Последние несколько лет специалисты Microsoft трудились над тем, чтобы добавить поддержку инструментов разработчика Python в одни из наших самых популярных продуктов: Visual Studio Code и Visual Studio. В этом году все заработало. В статье мы познакомимся с инструментами разработчика Python в Visual Studio, Visual Studio Code, Azure и т. д. Заглядывайте под кат!
Python — один из самых быстро развивающихся языков программирования, к которому обращаются как начинающие, так и опытные разработчики. Его популярность обусловлена легкой в освоении семантикой и широким спектром применения, начиная от написания скриптов и заканчивая созданием веб-сервисов и моделей машинного обучения.
Дополнительную информацию и последние новости о Python в Microsoft вы можете найти в блоге Python at Microsoft.
Расширение Python для Visual Studio Code с открытым исходным кодом включает в себя другие общедоступные пакеты Python, чтобы предоставить разработчикам широкие возможности для редактирования, отладки и тестирования кода. Python — самый быстроразвивающийся язык в Visual Studio Code, а соответствующее расширение является одним из самых популярных в разделе Marketplace, посвященном Visual Studio Code!
Чтобы начать работу с расширением, необходимо сначала скачать Visual Studio Code, а затем, следуя нашему руководству Начало работы с Python, установить расширение и настроить основные функции. Рассмотрим некоторые из них.
Прежде всего необходимо убедиться, что Visual Studio Code использует правильный интерпретатор Python. Чтобы сменить интерпретатор, достаточно выбрать нужную версию Python в строке состояния:
Селектор поддерживает множество разных интерпретаторов и сред Python: Python 2, 3, virtualenv, Anaconda, Pipenv и pyenv. После выбора интерпретатора расширение начнет использовать его для функции IntelliSense, рефакторинга, анализа, выполнения и отладки кода.
Чтобы локально запустить скрипт Python, можно воспользоваться командой «Python: Create Terminal» («Python: создать терминал») для создания терминала с активированной средой. Нажмите CTRL + Shift + P (или CMD + Shift + P на Mac), чтобы открыть командную строку. Чтобы выполнить файл Python, достаточно щелкнуть на нем правой кнопкой мыши и выбрать пункт «Run Python File in Terminal» («Запустить файл Python в терминале»):
Эта команда запустит выбранный интерпретатор Python, в данном случае виртуальную среду Python 3.6, для выполнения файла:
Расширение Python также включает шаблоны отладки для многих популярных типов приложений. Перейдите на вкладку «Debug» («Отладка») и выберите «Add Configuration…» («Добавить конфигурацию...») в выпадающем меню конфигурации отладки:
Вы увидите готовые конфигурации для отладки текущего файла, подключающегося к удаленному серверу отладки или соответствующему приложению Flask, Django, Pyramid, PySpark или Scrapy. Для запуска отладки нужно выбрать конфигурацию и нажать зеленую кнопку Play (или клавишу F5 на клавиатуре, FN + F5 на Mac).
Расширение Python поддерживает различные анализаторы кода, для которых можно настроить запуск после сохранения файла Python. PyLint включен по умолчанию, а другой анализатор можно выбрать с помощью команды «Python: Select Linter» («Python: выбрать анализатор кода»):
Это еще не все: предусмотрена поддержка рефакторинга, а также модульного тестирования с помощью unittest, pytest и nose. К тому же вы можете использовать Visual Studio Live Share для удаленной работы над кодом Python вместе с другими разработчиками!
Visual Studio поддерживает большую часть функций Visual Studio Code, но также предлагает все полезные возможности интегрированной среды разработки, что позволяет совершать больше операций без использования командной строки. Visual Studio также предоставляет не имеющие равных возможности для работы с гибридными проектами Python и C# или C++.
Чтобы включить поддержку Python в Visual Studio на Windows, необходимо выбрать рабочую нагрузку «Разработка на Python» и (или) рабочую нагрузку «Приложения для обработки и анализа данных и аналитические приложения» в установщике Visual Studio:
Можно установить различные версии Python и Anaconda, выбрав их в меню дополнительных компонентов (см. правую часть скриншота выше).
