。现在可以通过 Visual Studio Code 中的设置编辑器 UI 设置 Pylance。
改进了对重载函数的签名帮助
当调用具有多个替代的功能时，Pylance 改进了其显示签名帮助的方式。现在当 Pylance 粗体显示适当的活动参数时，可以轻松地在签名之间导航。
发布公告：https://devblogs.microsoft.com/python/python-in-visual-studio-code-august-2020-release/
文章转载自 OSCHINA 社区 [oschina.net]
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