vs code如何选择python编译器？

一、vs code如何选择python编译器？

在VS Code中选择Python编译器可以通过两种方式：全局设置和工作区设置。

在全局设置中，可以选择将指定的Python解释器作为默认编译器，适用于所有的项目。

而在工作区设置中，可以针对特定的项目选择不同的Python解释器。只需点击VS Code左下角的选择解释器按钮，在选择菜单中浏览并选择所需的Python解释器即可。这样可以为每个项目使用不同的Python版本或虚拟环境，提供更大的灵活性和定制化。

二、如何打开windows编译器？

快捷键 win + R 打开资源管理器输入: sysedit 点击: 确定 即可看到有 4 个系统文件和一个系统执行窗口

config.bat 文件是控制操作系统初始化,执行内存设配驱动, 限制系统资源.

config.bat 文件中写着, FILES = 40, 表示可以同时打开 40 个文件, 数字越大表示系统执行占用内存就越多,

Autoexec.bat 文件是对硬件进行装载, 比如: 鼠标, 键盘, 光驱, 环境变量

win.ini 文件是: 操作系统基本配置文件, 主要对窗口, 窗口尺寸, 窗口布局, 窗口颜色和鼠标的位置,

system.ini 文件是: 操作系统配置文件, 主要对 键盘 鼠标, 光驱, 字体和 shell 进行加载,

三、python如何打开project？

将arcgispro的.aprx项目包中gdb的数据源路径更换为sde数据源路径。

演示过程：

方式一：脚本中指定好相关参数设置

import arcpy

import json

import sys

import os

import argparse

import re

result = ""

jsontext = {'success': {}, 'msg': ''}

def checkSavedAprxDatasource(output_aprx_path, mapName, targetDb):

check_result = True

desc = arcpy.Describe(targetDb)

saved_aprx = arcpy.mp.ArcGISProject(output_aprx_path)

for saved_map in saved_aprx.listMaps():

if saved_map.name == mapName:

for lyr in saved_map.listLayers():

if lyr.isFeatureLayer:

# print(lyr.connectionProperties)

if lyr.connectionProperties['workspace_factory'].upper() == 'SDE'.upper(

) and lyr.connectionProperties['connection_info']['instance'] == desc.connectionProperties.instance:

pass

else:

check_result = False

return check_result

if __name__ == '__main__':

try:

# linux

# aprxPath = str(sys.argv[1])

# mapName = str(sys.argv[2])

# sourceDb = str(sys.argv[3])

# targetDb = str(sys.argv[4])

# output_aprx_path = str(sys.argv[5])

# local pc

aprxPath = r'D:\rvt\testaprx\testaprx.aprx'

mapName = 'Map'

sourceDb = r'D:\rvt\testaprx\Data.gdb'

targetDb = r'D:\rvt\testaprx\testsde.sde'

output_aprx_path = r'D:\rvt\testaprx\output\export5.aprx'

aprx = arcpy.mp.ArcGISProject(aprxPath)

for m in aprx.listMaps():

if m.name == mapName:

m.updateConnectionProperties(sourceDb, targetDb)

if os.path.exists(output_aprx_path):

os.remove(output_aprx_path)

aprx.saveACopy(output_aprx_path)

checkResult = checkSavedAprxDatasource(

output_aprx_path, mapName, targetDb)

if checkResult:

jsontext['success'] = True

result = json.dumps(jsontext)

sys.stdout.write(result)

else:

jsontext['success'] = False

jsontext['msg'] = 'Failed to replace data source'

result = json.dumps(jsontext)

sys.stdout.write(result)

except Exception as e:

jsontext['success'] = False

jsontext['msg'] = e.args

result = json.dumps(jsontext)

sys.stdout.write(result)

方式二：使用sys.argv[ ]的形式设置相关参数

(arcgispro-py3) D:\rvt\testaprx>python test.py D:\rvt\testaprx\testaprx.aprx Map D:\rvt\testaprx\Data.gdb D:\rvt\testaprx\testsde.sde D:\rvt\testaprx\output\export5.aprx

import arcpy

import json

import sys

import os

import argparse

import re

result = ""

jsontext = {'success': {}, 'msg': ''}

def checkSavedAprxDatasource(output_aprx_path, mapName, targetDb):

check_result = True

desc = arcpy.Describe(targetDb)

saved_aprx = arcpy.mp.ArcGISProject(output_aprx_path)

for saved_map in saved_aprx.listMaps():

if saved_map.name == mapName:

for lyr in saved_map.listLayers():

if lyr.isFeatureLayer:

