Как скомпилировать python в exe файл в visual studio code
In this tutorial, you use Python 3 to create the simplest Python "Hello World" application in Visual Studio Code. By using the Python extension, you make VS Code into a great lightweight Python IDE (which you may find a productive alternative to PyCharm).
This tutorial introduces you to VS Code as a Python environment, primarily how to edit, run, and debug code through the following tasks:
- Write, run, and debug a Python "Hello World" Application
- Learn how to install packages by creating Python virtual environments
- Write a simple Python script to plot figures within VS Code
If you have any problems, feel free to file an issue for this tutorial in the VS Code documentation repository.
Prerequisites
To successfully complete this tutorial, you need to first setup your Python development environment. Specifically, this tutorial requires:
- VS Code
- VS Code Python extension
- Python 3
Install Visual Studio Code and the Python Extension
If you have not already done so, install VS Code.
Next, install the Python extension for VS Code from the Visual Studio Marketplace. For additional details on installing extensions, see Extension Marketplace. The Python extension is named Python and it's published by Microsoft.
Install a Python interpreter
Along with the Python extension, you need to install a Python interpreter. Which interpreter you use is dependent on your specific needs, but some guidance is provided below.
Windows
Note: If you don't have admin access, an additional option for installing Python on Windows is to use the Microsoft Store. The Microsoft Store provides installs of Python 3.7, Python 3.8, Python 3.9, and Python 3.10. Be aware that you might have compatibility issues with some packages using this method.
macOS
The system install of Python on macOS is not supported. Instead, an installation through Homebrew is recommended. To install Python using Homebrew on macOS use brew install python3 at the Terminal prompt.
Note On macOS, make sure the location of your VS Code installation is included in your PATH environment variable. See these setup instructions for more information.
Linux
The built-in Python 3 installation on Linux works well, but to install other Python packages you must install pip with get-pip.py.
Other options
Data Science: If your primary purpose for using Python is Data Science, then you might consider a download from Anaconda. Anaconda provides not just a Python interpreter, but many useful libraries and tools for data science.
Windows Subsystem for Linux: If you are working on Windows and want a Linux environment for working with Python, the Windows Subsystem for Linux (WSL) is an option for you. If you choose this option, you'll also want to install the Remote - WSL extension. For more information about using WSL with VS Code, see VS Code Remote Development or try the Working in WSL tutorial, which will walk you through setting up WSL, installing Python, and creating a Hello World application running in WSL.
Verify the Python installation
To verify that you've installed Python successfully on your machine, run one of the following commands (depending on your operating system):
Linux/macOS: open a Terminal Window and type the following command:
Windows: open a command prompt and run the following command:
If the installation was successful, the output window should show the version of Python that you installed.
Note You can use the py -0 command in the VS Code integrated terminal to view the versions of python installed on your machine. The default interpreter is identified by an asterisk (*).
Start VS Code in a project (workspace) folder
Using a command prompt or terminal, create an empty folder called "hello", navigate into it, and open VS Code ( code ) in that folder ( . ) by entering the following commands:
Note: If you're using an Anaconda distribution, be sure to use an Anaconda command prompt.
By starting VS Code in a folder, that folder becomes your "workspace". VS Code stores settings that are specific to that workspace in .vscode/settings.json , which are separate from user settings that are stored globally.
Alternately, you can run VS Code through the operating system UI, then use File > Open Folder to open the project folder.
Select a Python interpreter
Python is an interpreted language, and in order to run Python code and get Python IntelliSense, you must tell VS Code which interpreter to use.
From within VS Code, select a Python 3 interpreter by opening the Command Palette ( ⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P ) ), start typing the Python: Select Interpreter command to search, then select the command. You can also use the Select Python Environment option on the Status Bar if available (it may already show a selected interpreter, too):
The command presents a list of available interpreters that VS Code can find automatically, including virtual environments. If you don't see the desired interpreter, see Configuring Python environments.
Note: When using an Anaconda distribution, the correct interpreter should have the suffix ('base':conda) , for example Python 3.7.3 64-bit ('base':conda) .
Selecting an interpreter sets which interpreter will be used by the Python extension for that workspace.
Note: If you select an interpreter without a workspace folder open, VS Code sets python.defaultInterpreterPath in User scope instead, which sets the default interpreter for VS Code in general. The user setting makes sure you always have a default interpreter for Python projects. The workspace settings lets you override the user setting.
Create a Python Hello World source code file
From the File Explorer toolbar, select the New File button on the hello folder:
Name the file hello.py , and it automatically opens in the editor:
By using the .py file extension, you tell VS Code to interpret this file as a Python program, so that it evaluates the contents with the Python extension and the selected interpreter.
Note: The File Explorer toolbar also allows you to create folders within your workspace to better organize your code. You can use the New folder button to quickly create a folder.
Now that you have a code file in your Workspace, enter the following source code in hello.py :
When you start typing print , notice how IntelliSense presents auto-completion options.
IntelliSense and auto-completions work for standard Python modules as well as other packages you've installed into the environment of the selected Python interpreter. It also provides completions for methods available on object types. For example, because the msg variable contains a string, IntelliSense provides string methods when you type msg. :
Feel free to experiment with IntelliSense some more, but then revert your changes so you have only the msg variable and the print call, and save the file ( ⌘S (Windows, Linux Ctrl+S ) ).
For full details on editing, formatting, and refactoring, see Editing code. The Python extension also has full support for Linting.
Run Hello World
It's simple to run hello.py with Python. Just click the Run Python File in Terminal play button in the top-right side of the editor.
The button opens a terminal panel in which your Python interpreter is automatically activated, then runs python3 hello.py (macOS/Linux) or python hello.py (Windows):
There are three other ways you can run Python code within VS Code:
Right-click anywhere in the editor window and select Run Python File in Terminal (which saves the file automatically):
Select one or more lines, then press Shift+Enter or right-click and select Run Selection/Line in Python Terminal. This command is convenient for testing just a part of a file.