После установки рабочей нагрузки Python, можно начать работу, создав проект Python в разделе с помощью меню «Файл -> Новый проект» (в списке установленных компонентов выберите Python):
Чтобы создать приложение с нуля, откройте шаблон приложения Python и приступайте к написанию кода. Также можно создать проект, взяв за основу существующий код Python или используя веб-шаблоны для Flask, Django и Bottle. Ознакомьтесь с нашим Руководством по Flask и Руководством по Django, чтобы получить подробную информацию по разработке веб-приложений с помощью этих платформ и Visual Studio.
Если установлена рабочая нагрузка по обработке и анализу данных, также можно использовать шаблоны для проектов по машинному обучению с использованием Tensorflow и CNTK.
После того как проект создан, управлять виртуальными средами и средами conda можно с помощью узла «Python Environments» («Среды Python») в обозревателе решений и окне среды Python. Щелкнув правой кнопкой мыши по активной среде Python и выбрав соответствующий пункт меню, можно установить дополнительные пакеты:
Visual Studio по-настоящему демонстрирует свои возможности при использовании Python с другими языками. Можно объединять проекты Python и C++ для создания решения или даже встраивать файлы .py в проекты C++ или C#!
Можно даже проводить отладку кода на обоих языках в рамках одного сеанса, например, переключившись с типа отладки C++ на Python/Native:
Ознакомиться с подробной информацией о вставке Python в приложения C++ можно в публикации Вставка Python в проект C++ в блоге Python.
Кроме того, Visual Studio включает профилировщик Python и поддерживает модульное тестирование Python в Обозревателе тестов.
Пакет Azure SDK для Python позволяет создавать службы в Azure, управлять ими и взаимодействовать с ними. Командная строка Azure CLI написана на Python, поэтому почти все, что она позволяет сделать, вы можете также выполнить на программном уровне с помощью пакета Python SDK.
Можно устанавливать отдельные библиотеки, например для установки пакета SDK для взаимодействия с Azure Storage воспользуйтесь командой:
Рекомендуется устанавливать только нужные вам пакеты, но для удобства вы можете установить весь набор пакетов Azure SDK, выполнив следующую команду:
После установки пакета SDK вы получаете доступ ко множеству полезных служб, начиная от использования API машинного обучения с помощью Azure Cognitive Services и заканчивая размещением глобально распределенных данных с помощью Azure Cosmos DB.
Веб-приложения можно развернуть с помощью функции Azure «Веб-приложение для контейнеров». Ознакомьтесь с видео From Zero to Azure with Python and Visual Studio Code (В Azure с нуля с помощью Python и Visual Studio Code), предоставляющим всю необходимую информацию по развертыванию приложений Flask с использованием Visual Studio Code. Также обратите внимание на краткое пособие по развертыванию приложения Flask с использованием командной строки.
Кроме того, на Azure можно запускать свободно размещенные блокноты Jupyter, поэтому локальная установка Jupyter не потребуется. К блокнотам Jupyter можно открывать доступ для их совместного использования. Например, вы можете просмотреть находящийся в общем доступе блокнот для создания рукописного текста с помощью машинного обучения:
Войдите в учетную запись на notebooks.azure.com, чтобы опробовать клонирование и запуск блокнотов Jupyter!
Читайте электронную книгу Создание современных приложений на основе больших данных в глобальном масштабе, чтобы узнать, как готовая к использованию глобально распределенная служба баз данных Azure Cosmos DB меняет подходы к управлению данными. Обеспечивайте доступность, согласованность и защиту данных, используя передовые отраслевые технологии корпоративного класса для соблюдения нормативных требований и обеспечения безопасности. Начните разработку лучших приложений для своих пользователей на базе одной из пяти четко определенных моделей согласованности.
→ Скачать
В этом семинаре присоединитесь к рассказу регионального директора Microsoft Эрику Бойду, MVP Azure, о том, как выбрать правильные виртуальные машины, хранилища и сети для приложений и рабочих нагрузок в Azure.
→ Скачать/Посмотреть
Используйте структурированный подход к разработке облачных приложений. В этой 300-страничной электронной книге об архитектуре облачных вычислений рассматриваются рекомендации по архитектуре, разработке и внедрению, которые применяются независимо от выбранной облачной платформы. В это руководство включены шаги по:
→ Скачать
Python — один из самых быстро развивающихся языков программирования, к которому обращаются как начинающие, так и опытные разработчики. Его популярность обусловлена легкой в освоении семантикой и широким спектром применения, начиная от написания скриптов и заканчивая созданием веб-сервисов и моделей машинного обучения.