# print(lyr.connectionProperties)

if lyr.connectionProperties['workspace_factory'].upper() == 'SDE'.upper(

) and lyr.connectionProperties['connection_info']['instance'] == desc.connectionProperties.instance:

pass

else:

check_result = False

return check_result

if __name__ == '__main__':

try:

# linux

aprxPath = str(sys.argv[1])

mapName = str(sys.argv[2])

sourceDb = str(sys.argv[3])

targetDb = str(sys.argv[4])

output_aprx_path = str(sys.argv[5])

print("aprx路径: "+aprxPath)

print("地图视图的名称: "+mapName)

print("当前的数据源路径: "+sourceDb)

print("目标数据源路径: "+targetDb)

print("aprx另存为路径: "+output_aprx_path)

# local pc

# aprxPath = r'D:\rvt\testaprx\testaprx.aprx'

# mapName = 'Map'

# sourceDb = r'D:\rvt\testaprx\Data.gdb'

# targetDb = r'D:\rvt\testaprx\testsde.sde'

# output_aprx_path = r'D:\rvt\testaprx\output\export5.aprx'

aprx = arcpy.mp.ArcGISProject(aprxPath)

for m in aprx.listMaps():

if m.name == mapName:

m.updateConnectionProperties(sourceDb, targetDb)

if os.path.exists(output_aprx_path):

os.remove(output_aprx_path)

aprx.saveACopy(output_aprx_path)

checkResult = checkSavedAprxDatasource(

output_aprx_path, mapName, targetDb)

if checkResult:

jsontext['success'] = True

result = json.dumps(jsontext)

sys.stdout.write(result)

else:

jsontext['success'] = False

jsontext['msg'] = 'Failed to replace data source'

result = json.dumps(jsontext)

sys.stdout.write(result)

except Exception as e:

jsontext['success'] = False

jsontext['msg'] = e.args

result = json.dumps(jsontext)

sys.stdout.write(result)

四、python编译器的作用？

编译器——目标代码就是把高级程序语言转换成机器可以理解执行的机器语言。

链接器的功能开始理解前要先了解一点。头文件在预处理过程中被编译成一个个单独的文件，也就是库文件。而程序是另外的文件，并不包含在库文件里。所以这就需要一个“胶水”把程序和库连接起来形成一个可执行文件（Windows是EXE）。这就是链接器的作用。

解释器理解就简单了，把程序一行行的的理解，执行。首先读一行代码，然后执行这一行代码的意思，接下来读下一行代码，执行次行代码。一次循环往复。

编译器则是读入所有代码，打包成可执行文件，执行。由于我们运行的一般都为编译过后的可执行文件，也就是执行的是机器语言（而且是IDE优化后的），所以运行速度要比解释型语言快。

五、python怎么启编译器？

python启编译器的方法

终端命令下和python自带的IDLE都可以，或者你可以安装第三方编译器，比如pycharm ， sublime text。 终端命令下，输入python回车即可进入python环境。 利用编译器的话，找到编译器图标，双击运行编译器就行

六、python编译器文件多大？

首先，32位平台理论上最多可以支持2**32，或4GB。但操作系统自己保留了其中的一大部分。在Windows上，默认情况下，这个数据块是整个2GB的(您可以将其配置为更低，但有些软件可能会崩溃，因为它假定使用“签名指针”是安全的)，而在其他平台上，它通常更像512MB。

类似地，64位平台理论上最多可以支持2**64，或16EB。在这里，无论操作系统的存储容量是512MB还是2GB，都不会产生显著的影响。

但是，您的硬件可能会限制在44到56位之间(大多数当前系统是48位)，而44位只有256TB。

你的操作系统可能会把事情限制得更远。IIRC，最早的64位linux内核只使用40位(因为当时没有硬件可以使用更多)，只有1TB。

最后，在Windows上，如果你使用的是“basic”或“starter”版本，那么对于windows8homebasic版本，它可能会限制到8GB。这是唯一一个可能影响你的文件。

七、学习Python建议用什么编译器？

1、前言

Python是动态类型的解释型语言。不是静态编译型语言。如果有兴趣，可以看看CPython和IPython解释器的底层实现。我们常用的解释器是Python官方的CPython，下载安装即可。