From the Command Palette ( ⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P ) ), select the Python: Start REPL command to open a REPL terminal for the currently selected Python interpreter. In the REPL, you can then enter and run lines of code one at a time.
Configure and run the debugger
Let's now try debugging our simple Hello World program.
First, set a breakpoint on line 2 of hello.py by placing the cursor on the print call and pressing F9 . Alternately, just click in the editor's left gutter, next to the line numbers. When you set a breakpoint, a red circle appears in the gutter.
Next, to initialize the debugger, press F5 . Since this is your first time debugging this file, a configuration menu will open from the Command Palette allowing you to select the type of debug configuration you would like for the opened file.
Note: VS Code uses JSON files for all of its various configurations; launch.json is the standard name for a file containing debugging configurations.
These different configurations are fully explained in Debugging configurations; for now, just select Python File, which is the configuration that runs the current file shown in the editor using the currently selected Python interpreter.
You can also start the debugger by clicking on the down-arrow next to the run button on the editor, and selecting Debug Python File in Terminal.
The debugger will stop at the first line of the file breakpoint. The current line is indicated with a yellow arrow in the left margin. If you examine the Local variables window at this point, you will see now defined msg variable appears in the Local pane.
A debug toolbar appears along the top with the following commands from left to right: continue ( F5 ), step over ( F10 ), step into ( F11 ), step out ( ⇧F11 (Windows, Linux Shift+F11 ) ), restart ( ⇧⌘F5 (Windows, Linux Ctrl+Shift+F5 ) ), and stop ( ⇧F5 (Windows, Linux Shift+F5 ) ).
The Status Bar also changes color (orange in many themes) to indicate that you're in debug mode. The Python Debug Console also appears automatically in the lower right panel to show the commands being run, along with the program output.
To continue running the program, select the continue command on the debug toolbar ( F5 ). The debugger runs the program to the end.
Tip Debugging information can also be seen by hovering over code, such as variables. In the case of msg , hovering over the variable will display the string Hello world in a box above the variable.
You can also work with variables in the Debug Console (If you don't see it, select Debug Console in the lower right area of VS Code, or select it from the . menu.) Then try entering the following lines, one by one, at the > prompt at the bottom of the console:
Select the blue Continue button on the toolbar again (or press F5) to run the program to completion. "Hello World" appears in the Python Debug Console if you switch back to it, and VS Code exits debugging mode once the program is complete.
If you restart the debugger, the debugger again stops on the first breakpoint.
To stop running a program before it's complete, use the red square stop button on the debug toolbar ( ⇧F5 (Windows, Linux Shift+F5 ) ), or use the Run > Stop debugging menu command.
For full details, see Debugging configurations, which includes notes on how to use a specific Python interpreter for debugging.
Tip: Use Logpoints instead of print statements: Developers often litter source code with print statements to quickly inspect variables without necessarily stepping through each line of code in a debugger. In VS Code, you can instead use Logpoints. A Logpoint is like a breakpoint except that it logs a message to the console and doesn't stop the program. For more information, see Logpoints in the main VS Code debugging article.
Install and use packages
Let's now run an example that's a little more interesting. In Python, packages are how you obtain any number of useful code libraries, typically from PyPI. For this example, you use the matplotlib and numpy packages to create a graphical plot as is commonly done with data science. (Note that matplotlib cannot show graphs when running in the Windows Subsystem for Linux as it lacks the necessary UI support.)
Return to the Explorer view (the top-most icon on the left side, which shows files), create a new file called standardplot.py , and paste in the following source code:
Tip: If you enter the above code by hand, you may find that auto-completions change the names after the as keywords when you press Enter at the end of a line. To avoid this, type a space, then Enter .
Next, try running the file in the debugger using the "Python: Current file" configuration as described in the last section.
Unless you're using an Anaconda distribution or have previously installed the matplotlib package, you should see the message, "ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib'". Such a message indicates that the required package isn't available in your system.
To install the matplotlib package (which also installs numpy as a dependency), stop the debugger and use the Command Palette to run Terminal: Create New Terminal ( ⌃⇧` (Windows, Linux Ctrl+Shift+` ) ). This command opens a command prompt for your selected interpreter.
A best practice among Python developers is to avoid installing packages into a global interpreter environment. You instead use a project-specific virtual environment that contains a copy of a global interpreter. Once you activate that environment, any packages you then install are isolated from other environments. Such isolation reduces many complications that can arise from conflicting package versions. To create a virtual environment and install the required packages, enter the following commands as appropriate for your operating system:
Note: For additional information about virtual environments, see Environments.
Create and activate the virtual environment
Note: When you create a new virtual environment, you should be prompted by VS Code to set it as the default for your workspace folder. If selected, the environment will automatically be activated when you open a new terminal.
For Windows
If the activate command generates the message "Activate.ps1 is not digitally signed. You cannot run this script on the current system.", then you need to temporarily change the PowerShell execution policy to allow scripts to run (see About Execution Policies in the PowerShell documentation):
For macOS/Linux
Select your new environment by using the Python: Select Interpreter command from the Command Palette.
Install the packages
Rerun the program now (with or without the debugger) and after a few moments a plot window appears with the output:
Once you are finished, type deactivate in the terminal window to deactivate the virtual environment.
For additional examples of creating and activating a virtual environment and installing packages, see the Django tutorial and the Flask tutorial.
Next steps
You can configure VS Code to use any Python environment you have installed, including virtual and conda environments. You can also use a separate environment for debugging. For full details, see Environments.
To learn to build web apps with the Django and Flask frameworks, see the following tutorials:
Working with Python in Visual Studio Code, using the Microsoft Python extension, is simple, fun, and productive. The extension makes VS Code an excellent Python editor, and works on any operating system with a variety of Python interpreters. It leverages all of VS Code's power to provide auto complete and IntelliSense, linting, debugging, and unit testing, along with the ability to easily switch between Python environments, including virtual and conda environments.