Дополнительную информацию и последние новости о Python в Microsoft вы можете найти в блоге Python at Microsoft.
Visual Studio Code
Расширение Python для Visual Studio Code с открытым исходным кодом включает в себя другие общедоступные пакеты Python, чтобы предоставить разработчикам широкие возможности для редактирования, отладки и тестирования кода. Python — самый быстроразвивающийся язык в Visual Studio Code, а соответствующее расширение является одним из самых популярных в разделе Marketplace, посвященном Visual Studio Code!
Чтобы начать работу с расширением, необходимо сначала скачать Visual Studio Code, а затем, следуя нашему руководству Начало работы с Python, установить расширение и настроить основные функции. Рассмотрим некоторые из них.
Прежде всего необходимо убедиться, что Visual Studio Code использует правильный интерпретатор Python. Чтобы сменить интерпретатор, достаточно выбрать нужную версию Python в строке состояния:
Селектор поддерживает множество разных интерпретаторов и сред Python: Python 2, 3, virtualenv, Anaconda, Pipenv и pyenv. После выбора интерпретатора расширение начнет использовать его для функции IntelliSense, рефакторинга, анализа, выполнения и отладки кода.
Чтобы локально запустить скрипт Python, можно воспользоваться командой «Python: Create Terminal» («Python: создать терминал») для создания терминала с активированной средой. Нажмите CTRL + Shift + P (или CMD + Shift + P на Mac), чтобы открыть командную строку. Чтобы выполнить файл Python, достаточно щелкнуть на нем правой кнопкой мыши и выбрать пункт «Run Python File in Terminal» («Запустить файл Python в терминале»):
Эта команда запустит выбранный интерпретатор Python, в данном случае виртуальную среду Python 3.6, для выполнения файла:
Расширение Python также включает шаблоны отладки для многих популярных типов приложений. Перейдите на вкладку «Debug» («Отладка») и выберите «Add Configuration…» («Добавить конфигурацию...») в выпадающем меню конфигурации отладки:
Вы увидите готовые конфигурации для отладки текущего файла, подключающегося к удаленному серверу отладки или соответствующему приложению Flask, Django, Pyramid, PySpark или Scrapy. Для запуска отладки нужно выбрать конфигурацию и нажать зеленую кнопку Play (или клавишу F5 на клавиатуре, FN + F5 на Mac).
Расширение Python поддерживает различные анализаторы кода, для которых можно настроить запуск после сохранения файла Python. PyLint включен по умолчанию, а другой анализатор можно выбрать с помощью команды «Python: Select Linter» («Python: выбрать анализатор кода»):
Это еще не все: предусмотрена поддержка рефакторинга, а также модульного тестирования с помощью unittest, pytest и nose. К тому же вы можете использовать Visual Studio Live Share для удаленной работы над кодом Python вместе с другими разработчиками!
Python в Visual Studio
Visual Studio поддерживает большую часть функций Visual Studio Code, но также предлагает все полезные возможности интегрированной среды разработки, что позволяет совершать больше операций без использования командной строки. Visual Studio также предоставляет не имеющие равных возможности для работы с гибридными проектами Python и C# или C++.
Чтобы включить поддержку Python в Visual Studio на Windows, необходимо выбрать рабочую нагрузку «Разработка на Python» и (или) рабочую нагрузку «Приложения для обработки и анализа данных и аналитические приложения» в установщике Visual Studio:
Можно установить различные версии Python и Anaconda, выбрав их в меню дополнительных компонентов (см. правую часть скриншота выше).
После установки рабочей нагрузки Python, можно начать работу, создав проект Python в разделе с помощью меню «Файл -> Новый проект» (в списке установленных компонентов выберите Python):
Чтобы создать приложение с нуля, откройте шаблон приложения Python и приступайте к написанию кода. Также можно создать проект, взяв за основу существующий код Python или используя веб-шаблоны для Flask, Django и Bottle. Ознакомьтесь с нашим Руководством по Flask и Руководством по Django, чтобы получить подробную информацию по разработке веб-приложений с помощью этих платформ и Visual Studio.
Если установлена рабочая нагрузка по обработке и анализу данных, также можно использовать шаблоны для проектов по машинному обучению с использованием Tensorflow и CNTK.