我以前看这题目问的可是编辑器，不知道怎么又成编译器了。以下答案，我就当问主问的是编辑器来强答了。

在写这个回答之前，内心其实挺矛盾的，因为介绍Python开发工具的文章实在太多了。小到Python官方自带的Python Shell，IDLE。大到PyCharm、Eclipse+PyDev、Anaconda等等。各有各的用处，各有各的特点。

之所以写这个答案，是因为很多知友都在介绍Windows平台下的Python编辑器。那我就拿MacOS平台为例，为大家介绍两款Python编辑器：VSCode和Thonny

扩展问题：

2、VSCode（Visual Studio Code）

Visual Studio Code是微软推出的一个开源（万金油）IDE，基本上可以利用插件完成绝大多数语言的编辑和调试。下载安装好VSCode之后，我门还需要Python解释器，才能运行py代码。

可以打开终端，输入python3查看，如果提示进入了python3交互环境，则不需要到官网下载python3解释器了。

python3
exit()    #如果显示有python3则输入exit()退出python3交互环境

如果输入python3报错，则说明系统没有安装python3解释器，需要到官网，下载MacOS对应的Python3解释器。下载好后完成安装，才能使用VSCode运行py代码。

下载安装Python解释器过程如下：

进入Python官网

安装好Python3解释器后，可以打开终端输入python3查看，如果能进入交互环境，则证明Pyhton3解释器安装成功，还可以查看LaunchPad，如果看到IDLE和Python Launcher，同样证明Python3解释器安装成功。

大家看到这，也许会笑。已经有很多人介绍怎么用VSCode来编写、调试、运行Python了。我为什么还要多此一举呢？因为，我觉得大多数介绍VSCode写Python的方法，都过于强调调试和运行。并没有体现出VSCode的在管理py文件方面的强大。

我个人很想从三个方面来分享一些使用VSCode，书写、管理Python脚本的方法：（1）必备插件 、 （2）使用VSCode工作区、 （3）用户代码片段Python.json（增加自动补全python开头的解释器路径，及coding：utf8申明）

（1）vscode写python推荐插件如下：

1.1、Python //Python的基础插件、调试、解释、运行py代码的基础
1.2、Django
1.3、Jinja
1.4、MagicPython
1.5、Python Extension Pack
1.6、Python Path
1.7、Python-autopep8

2、Anaconda Extension Pack //会高亮、提示、补全Python标准库里没有的关键字
3、Code Runner //生成一键运行程序的按钮，支持很多语言，包括python
4、Bracket Pair Colorizer //为括号生成不同颜色，能醒目的区分括号
5、indent-rainbow //缩进颜色提示，能直接对缩进进行颜色提示
6、vscode-icons //VSCode的图标按钮主题，能很快辨别出代码的语言类型
7、Chinese (Simplified) Language Pack for Visual Studio Code //VSCode的菜单显示中文
8、Visual Studio IntelliCode
9、YAML
10、Project Manager

（2）VSCode工作区

很多人用VSCode写Python都忽略了VSCode提供的工作区（WorkSpace）功能，仅仅把VSCode当作文本编辑器，实则不然。用好VSCode的工作区，就能实现如下功能：

工作区根目录下，各目录互相调用模块，以及模块内的函数；

在多语言坏境中，屏蔽其他语言所需的插件，节约资源（比如，我有两个工作区，一个写Python，一个写C，但我的插件很多，我不想在Python工作区用C的插件，也不想在C工作区用Python的插件，有了工作区，我就可以针对不同的工作区禁用不同的插件）

下面来看看怎么创建VSCode 的工作区：

VSCode没有建立工作区之前，底部是紫色的，如下图（不要关注下图中数字，直接看底部的颜色，紫色就是没有工作区，完全把VSCode当编辑器用）：

而创建了工作区，底部则会显示成蓝色的，如下图：

要怎么创建工作区呢？

说白了，工作区可以理解为程序代码存放的根目录（文件夹），比如，我喜欢在家目录下创建一个Coding目录作为所有代码的根目录，然后分别创建Python、C、Html 目录（文件夹）当作不同代码的工作区。比如：

mkdir ~/Coding/Python

建立Pythpn目录作为我VSCode书写Python代码的工作区，然后，我可以再在这个目录下建立很多小目录，分别存放我的Python代码，比如我创建一个练习Python代码的目录.