This article provides only an overview of the different capabilities of the Python extension for VS Code. For a walkthrough of editing, running, and debugging code, use the button below.
Install Python and the Python extension
Once you have a version of Python installed, activate it using the Python: Select Interpreter command. If VS Code doesn't automatically locate the interpreter you're looking for, refer to Environments - Manually specify an interpreter.
You can configure the Python extension through settings. Learn more in the Python Settings reference.
Windows Subsystem for Linux: If you are on Windows, WSL is a great way to do Python development. You can run Linux distributions on Windows and Python is often already installed. When coupled with the Remote - WSL extension, you get full VS Code editing and debugging support while running in the context of WSL. To learn more, go to Developing in WSL or try the Working in WSL tutorial.
Run Python code
To experience Python, create a file (using the File Explorer) named hello.py and paste in the following code:
The Python extension then provides shortcuts to run Python code in the currently selected interpreter (Python: Select Interpreter in the Command Palette):
- In the text editor: right-click anywhere in the editor and select Run Python File in Terminal. If invoked on a selection, only that selection is run.
- In Explorer: right-click a Python file and select Run Python File in Terminal.
You can also use the Terminal: Create New Terminal command to create a terminal in which VS Code automatically activates the currently selected interpreter. See Environments below. The Python: Start REPL activates a terminal with the currently selected interpreter and then runs the Python REPL.
For a more specific walkthrough on running code, see the tutorial.
Autocomplete and IntelliSense
The Python extension supports code completion and IntelliSense using the currently selected interpreter. IntelliSense is a general term for a number of features, including intelligent code completion (in-context method and variable suggestions) across all your files and for built-in and third-party modules.
IntelliSense quickly shows methods, class members, and documentation as you type, and you can trigger completions at any time with ⌃Space (Windows, Linux Ctrl+Space ) . You can also hover over identifiers for more information about them.
Tip: Check out the IntelliCode extension for VS Code (preview). IntelliCode provides a set of AI-assisted capabilities for IntelliSense in Python, such as inferring the most relevant auto-completions based on the current code context.
Linting
Linting analyzes your Python code for potential errors, making it easy to navigate to and correct different problems.
The Python extension can apply a number of different linters including Pylint, pycodestyle, Flake8, mypy, pydocstyle, prospector, and pylama. See Linting.
Debugging
No more print statement debugging! Set breakpoints, inspect data, and use the debug console as you run your program step by step. Debug a number of different types of Python applications, including multi-threaded, web, and remote applications.
For Python-specific details, including setting up your launch.json configuration and remote debugging, see Debugging. General VS Code debugging information is found in the debugging document. The Django and Flask tutorials also demonstrate debugging in the context of those web apps, including debugging Django page templates.
Environments
The Python extension automatically detects Python interpreters that are installed in standard locations. It also detects conda environments as well as virtual environments in the workspace folder. See Configuring Python environments.
The current environment is shown on the left side of the VS Code Status Bar:
The Status Bar also indicates if no interpreter is selected:
The selected environment is used for IntelliSense, auto-completions, linting, formatting, and any other language-related feature other than debugging. It is also activated when you use run Python in a terminal.
To change the current interpreter, which includes switching to conda or virtual environments, select the interpreter name on the Status Bar or use the Python: Select Interpreter command.
VS Code prompts you with a list of detected environments as well as any you've added manually to your user settings (see Configuring Python environments).
Installing packages
Packages are installed using the Terminal panel and commands like pip install (Windows) and pip3 install (macOS/Linux). VS Code installs that package into your project along with its dependencies. Examples are given in the Python tutorial as well as the Django and Flask tutorials.
Jupyter notebooks
If you open a Jupyter notebook file ( .ipynb ) in VS Code, you can use the Jupyter Notebook Editor to directly view, modify, and run code cells.
Opening a notebook as a Python file allows you to use all of VS Code's debugging capabilities. You can then save the notebook file and open it again as a notebook in the Notebook Editor, Jupyter, or even upload it to a service like Azure Notebooks.
Using either method, Notebook Editor or a Python file, you can also connect to a remote Jupyter server for running the code. For more information, see Jupyter support.
Testing
The Python extension supports testing with unittest and pytest.
To run tests, you enable one of the frameworks in settings. Each framework also has specific settings, such as arguments that identify paths and patterns for test discovery.
Once discovered, VS Code provides a variety of commands (on the Status Bar, the Command Palette, and elsewhere) to run and debug tests, including the ability to run individual test files and individual methods.
Configuration
The Python extension provides a wide variety of settings for its various features. These are described on their relevant topics, such as Editing code, Linting, Debugging, and Testing. The complete list is found in the Settings reference.
Other popular Python extensions
The Microsoft Python extension provides all of the features described previously in this article. Additional Python language support can be added to VS Code by installing other popular Python extensions.
- Open the Extensions view ( ⇧⌘X (Windows, Linux Ctrl+Shift+X ) ).
- Filter the extension list by typing 'python'.
The extensions shown above are dynamically queried. Click on an extension tile above to read the description and reviews to decide which extension is best for you. See more in the Marketplace.
How to compile .py to .exe in Microsoft Visual Studio Community 2017?
How do you compile .py to .exe in Microsoft Visual Studio 2017? I have looked through the menus but can not find what I’m looking for?
2 Answers 2
Hey Tom!
You can compile it, but only into a .pyc file which is a compiled python file, which I do not know what it does. I personally chose to installed pyinstaller, and ran pyinstaller [filename].py from the command line. It is easier than py2exe.
Python is usually not compiled but executed using the python interpreter.
You should only ever compile it to an .exe if you want to execute it on windows without having to install python first. That can be done by using pyinstaller or py2exe (in case you use python 2).
Related
Hot Network Questions
Subscribe to RSS
To subscribe to this RSS feed, copy and paste this URL into your RSS reader.