После того как проект создан, управлять виртуальными средами и средами conda можно с помощью узла «Python Environments» («Среды Python») в обозревателе решений и окне среды Python. Щелкнув правой кнопкой мыши по активной среде Python и выбрав соответствующий пункт меню, можно установить дополнительные пакеты:
Visual Studio по-настоящему демонстрирует свои возможности при использовании Python с другими языками. Можно объединять проекты Python и C++ для создания решения или даже встраивать файлы .py в проекты C++ или C#!
Можно даже проводить отладку кода на обоих языках в рамках одного сеанса, например, переключившись с типа отладки C++ на Python/Native:
Ознакомиться с подробной информацией о вставке Python в приложения C++ можно в публикации Вставка Python в проект C++ в блоге Python.
Кроме того, Visual Studio включает профилировщик Python и поддерживает модульное тестирование Python в Обозревателе тестов.
Python в Azure
Пакет Azure SDK для Python позволяет создавать службы в Azure, управлять ими и взаимодействовать с ними. Командная строка Azure CLI написана на Python, поэтому почти все, что она позволяет сделать, вы можете также выполнить на программном уровне с помощью пакета Python SDK.
Можно устанавливать отдельные библиотеки, например для установки пакета SDK для взаимодействия с Azure Storage воспользуйтесь командой:
pip install azure-storageРекомендуется устанавливать только нужные вам пакеты, но для удобства вы можете установить весь набор пакетов Azure SDK, выполнив следующую команду:
pip install azureПосле установки пакета SDK вы получаете доступ ко множеству полезных служб, начиная от использования API машинного обучения с помощью Azure Cognitive Services и заканчивая размещением глобально распределенных данных с помощью Azure Cosmos DB.
Веб-приложения можно развернуть с помощью функции Azure «Веб-приложение для контейнеров». Ознакомьтесь с видео From Zero to Azure with Python and Visual Studio Code (В Azure с нуля с помощью Python и Visual Studio Code), предоставляющим всю необходимую информацию по развертыванию приложений Flask с использованием Visual Studio Code. Также обратите внимание на краткое пособие по развертыванию приложения Flask с использованием командной строки.
Кроме того, на Azure можно запускать свободно размещенные блокноты Jupyter, поэтому локальная установка Jupyter не потребуется. К блокнотам Jupyter можно открывать доступ для их совместного использования. Например, вы можете просмотреть находящийся в общем доступе блокнот для создания рукописного текста с помощью машинного обучения:
Войдите в учетную запись на notebooks.azure.com, чтобы опробовать клонирование и запуск блокнотов Jupyter!
Полезные материалы по теме
Мини-книга «Создавайте более качественные приложения и быстро используйте данные там, где это нужно»
Читайте электронную книгу Создание современных приложений на основе больших данных в глобальном масштабе, чтобы узнать, как готовая к использованию глобально распределенная служба баз данных Azure Cosmos DB меняет подходы к управлению данными. Обеспечивайте доступность, согласованность и защиту данных, используя передовые отраслевые технологии корпоративного класса для соблюдения нормативных требований и обеспечения безопасности. Начните разработку лучших приложений для своих пользователей на базе одной из пяти четко определенных моделей согласованности.
→ Скачать
Семинар «Как выбрать правильную инфраструктуру для выполнения ваших рабочих нагрузок в Azure»
В этом семинаре присоединитесь к рассказу регионального директора Microsoft Эрику Бойду, MVP Azure, о том, как выбрать правильные виртуальные машины, хранилища и сети для приложений и рабочих нагрузок в Azure.
→ Скачать/Посмотреть
Руководство по архитектуре облачных приложений
Используйте структурированный подход к разработке облачных приложений. В этой 300-страничной электронной книге об архитектуре облачных вычислений рассматриваются рекомендации по архитектуре, разработке и внедрению, которые применяются независимо от выбранной облачной платформы. В это руководство включены шаги по:
- выбору правильного стиля архитектуры облачного приложения для своего приложения или решения;
- выбору соответствующих технологий вычислений и хранения данных;
- внедрению 10 принципов разработки для создания масштабируемого, отказоустойчивого и управляемого приложения;
- следованию пяти принципам создания качественного программного обеспечения, гарантирующего успех вашего облачного приложения;
- использованию конструктивных шаблонов, предназначенных для проблемы, которую вы пытаетесь решить.
→ Скачать