mkdir ~/Coding/python/1.test.python

目录创建好后，就可以在VSCode中创建工作区了。步骤请看下列图片：

（3）用户代码片段Python.json（增加自动补全python开头的解释器路径，及coding：utf8申明）

大家在用类Unix写Python的时候，都会频繁输入以下两行注释：

#! /usr/bin/env python3
# _*_ coding: utf-8 _*_

用来说明python3解释器的路径和代码使用utf-8编码支持中文。我们可以通过修改VSCode用户代码片段，来自动补全这两行代码。参见以下截图：

{
	// Place your snippets for python here. Each snippet is defined under a snippet name and has a prefix, body and 
	// description. The prefix is what is used to trigger the snippet and the body will be expanded and inserted. Possible variables are:
	// $1, $2 for tab stops, $0 for the final cursor position, and ${1:label}, ${2:another} for placeholders. Placeholders with the 
	// same ids are connected.
	// Example:
	// "Print to console": {
	// 	"prefix": "log",
	// 	"body": [
	// 		"console.log('$1');",
	// 		"$2"
	// 	],
	// 	"description": "Log output to console"
	// }
	"utf file header": {
		"prefix": "utf",
		"body": [
		"#! /usr/bin/env python3",
		"# _*_ coding: utf-8 _*_"
		],
		"description": "utf file header"
	}
}

这样，每次通过工作区新建py脚本时，输入utf就能自动补全

#! /usr/bin/env python3
# _*_ coding: utf-8 _*_

最后写个python程序，结束VSCode写Python的方法分享

3、Thonny

Thonny是基于python内置图形库tkinter开发出来的支持多平台(windows,Mac,Linux)的python IDE，支持语法着色、代码自动补全、debug等功能，如果你正在寻找一种“轻量级”的python IDE，那么可以试一试Thonny。

官网地址为：http://thonny.org

如果要用Python写一段小代码测试，那就可以试试Thonny，既开源又简单，打开后直接写，写完后保存代码，即刻运行。

图标是这样的：

打开后是这个样子的：

写好后运行即可：

4、附录：知乎Python视频教程合集分享：

（1）用GNU-Linux操作系统学习Python，从入门到精通

该视频合集在介绍Python的基础语法知识之前，着重介绍了类Unix操作系统（GNU-Linux的发行版Ubuntu）的操作和使用。而且每集的时间也不长。作者向初学者展示了GNU-Linux操作系统下的常用操作。非常适合长期使用Windows而不熟悉类Unix的新手入门。

（2）快速学习Python3基础语法

该视频合集着重介绍了Python3的基础语法知识，能够让新手迅速掌握Python3的语法要点。

八、python编译器怎么运行代码？

Python 是一种解释型语言，因此 Python 编译器不会将 Python 代码编译为二进制代码。相反，Python 解释器会逐行解释代码并执行它。因此，要运行 Python 代码，需要安装 Python 解释器并在终端或命令行中输入要执行的 Python 代码。

九、电脑怎么安装python编译器？

在Windows系统中安装Python编译器有以下几个步骤：

1. 下载Python安装文件：访问Python官网https://www.python.org/downloads/，选择适合您操作系统的Python版本，下载对应的安装文件。

2. 安装Python：双击下载的安装文件，按照提示完成Python的安装。在安装过程中，您可以选择是否将Python添加到系统的环境变量中，以便在任何位置使用Python。

3. 验证Python是否安装成功：打开命令提示符窗口（Win+R，输入cmd，回车），输入python，按下回车键，如果出现Python控制台的提示符（>>>），说明Python已经安装成功。

4. 安装Python的集成开发环境（IDE）：Python的集成开发环境有很多种，比如PyCharm、VS Code、Sublime Text等。您可以根据自己的喜好和需要选择一个适合您的IDE进行安装。

5. 在IDE中设置Python解释器：在IDE中打开Python文件时，需要设置Python解释器，以便IDE能够正确地识别和运行Python代码。在IDE的设置中找到Python解释器的设置，指定Python的安装路径即可。

安装完Python和IDE后，您就可以愉快地开始编写Python代码了！

十、python编译器为什么没有菜单？

因为Python的开发者仅仅只是使用Python作为脚本编辑器，没有设计复杂的菜单项，建议可以使用其他的辅助工具。