Как создать exe файл для Python кода с помощью PyInstaller
Установка PyInstaller не отличается от установки любой другой библиотеки Python.
Вот так можно проверить версию PyInstaller.
Я использую PyInstaller версии 4.2.
Создание exe файла с помощью PyInstaller
PyInstaller собирает в один пакет Python-приложение и все необходимые ему библиотеки следующим образом:
- Считывает файл скрипта.
- Анализирует код для выявления всех зависимостей, необходимых для работы. spec, который содержит название скрипта, библиотеки-зависимости, любые файлы, включая те параметры, которые были переданы в команду PyInstaller.
- Собирает копии всех библиотек и файлов вместе с активным интерпретатором Python.
- Создает папку BUILD в папке со скриптом и записывает логи вместе с рабочими файлами в BUILD.
- Создает папку DIST в папке со скриптом, если она еще не существует.
- Записывает все необходимые файлы вместе со скриптом или в одну папку, или в один исполняемый файл.
Если использовать параметр команды onedir или -D при генерации исполняемого файла, тогда все будет помещено в одну папку. Это поведение по умолчанию. Если же использовать параметр onefile или -F , то все окажется в одном исполняемом файле.
Возьмем в качестве примера простейший скрипт на Python c названием simple.py, который содержит такой код.
Создадим один исполняемый файл. В командной строке введите:
После завершения установки будет две папки, BUILD и DIST, а также новый файл с расширением .spec. Spec-файл будет называться так же, как и файл скрипта.
Python создает каталог распространения, который содержит основной исполняемый файл, а также все динамические библиотеки.
Вот что произойдет после запуска файла.
Также, открыв spec-файл, можно увидеть раздел datas, в котором указывается, что файл netflix_titles.csv копируется в текущую директорию.
Запустим файл simple1.exe, появится консоль с выводом: Всего фильмов: 7787 .
Добавление файлов с данными и параметр onefile
Скрипт обновлен для чтения папки TEMP и файлов с данными. Создадим exe-файл с помощью onefile и add-data.
После успешного создания файл simple1.exe появится в папке DIST.
Можно скопировать исполняемый файл на рабочий стол и запустить, чтобы убедиться, что нет никакой ошибки, связанной с отсутствием файла.
Дополнительные импорты с помощью Hidden Imports
Исполняемому файлу требуются все импорты, которые нужны Python-скрипту. Иногда PyInstaller может пропустить динамические импорты или импорты второго уровня, возвращая ошибку ImportError: No module named …
Для решения этой ошибки нужно передать название недостающей библиотеки в hidden-import.
Например, чтобы добавить библиотеку os, нужно написать вот так:
Файл spec
Файл spec — это первый файл, который PyInstaller создает, чтобы закодировать содержимое скрипта Python вместе с параметрами, переданными при запуске.
PyInstaller считывает содержимое файла для создания исполняемого файла, определяя все, что может понадобиться для него.
Файл с расширением .spec сохраняется по умолчанию в текущей директории.
Если у вас есть какое-либо из нижеперечисленных требований, то вы можете изменить файл спецификации:
- Собрать в один бандл с исполняемым файлы данных.
- Включить другие исполняемые файлы: .dll или .so.
- С помощью библиотек собрать в один бандл несколько программы.
Например, есть скрипт simpleModel.py, который использует TensorFlow и выводит номер версии этой библиотеки.
Компилируем модель с помощью PyInstaller:
После успешной компиляции запускаем исполняемый файл, который возвращает следующую ошибку.
Исправим ее, обновив файл spec. Одно из решений — создать файл spec.
Команда pyi-makespec создает spec-файл по умолчанию, содержащий все параметры, которые можно указать в командной строке. Файл simpleModel.spec создается в текущей директории.
Поскольку был использован параметр —onefile , то внутри файла будет только раздел exe.
Если использовать параметр по умолчанию или onedir, то вместе с exe-разделом будет также и раздел collect.
Можно открыть simpleModel.spec и добавить следующий текст для создания хуков.
Создаем хуки и добавляем их в hidden imports и раздел данных.
Файлы хуков расширяют возможность PyInstaller обрабатывать такие требования, как необходимость включать дополнительные данные или импортировать динамические библиотеки.
Обычно пакеты Python используют нормальные методы для импорта своих зависимостей, но в отдельных случаях, как например TensorFlow, существует необходимость импорта динамических библиотек. PyInstaller не может найти все библиотеки, или же их может быть слишком много. В таком случае рекомендуется использовать вспомогательный инструмент для импорта из PyInstaller.utils.hooks и собрать все подмодули для библиотеки.
Скомпилируем модель после обновления файла simpleModel.spec.
Скопируем исполняемый файл на рабочий стол и увидим, что теперь он корректно отображает версию TensorFlow.
Вывод:
PyInstaller предлагает несколько вариантов создания простых и сложных исполняемых файлов из Python-скриптов:
Преобразуем проект на Python в исполняемый файл .EXE
С помощью Auto PY to EXE можно с лёгкостью преобразовывать файлы .py в файлы .exe . Благодаря этому ваш проект на Python будет работать как десктопное приложение и вы сможете запускать приложение на других машинах без необходимости установки Python.
В этой статье я расскажу, как преобразовать проект на Python в исполняемый файл. Решение будет работать вне зависимости от количества файлов .py в приложении. Стоит учесть, что Auto PY to EXE работает только с Python 3.5 или выше.
Установка Auto PY to EXE
Установка через pip
При помощи следующей команды можно установить текущую версию Auto PY to EXE.
Установка с GitHub
Также можно выполнить установку напрямую с GitHub. Для установки Auto PY to EXE с GitHub необходимо сначала клонировать репозиторий GitHub.
Затем нужно перейти в папку auto-py-to-exe .
Теперь необходимо запустить файл setup.py .
Можно также проверить версию при помощи следующей команды:
Проверяем версию
Текущая версия Auto PY to EXE 2.9.0 и теперь она установлена на ваш компьютер.
Открываем приложение
Чтобы открыть Auto PY to EXE, нужно выполнить в терминале следующую команду:
Откроется удобное приложение с GUI:
Интерфейс пользователя Auto PY to EXE
Теперь с помощью этого интерфейса можно преобразовать файл .py в .exe .
Процесс преобразования
Шаг 1. Добавляем местоположение файла
Для преобразования .py в .exe сначала необходимо указать путь к файлу Python. Достаточно перейти к местоположению файла, который нужно преобразовать, а затем добавить путь.
Добавляем местоположение файла
Я добавил местоположение основного файла Python моего проекта. Здесь я использую для примера один из своих проектов на Python. Это приложение с GUI, визуализирующее различные алгоритмы сортировки. О создании этого проекта можно прочитать здесь: Build a Sorting Algorithm Visualizer in Python
Шаг 2. Выбор «One Directory» или «One File»
В интерфейсе есть опция выбора «One Directory» или «One File». Мой проект на Python содержит несколько других файлов, поэтому я выбрал «One Directory». Эта опция создаст папку со всеми необходимыми файлами, а также с файлом .exe .
One directory или One file
Шаг 3. Выбор «Console Based» или «Window Based»
После этого нужно будет выбрать тип приложения: консольное (Console Based) или оконное (Window Based). Если выбрать «Window Based», то это скроет весь консольный вывод приложения. Если ваш проект генерирует консольный вывод, то нужно выбрать «Console Based». Если у вас приложение с GUI или вам не нужно отображать пользователю консольный вывод, то выберите «Window Based». Я выбрал второй вариант, потому что моё приложение имеет GUI.
Console Based или Window Based
Шаг 4. Преобразование
Далее отобразятся другие опции, такие как добавление значков, дополнительных файлов и т.д. Выберите нужные опции самостоятельно. Ну а наш файл .py уже к преобразованию. Достаточно нажать на кнопку CONVERT .PY TO .EXE .
Для завершения процесса придётся немного подождать.
Папка с результатами
После завершения процесса можно будет выбрать опцию открытия папки с результатами.
По умолчанию папка с результатами будет создана там, откуда вы запускали Auto PY to EXE. Я открывал Auto PY to EXE с рабочего стола, поэтому папка создана на нём. В папке находится множество файлов и папок. Но нам важен файл с расширением .exe . В моём случае это main.exe . При двойном нажатии будет запускаться программа.
Готово! Наш проект на Python теперь преобразован в исполняемый файл. Его можно запускать на других компьютерах без необходимости установки Python.
Ресурсы
На правах рекламы
Серверы для всех, в том числе, и для разработчиков! VDS с посуточной оплатой на базе новейших процессоров AMD EPYC и хранилища на основе NVMe дисков от Intel для размещения проектов любой сложности, создавайте собственную конфигурацию сервера в пару кликов!
Visual Studio Code был недавно выпущен, и мне понравился его внешний вид и предлагаемые им функции, поэтому я решил, что стоит попробовать.
Я скачал приложение со страницы загрузок, запустил его, немного повозился с некоторыми функциями . и потом понял, что понятия не имею, как на самом деле выполнить какой-либо из моих кодов Python!
Мне действительно нравится внешний вид / удобство использования / возможности кода Visual Studio, но я не могу понять, как запустить мой код на Python, настоящий убийца, потому что это то, для чего я в основном программирую.
Кто-нибудь знает, есть ли способ выполнить код Python в коде Visual Studio?
Здесь описано, как сконфигурировать Task Runner в Visual Studio Code для запуска py-файла.
В вашей консоли нажмите Ctrl + Shift + P (Windows) или Cmd + Shift + P (Apple), и это вызовет окно поиска, где вы ищете «Настроить задачу»
РЕДАКТИРОВАТЬ: Если это первый раз, когда вы открываете «Задача: Настроить Runner задач», вам нужно выбрать «другой» в нижней части следующего списка выбора.
Это откроет свойства, которые вы можете изменить в соответствии с вашими предпочтениями. В этом случае вы хотите изменить следующие свойства;
- Измените свойство Command с "tsc" (TypeScript) на "Python"
- Изменить showOutput с "silent" на "Always"
- Изменить args (Аргументы) с ["Helloworld.ts"] на ["$ "] (имя файла)
- Удалить последнее свойство problemMatcher
- Сохраните сделанные изменения
Теперь вы можете открыть свой файл py и запустить его с помощью сочетания клавиш Ctrl + Shift + B (Windows) или Cmd + Shift + B (Apple)
Существует гораздо более простой способ запуска Python, никакой конфигурации не требуется:
- Установите расширение Code Runner .
- Откройте файл кода Python в текстовом редакторе.
- Чтобы запустить код Python:
- использовать ярлык Ctrl+Alt+N
- или нажмите F1 и затем выберите / тип Run Code ,
- или щелкните правой кнопкой мыши текстовый редактор, а затем нажмите Run Code в контекстном меню редактора
- или нажмите Run Code кнопку в меню заголовка редактора
- или нажмите Run Code кнопку в контекстном меню проводника
- Чтобы остановить работающий код:
- использовать ярлык Ctrl+Alt+M
- или нажмите F1 и затем выберите / тип Stop Code Run
- или щелкните правой кнопкой мыши выходной канал, а затем нажмите Stop Code Run в контекстном меню
Если вы хотите добавить путь Python, вы можете перейти к File -> Preference -> Settings и добавить путь Python, как показано ниже:
Если вы установили расширение Python и уже вручную настроили свой интерпретатор, вы можете настроить файл settings.json следующим образом:
Вы можете добавить пользовательское задание для этого. Вот основная пользовательская задача для Python.
Вы добавляете это tasks.json и нажимаете CTRL + SHIFT +, B чтобы запустить его.
Все эти ответы устарели сейчас.
В настоящее время вы должны:
- установить расширение языка Python (и python, очевидно)
- открыть папку (важно!), открыть любой файл Python внутри этой папки
- переключитесь на отладочную вкладку (?) и нажмите на коробку передач (с подсказкой ‘Configure of Fix’ launch.json »)
- сохранить открытый файл launch.json (он находится в поддиректории .vscode в папке, открытой на шаге № 2)
- наконец, нажмите зеленый треугольник или нажмите F5
Никаких дополнительных расширений или ручного запуска. Json редактирование не требуется.
Расширить ответ @ vlad2135 (сначала прочтите его); именно так вы настраиваете отладку python в VSCode с помощью замечательного расширения python от Don Jayamanne (которое в наши дни является довольно полнофункциональной IDE для python и, возможно, одним из лучших языковых расширений кода VS в IMO).
Обычно, когда вы нажимаете на значок шестеренки, он создает файл launch.json в вашем .vscode каталоге в вашей рабочей области. Вы также можете сделать это самостоятельно, но, вероятно, просто позволить VSCode сделать тяжелую работу. Вот пример файла:
Вы заметите что-нибудь классное после того, как сгенерируете это. Он автоматически создал кучу конфигураций (большинство из них отключены, просто прокрутите, чтобы увидеть их все) с различными настройками и дополнительными функциями для разных библиотек или сред (например, django). Тот, который вы, вероятно, будете использовать чаще всего, это Python; который является простым (в моем случае C) отладчиком Python, и проще всего работать с настройками. Я кратко расскажу об атрибутах json для этого, так как другие используют практически одинаковую конфигурацию с разными путями интерпретатора и одной или двумя различными другими функциями.
Вы можете перейти сюда для получения дополнительной информации о переменных файла VSCode, которые вы можете использовать для настройки ваших отладчиков и путей.
Вы можете пойти здесь для собственной документации расширения в параметрах запуска, как с дополнительными и необходимыми атрибутами.
Вы можете нажать кнопку «Добавить конфигурацию» в правом нижнем углу, если вы не видите шаблон конфигурации в файле. Это даст вам список для автоматической генерации конфигурации для большинства распространенных процессов отладки.
Теперь, согласно ответу Влада, вы можете добавить любые точки останова, которые вам нужны в соответствии с обычными визуальными отладчиками, выбрать нужную конфигурацию запуска в раскрывающемся меню слева вверху, и вы можете нажать зеленую стрелку слева от имени конфигурации, чтобы запустить вашу программу. ,
Совет профессионала: разные люди в вашей команде используют разные IDE, и им, вероятно, не нужны ваши файлы конфигурации. VSCode почти всегда помещает свои IDE-файлы в одно место (специально для этой цели; я полагаю), запускаю или иным образом, поэтому обязательно добавьте его .vscode/ в .gitignore, если вы впервые генерируете файл VSCode (этот процесс создаст папку в вашем рабочем пространстве, если у вас его еще нет)!
Как выполнять код Python в Visual Studio кода
Недавно визуальная студия код был выпущен и я посмотрел на него и возможности, предлагаемые, так что я решил дать ей идти.
Я скачал приложение из загрузок страницы он загорелся, возился немного с некоторыми из особенностей . а потом понял, что я понятия не имел, как на самом деле выполнить любой мой код на Python!
Кто-нибудь знает, если есть способ, чтобы выполнить код на Python в Visual Studio кода?
Существует намного более простой способ для запуска Python, без любой необходимой конфигурации:
- Установите расширение Бегун код
- Откройте файл python код в текстовом редакторе, затем с помощью клавиш Ctrl+Альт+Н , или нажмите клавишу F1 и выберите/введите выполнить код, это код будет работать и результат будет показан в окне вывода.
Если вы хотите добавить путь в Python, вы могли бы пойти в "файл" -> настройки -и gt; "Настройки" и добавить путь в Python, как показано ниже:
Вот как настроить задач Бегуна в Visual Studio кода, чтобы запустить файл py.
В консоли нажмите клавишу сочетание клавиш Ctrlроз>+сдвигроз>+РКБД и GT; (Windows) или УМКроз>+сдвигроз>+Рроз> (Apple) и появится окно поиска, где можно искать и"Настройка задач Бегун"и
Редактировать: если это первый раз, когда вы открываете "и задач: настройка задач Бегун и", вам нужно выбрать "и прочим" в нижней части следующего списка выбора.
Это будет воспитывать свойства, которые можно изменить в соответствии с вашими предпочтениями. В этом случае необходимо изменить следующие свойства;
- Измените команду свойства из в "ТСК" в (машинопись) на в "питон" в
- Изменение showOutput от в " в в " молчат" не всегда" в
- Изменение аргументы (аргументы) из["с именем HelloWorld.ТС на"] " до " [на"$ и"]` (именем)
- Удалить problemMatcher последнее свойство `
- Сохранить изменения
Теперь вы можете открыть свой пы файл и запустите его с ярлыка сочетание клавиш Ctrlроз>+сдвигроз>+БКБД и GT; (Windows) или УМКроз>+сдвигКБД>+Броз> (Яблоко)
Вы можете добавить задачу для этого. Вот основные пользовательские задачи для Python.
Добавить к этому задачи.JSON и нажать ctrl + shift с + B , чтобы запустить его.
Все эти ответы уже устарели.
В настоящее время вы должны:
Никаких дополнительных расширений или ручного запуска.редактирования JSON теперь требуется.
Есть `запустить файл python в командной терминала в Python для код против расширения.
Как указать файл запуска проекта на python в visual studio 19
Решение
Только начал изучать python и столкнулся с небольшой проблемой — после того как я удалил стандартный стартовый файл проект перестал работать т. к.: "Не указан файл запуска". Но я что-то не нашёл где его указывать.
Добавлено через 2 минуты
Кароче, надо было просто нажать на нужный файл правой кнопкой мыши и выбрать "Сделать файлом запуска"
Запуск проекта Python в Visual Studio 2017
Здравствуйте форумчане! Пытаюсь начать писать на Python в Visual Studio 2017. Создал проект.
Visual Studio 2012 — после запуска не может найти исполняемый файл
Есть проект С++, который нормально компилируется и линкуется. В один не очень прекрасный момент.
Ошибка запуск проекта Visual Studio 2012 на Visual Studio 2017
Предупреждение CS0618 ‘ZipEntry.Extract(string, bool)" является устаревшим: ‘Please use method.
Не могу создать exe файл при компиляции проекта Visual Studio 2010
Есть проект. Ошибок при коппиляции не выводиться. Но после сборки не создаеться ексешник. .
Как в Visual Studio указать прозрачный цвет?
Добрый день. Мне нужно сделать panel прозрачной в winForms. Ничего полезного в интернете не нашел
Как скомпилировать программу C++ без запуска Visual Studio?
Как скомпилировать программу C++ без запуска Visual Studio? Все мои попытки потерпели неудачу( .
Реализация шифра Виженера на Python с применением Visual Studio 2019: ошибка записи результата в файл
Доброе утро! Я написал шифр Виженера для русского алфавита и получил ошибку при записи результата.
Ошибка при запуске проекта на Visual Studio 2010 — Не удалось загрузить файл или сборку Microsoft.CSharp
Добрый день! На windows 10 x64 pro установлена microsoft visual studio 2010. При загрузке проекта.
VS Code от Microsoft – легкий и удобный редактор кода, доступный на всех платформах и невероятно гибкий. Это отличный выбор для программирования на Python.
В этой статье мы рассмотрим способы установки и настройки максимально эффективной рабочей среды для разработки.
Статья предназначена для программистов, уже имеющих опыт работы с Python и установивших на свою рабочую машину интерпретатор этого языка программирования (Python 2.7, Python 3.6/3.7, Anaconda или другой дистрибутив).
Установка Python – дело несложное: здесь вы найдете подробное пошаговое руководство для всех популярных ОС. Помните, что в разных операционных системах интерфейс VS Code может немного различаться.
Установка и настройка Visual Studio Code для разработки на Python
Сразу же отметим, что VS Code не имеет практически ничего общего с его знаменитым тезкой Visual Studio.
Редактор очень легко установить на любую платформу: на официальном сайте есть подробные инструкции для Windows, Mac и Linux.
Продукт ежемесячно обновляется и улучшается. В него из коробки встроена поддержка нескольких языков и удобная модель расширения. Пользовательский интерфейс предельно прост и понятен.
VS Code + Python
С 2018 года есть расширение для Python. Наблюдать за развитием отношений этой пары можно в блоге Microsoft.
Основные возможности редактора:
- Поддержка Python 3.4 и выше, а также Python 2.7
- Автоматическое дополнение кода с помощью IntelliSense
- Автоматическое использование conda и виртуальных сред
- Редактирование кода в средах Jupyter и Jupyter Notebooks
А вот пара полезных подборок для прокачки Python-скиллов:
В редакторе есть и полезные фичи, не связанные напрямую с языком:
-
для Atom, Sublime Text, Emacs, Vim, PyCharm и множества других редакторов
- Настраиваемые темы оформления для множества языков, включая русский
И еще несколько крутых возможностей для полного счастья:
-
– множество полезных функций Git прямо в редакторе, включая аннотации blame и просмотр репозитория.
- Автосохранение (File - Auto Save) и удобная настройка его задержки. между различными устройствами с помощью GitHub.
- Удобная работа с Docker.
Чтобы найти и установить необходимые расширения и темы, нажмите на иконку Расширения на левой панели. Можно искать по ключевым словам и сортировать результаты поиска.
Найдите расширение Python и установите его, чтобы продолжить настройку редактора.
Файлы конфигурации
В Visual Studio Code вы легко можете настроить все под себя. Здесь есть параметры пользователя, которые являются глобальными, и параметры рабочей области – локальные для конкретных папок или проектов. Локальные настройки сохраняются в виде .json-файлов в папке .vscode.
Новый проект на Python
Чтобы открыть новый файл, нужно зайти в меню Файл и выбрать пункт Создать или нажать горячую комбинацию клавиш Ctrl+N .
Еще в редакторе есть полезная палитра команд, которую можно вызвать сочетанием Ctrl+Shift+P . Для создания нового файла введите в появившемся поле File: New File и нажмите Enter .
Какой бы способ вы ни выбрали, перед вами должно открыться вот такое окно:
Здесь уже можно вводить код вашей программы.
Начинаем кодить
Для демонстрации возможностей редактора напишем "Решето Эратосфена" – известный алгоритм для нахождения простых чисел до некоторого предела. Начнем кодить:
На экране это будет выглядеть примерно так:
Подождите, что-то не так. Почему-то VS Code не выделяет ключевые слова языка, не дополняет, не форматирует и вообще ничего полезного не делает. Зачем он вообще такой нужен?
Без паники! Просто сейчас редактор не знает, с каким файлом он имеет дело. Смотрите, у него еще нет названия и расширения – только какое-то неопределенное Untitled-1. А в правом нижнем углу написано Plain Text (простой текст).
Установка Python плагина уже произведена, теперь его нужно активировать. Для этого достаточно просто сохранить файл с нужным расширением. Для этого у нас опять же три способа:
- меню: Файл - Сохранить
- горячая комбинация: Ctrl+S
- палитра команд: File: Save File
Дайте файлу имя sieve.py.
Теперь редактор понял, что имеет дело с кодом на Python, и исправился:
Так гораздо лучше! В правом нижнем углу появилась надпись Python, значит все работает правильно.
Если на вашем компьютере установлено несколько интерпретаторов языка (Python 2.7, Python 3.x или Anaconda), вы можете выбирать нужный. Для этого кликните на индикаторе языка (внизу в левой части экрана) или наберите в палитре команд Python: Select Interpreter .
По умолчанию VS Code поддерживает форматирование с использованием pep8, но вы можете выбрать black или yapf, если хотите.
Допишем код алгоритма:
Если вы будете вводить его вручную (без copy-paste), то сможете увидеть IntelliSense редактора в действии.
VS Code автоматически делает отступы перед операторами for и if , добавляет закрывающие скобки и предлагает варианты завершения слов.
Запуск программы
Чтобы запустить готовую программу, нам даже не нужно выходить из редактора! Просто сохраните файл, вызовите правой кнопкой мыши контекстное меню и выберите в нем пункт Выполнить файл в консоли.
Теперь, когда код завершен, его можно запустить. Для этого не нужно выходить из редактора: Visual Studio Code может запускать эту программу непосредственно в Редакторе. Сохраните файл (с помощью Ctrl+S ), затем щелкните правой кнопкой мыши в окне редактора и выберите пункт Запустить файл Python в терминале.
В нижней части окна должна появиться панель терминала с результатом работы программы.
Линтинг кода
- flake8
- mypy
- pydocstyle
- pep8
- prospector
- pyllama
- bandit
Подробные сведения о настройке каждого из них вы можете найти здесь.
Обратите внимание, что линтер настраивается для конкретной рабочей области, а не глобально.
Редактирование существующего проекта
Итак, мы научились создавать новые файлы. Это здорово, но все же большую часть времени вам придется работать с уже существующими проектами, которые состоят из множества отдельных файлов и папок.
С редактором можно работать прямо из консоли, открывая и создавая файлы простой командой code filename.py .
Посмотрим, на что способен VS Code на примере уже готового проекта. Это библиотека для анализа уравнений, основанная на "алгоритме маневровой станции" (shunting-yard algorithm) Дийкстры. Вы можете клонировать этот репозиторий, чтобы начать работу.
Открыть созданную локально папку в редакторе можно из терминала:
VS Code умеет работать с различными средами: virtualenv, pipenv или conda.
Также вы можете открыть папку прямо из интерфейса редактора:
- меню: Файл - Открыть папку
- горячие клавиши: Ctrl+K , Ctrl+O
- из палитры команд: File: Open Folder
Вот так выглядит открытый проект:
По умолчанию при открытии папки VS Code также открывает файлы, с которыми вы работали в последний раз. Это поведение можно изменить.
Теперь вы можете открывать, редактировать, запускать и отлаживать все файлы проекта, перечисленные в левой панели. Над проводником отображаются все файлы, с которыми вы в данный момент работаете.
Тестирование
Грамотное программирование на Python помимо собственно написания кода включает также его тестирование.
Visual Studio Code умеет автоматически распознавать тесты в unittest, pytest или Nose. В нашем проекте есть модульный тест, который можно использовать для примера.
Чтобы запустить существующие тесты, из любого файла Python вызовите правой кнопкой мыши контекстное меню и выберите пункт Запустить текущий тестовый файл.
Нужно будет указать используемый для тестирования фреймворк, путь поиска и шаблон для имени файлов тестов. Эти настройки сохраняются как параметры рабочей области в локальном файле .vscode/settings.json. Для нашего проекта нужно выбрать unittest, текущую папку и шаблон *_test.py.
Теперь можно запустить все тесты, кликнув на Run Tests в строке состояния или из палитры команд.
Также тесты можно выполнять по отдельности, что позволяет экономить много времени, работая только с неудачными методами.
Результаты тестов отображаются во вкладке Output (раздел Python Test Log выпадающего меню).
Посмотрите также:
Отладка кода
Несмотря на то, что VS Code – это просто редактор кода, а не полноценная IDE, он позволяет отлаживать код Python прямо в рабочей области. У него есть много функций, которые должны быть у хорошего отладчика:
- Автоматическое отслеживание переменных
- Отслеживание выражений
- Точки прерывания
- Инспекция стека вызовов
Все эти данные можно найти во вкладке Debug левой панели.
Отладчик может управлять приложениями Python, запущенными во встроенной консоли или внешнем терминале. Он может подключаться к уже запущенным экземплярам Python и даже отлаживать приложения Django и Flask.
Отладить программу на Python так же просто, как запустить отладчик с помощью F5 . Используйте F10 и F11 для перехода к следующей функции и для захода в текущую функцию. Shift+F5 – выход из отладчика. Точки останова задаются с помощью клавиши F9 или щелчком мыши в левом поле окна редактора.
Перед началом отладки более сложных проектов, включая приложения Django или Flask, необходимо настроить и выбрать конфигурацию отладки. Сделать это очень просто. Во вкладке Debug найдите раскрывающееся меню Configuration и нажмите Add Configuration:
VS Code создаст и откроет файл .vscode/launch.json, в котором можно настроить конфигурации Python, а также отладку приложений.
Вы даже можете выполнять удаленную отладку и дебажить шаблоны Jinja и Django. Закройте launch.json и выберите нужную конфигурацию приложения из раскрывающегося списка.
Посмотрите также:
Интеграция с Git
В VS Code прямо из коробки есть встроенная поддержка управления версиями. По умолчанию подключен Git и GitHub, но вы можете установить поддержку других систем. Все работа происходит во вкладке Source Control левого меню:
Если в проекте есть папка .git, весь спектр функций Git/GitHub включается автоматически. Вы можете:
Все эти функции доступны прямо из пользовательского интерфейса:
VS Code также распознает изменения, внесенные вне редактора.
Visual Studio Code + Python = довольный разработчик
Visual Studio Code – один из самых крутых редакторов кода и замечательный инструмент для разработки. Редактор из коробки предлагает множество полезных возможностей и гибко подстраивается под все ваши потребности. Программирование на Python становится проще и эффективнее.
А какой редактор (или полноценную IDE) для разработки на Python используете вы?
Читайте также: