华为云用户手册

启动配置示例 以下是一个可运行的启动配置示例。 { "excludeTestIds": [], "request": "test", "jinja": true, "python": "${command:python.interpreterPath}", "stopOnEntry": false, "redirectOutput": true, "env": {}, "type": "python", "logToFile": false, "testIds": [ "test_file_name::test_class_name::test_method_name" ], "cwd": "${workspaceFolder}", "subProcess": false, "justMyCode": true, "provider": "PYTEST", "pythonArgs": [], "name": "Python pytest tests", "showReturnValue": true }

从启动配置中包含/排除测试 在“测试/排除测试”区域中，您可以列出要包含在启动配置范围内的测试或要排除的测试。 要向列表中添加测试，请单击“Add New”按钮（）。 在打开的“添加测试”窗口中，找到所需的测试。使用代码补全功能（“Ctrl+I” / “Ctrl+空格键” / “Ctrl+Shift+空格键”）让CodeArts IDE列出可用的测试。 在“添加测试”窗口中，单击“Save”以将所选测试添加到列表中。 要从列表中删除测试，请选择它并单击“Remove Selected”按钮（）。

动态启动配置 您可以右键单击“资源管理器”或代码编辑器中的任意Python文件，然后从上下文菜单中选择“在终端中运行 Python 文件”来运行该文件。 此外，您也可以直接通过单击编辑器边栏中的按钮，在代码编辑器中运行Python测试。 在这些情况下，CodeArts IDE会根据运行的文件自动创建Python文件、pytest或unittest启动配置。 然后，您可以从CodeArts IDE主工具栏中选择并运行创建的启动配置。

Python启动配置 在CodeArts IDE主工具栏上，从列表中选择“编辑配置”。 在打开的“运行/调试配置”对话框中，单击工具栏上的“新增配置项”按钮（）或使用“新增配置项”链接。在出现的列表中，选择“Python”条目下所需的启动配置模板。 在参数区域中提供启动配置参数。 单击“确定”以应用更改并关闭对话框。 如果要删除启动配置，请在“运行/调试配置”对话框中单击工具栏上的“删除所选配置”按钮（）。

检查变量 “变量”部分显示在当前堆栈帧（即在“调用堆栈”部分中选定的堆栈帧）中可访问的元素，并包含以下部分： 局部变量：列出局部变量。 全局变量：列出全局变量，包括特殊（带双下划线）的变量。 返回值：在调试会话期间，当方法被多次调用时，该部分显示方法在上一步返回的值。这允许您观察值在方法调用之间如何变化。 您可以通过在变量上右键单击并从上下文菜单中选择“设置值”来修改变量的值。此外，您还可以使用“复制值”操作来复制变量的值，或者使用“复制为表达式”操作来复制一个用于访问该变量的表达式。 您还可以在“运行和调试”视图的“监视”部分中评估和监视变量和表达式。 您还可以在CodeArts IDE代码编辑器中直接评估和检查表达式的值。做法是当程序处于暂停状态时，将鼠标悬停在所需的表达式、变量或方法调用上。

检查调用堆栈 “调用堆栈”部分列出了当前活动的堆栈帧，每个帧下都分组列出了方法的调用堆栈。 在堆栈帧内可访问的元素会在“变量”部分中列出。 要切换到不同的堆栈帧，只需在“调用堆栈”部分中双击该帧即可。 要快速在代码编辑器中打开方法调用，可以展开“调用堆栈”中的某个帧，双击想要查看的方法调用。 要切换到不同的堆栈帧，只需在“调用堆栈”部分中双击该帧即可。 要快速在代码编辑器中打开方法调用，可以展开“调用堆栈”中的某个帧，双击想要查看的方法调用。

监视 “监视”部分允许您在程序运行时跟踪变量或任意表达式的求值结果。 要添加一个表达式，您可以执行以下操作之一： 在“监视”部分的任意位置双击，或者单击“添加表达式”按钮（），并在出现的输入框中输入您想要监视的表达式。 如要快速为某变量添加监视，请在“变量”部分中右键单击变量名，并在上下文菜单中选择“添加到监视”。 要删除一个表达式，只需选择它并按“Delete” 键。若要一次性删除所有表达式，请单击“删除所有表达式”按钮（）。

从代码编辑器启动调试会话 如果您不打算向您的程序传递任何参数，可以直接从代码编辑器开始一个调试会话。 在Python文件的代码编辑器中，单击编辑器边缘中的运行按钮（），并从弹出菜单中选择“调试”。或者，您可以右键单击代码编辑器，从上下文菜单中选择“调试 Python 文件”。Python 文件启动配置将被创建并自动运行。 创建的启动配置会自动保存，之后你可以在任何时候从CodeArts IDE主工具栏上的配置列表中选择它。

启动配置示例 以下是一个可运行的启动配置示例，该示例从“test_file_name::test_class_name::test_method_name”运行测试。 { "excludeTestIds": [], "request": "test", "jinja": true, "python": "${command:python.interpreterPath}", "stopOnEntry": false, "redirectOutput": true, "env": {}, "type": "python", "logToFile": false, "testIds": [ "test_file_name::test_class_name::test_method_name" ], "cwd": "${workspaceFolder}", "subProcess": false, "justMyCode": true, "provider": "UNITTEST", "pythonArgs": [], "name": "Python unittest tests", "showReturnValue": true }

启动配置示例 以下是一个可运行的启动配置示例，该示例从“test_file_name::test_class_name::test_method_name”运行测试。 { "excludeTestIds": [], "request": "test", "jinja": true, "python": "${command:python.interpreterPath}", "stopOnEntry": false, "redirectOutput": true, "env": {}, "type": "python", "logToFile": false, "testIds": [ "test_file_name::test_class_name::test_method_name" ], "cwd": "${workspaceFolder}", "subProcess": false, "justMyCode": true, "provider": "PYTEST", "pythonArgs": [], "name": "Python pytest tests", "showReturnValue": true }

启动配置 CodArts允许您自定义运行测试用例的配置。您可以在项目中添加对应的启动配置文件。 在CodeArts IDE主工具栏中，选择列表中的“编辑配置”。 在打开的“运行/调试配置”对话框中，单击工具栏上的“新增配置项”按钮（）或使用“新增配置项”链接。在出现的列表中，选择Python条目下所需的启动配置模板。 以下是用于运行和调试测试，开箱即用的配置模板： pytest unittest 在配置参数区域里填入启动配置参数。 pytest测试 unittest测试 父主题： 配置Python项目测试框架

运行测试 CodeArts IDE为运行和调试您的测试用例提供了多个选项： 在测试类的代码编辑器中，单击测试类声明旁的运行按钮（），运行该类中的所有测试。或者单击某个测试方法旁边的运行按钮来仅运行单个测试。要调试测试，请右键单击运行按钮（），并从上下文菜单中选择“调试测试”。 使用“测试”视图来管理和运行测试。 配置pytest和unittest专用的启动配置。 在命令面板（“Ctrl+Ctrl”/“Ctrl+Shift+P”）中，搜索“Test”并使用与测试相关的命令，例如“在当前文件中运行测试”或“在光标处运行测试”。 父主题： 配置Python项目测试框架

将测试框架集成到项目中 在您的项目中启动测试框架集成： 单击CodeArts IDE底部的“测试”（）按钮来打开测试视图。 在测试视图中，单击“Configure Python Tests”按钮。 在弹出的窗口中选择测试框架来启动对应集成。 如果您选择“pytest”，Codearts会根据pytest的测试识别规范自动发现测试用例。 如果您选择“unittest”，您需要执行以下步骤来识别测试用例。 在打开的对话框中，选择包含测试源文件的项目文件夹。 在接着打开的对话框中，选择用于识别您的测试文件的文件通配符模式。 测试框架集成配置完成后，CodeArts IDE会在测试视图中展示发现的测试用例。 父主题： 配置Python项目测试框架

一般语句 代码片段描述 缩写 扩展内容 为表达式引入变量 “var” var my_expression 从封闭方法返回表达式的值 “return” return my_expression 将表达式用括号包围 “par” (my_expression) 给表达式取反 “not” not (my_expression) 返回表达式的长度（项目数） “len” len(my_expression) 父主题： 后缀片段

后缀片段 后缀片段（Postfix snippets）是用于将一个现有的表达式转换为另一个表达式的工具。要使用后缀片段，只需在表达式后面添加一个点（“.”），然后从代码补全建议列表中选择所需的片段。例如，通过使用“main”后缀片段，你可以将一个表达式包装成一个条件性的名为main的表达式。 有些代码片段初始化时是包含占位符的不完整片段，需要填充对应占位符来使代码片段成为完整的可执行代码。您可以通过按Tab键在这些占位符之间跳转。 一般语句 条件语句 循环语句 程序输出 父主题： Python项目代码片段介绍

Python项目代码片段介绍 代码片段是模板，可以简化如循环或条件语句等重复代码模式的输入。CodeArts IDE为Python语言提供了多个内置的代码片段，这些片段和其他建议一起出现在代码补全（“Ctrl+I” / “Ctrl+Space”/“Ctrl+Shift+Space”）中。 代码片段通常放置在代码补全建议列表底部。要快速访问它们，请触发代码补全（“Ctrl+I”/“Ctrl+Space” /“Ctrl+Shift+Space”），然后按“Ctrl+Up”/“Up”。 常规片段 后缀片段 父主题： 使用CodeArts IDE for Python

PYTHONPATH变量使用 PYTHONPATH环境变量指定了Python解释器应该查找模块的额外位置。在CodeArts IDE中，“PYTHONPATH”可以通过终端设置（“terminal.integrated.env.*”）、“.env”文件或者同时使用这两种方法来设置。 当使用终端设置时，“PYTHONPATH”会影响在终端中运行的任何工具，以及CodeArts IDE通过终端执行的如调试等的任何操作。然而，如果CodeArts IDE执行的操作不是通过终端进行的，比如使用linter或格式化器时，这个设置将不会影响模块的查找。 当使用“.env”文件设置“PYTHONPATH”时，它会影响CodeArts IDE代表您执行的所有操作以及调试器执行的操作，但不会影响在终端中运行的工具。 一个使用“PYTHONPATH”的例子是，如果您有一个包含源代码的“src”文件夹和一个包含测试的“tests”文件夹。在运行测试时，这些测试通常无法访问“src”中的模块，除非您硬编码相对路径。 为了解决这个问题，您可以在CodeArts IDE工作区内创建一个“.env”文件，并将“src”的路径添加到“PYTHONPATH”中。 PYTHONPATH=src 然后在“settings.json” 文件中设置 “python.envFile” ，指向您刚刚创建的“.env” 文件。如果“.env” 文件位于项目根目录下，则“settings.json” 应设置如下： "python.envFile": "${workspaceFolder}/.env" PYTHONPATH的值可以包含由“os.pathsep” 分隔的多个位置：Windows上为分号 （“;”），Linux 上为冒号 （“:”）。无效路径将被忽略。如果您发现 PYTHONPATH的值未按预期工作，请确保在操作系统的位置间使用正确的分隔符。在Windows上使用冒号分隔位置，或在Linux上使用分号分隔位置会导致 PYTHONPATH值无效，该值将被忽略。 PYTHONPATH不指定Python解释器本身的路径。有关PYTHONPATH的其他信息，请阅读PYTHONPATH 文档。 父主题： 配置CodeArts IDE for Python项目环境变量

环境变量定义文件 环境变量定义文件是一个以“environment_variable=value”为形式，键值对构成的纯文本文件，其中“#”用于注释。该文件不支持多行值，但值可以引用系统中或文件中先前已定义的其他任何环境变量。有关更多信息，请参阅变量替换。环境变量定义文件可用于调试和工具执行（包括linters、格式化器、代码补全和测试工具）等场景，但不应用于终端。 默认情况下，CodeArts IDE会在当前项目文件夹中查找并加载名为“.env”的文件，并应用这些定义。这是由用户设置中的默认条目“"python.envFile": "${workspaceFolder}/.env"”来决定的。你可以更改“python.envFile”设置来使用不同的定义文件。 例如，在开发Web应用程序时，你可以使用不同的定义文件来存储不同的URL和其他设置，而不是直接在代码中设置。这样您就可以轻松地在开发服务器和生产服务器之间切换，如： dev.env file # dev.env - development configuration # API endpoint MYPROJECT_APIENDPOINT=https://my.domain.com/api/dev/ # Variables for the database MYPROJECT_DBURL=https://my.domain.com/db/dev MYPROJECT_DBUSER=devadmin MYPROJECT_DBPASSWORD=!dfka**213= prod.env file # prod.env - production configuration # API endpoint MYPROJECT_APIENDPOINT=https://my.domain.com/api/ # Variables for the database MYPROJECT_DBURL=https://my.domain.com/db/ MYPROJECT_DBUSER=coreuser MYPROJECT_DBPASSWORD=kKKfa98*11@ 然后，您可以将 “python.envFile” 设置为 “${workspaceFolder}/prod.env”，然后将调试配置中的 “envFile” 属性设置为 “${workspaceFolder}/dev.env”。 当使用多种方法指定环境变量时，有以下的优先顺序。 “launch.json”中直接定义的“env” 变量会覆盖“launch.json”中 “envFile”设置中定义的变量，以及“python.envFile”设置指定的“.env”文件包含的环境变量。 “launch.json”的“envFile”设置中定义的环境变量会覆盖“python.envFile”设置指定的“.env”文件包含的环境变量。 父主题： 配置CodeArts IDE for Python项目环境变量

选择调试环境 默认情况下，调试器将使用CodeArts IDE用户界面选择的Python解释器。 如果您在 “launch.json” 启动配置中定义了“python”属性，则会使用该解释器。 如果未定义相关属性，CodeArts IDE将使用项目设置的Python解释器。 有关启动配置的更多详细信息，请参阅配置Python项目启动配置。 父主题： 配置CodeArts IDE for Python项目环境依赖

环境和终端窗口 除非将“python.terminal.activateEnvironment”设置设为“false”，否则当您右键单击一个文件并选择“运行Python文件”和使用“Python: 创建新终端”命令时，将会自动激活项目选择的环境。 请注意，从shell中启动CodeArts IDE，并且该shell已经激活了特定Python环境，CodeArts IDE将不会自动在默认的集成终端中激活环境。要想在CodeArts IDE中激活环境，请在一个正在运行的CodeArts IDE实例的命令面板（“Ctrl+Ctrl”/“Ctrl+Shift+P”）中使用“Python: 创建新终端”命令。 在终端中对已激活的环境所做的任何更改都是持久的。如在激活了虚拟环境的终端中使用“pip install”命令，将会永久地将该包添加到该虚拟环境中。 使用“Python: 选择解释器”命令更改解释器不会影响已经打开的终端面板。因此，你可以在分割的终端中激活不同的环境：选择第一个解释器，为它创建一个终端，选择另一个解释器，然后在终端标题栏中使用“拆分终端”按钮（“Ctrl+Shift+5”）（）。 父主题： 配置CodeArts IDE for Python项目环境依赖

设置默认项目环境 如果您想要手动指定首次打开项目时使用的默认解释器，可以使用Python可执行文件的完整路径创建或修改 “python.defaultInterpreterPath” 设置的条目，如： Windows { "python.defaultInterpreterPath": "c:/python39/python.exe", } Linux { "python.defaultInterpreterPath": "/home/python39/python", } 您也可以将“python.defaultInterpreterPath”指向虚拟环境，如： Windows { "python.defaultInterpreterPath": "c:/dev/ala/venv/Scripts/python.exe", } Linux { "python.defaultInterpreterPath": "/home/abc/dev/ala/venv/bin/python", } 在为工作区选择解释器后，不会应用“python.defaultInterpreterPath”设置的更改；一旦为工作区选择了初始解释器，后续对设置的任何更改都将被忽略。 您还可以使用语法“${env:VARIABLE}”在路径设置中使用环境变量。如果您创建了一个名为“PYTHON_INSTALL_LOC”的变量及解释器的路径，则可以使用以下设置值： "python.defaultInterpreterPath": "${env:PYTHON_INSTALL_LOC}", 变量替换仅在CodeArts IDE设置文件中支持，在“.env”环境文件中不会生效。 通过使用环境变量，确保在操作系统上设置环境变量，您可以轻松地实现在路径不同的操作系统之间移动项目。 父主题： 配置CodeArts IDE for Python项目环境依赖

从命令行新建虚拟环境 要使用“venv”手动创建虚拟环境，请使用以下命令。其中“.venv”是环境文件夹的名字。 Windows # You can also use py -3 -m venv .venv python -m venv .venv Linux # You may need to run sudo apt-get install python3-venv first python3 -m venv .venv 有关venv模块的更多详细信息，请参见Python.org上创建虚拟环境。 当您在项目文件夹内创建新的虚拟环境时，CodeArts IDE会提示您将其设置为项目解释器。 父主题： 配置CodeArts IDE for Python项目环境依赖

选择并激活环境 在新建Python项目时，通常会指定一个该项目的解释器。如果打开任意项目文件夹，CodeArts IDE会自动将系统路径中找到的第一个Python解释器设置为项目解释器，但您可以手动覆盖此设置。 您可以在任何时候切换环境，以便根据需要使用不同的解释器或库版本来测试项目的不同部分。 在命令面板（“Ctrl+Ctrl”/“Ctrl+Shift+P”）中，搜索并运行“Python: 选择解释器”命令，或者单击状态栏右侧的按钮。 从可用的全局和虚拟环境列表中选择所需的环境。 所选环境将用于运行Python代码并提供Python编码帮助（代码补全、验证、格式化等）。此外，当使用“终端：创建新的终端”命令打开终端时，CodeArts IDE会自动激活所选环境。若要防止自动激活所选环境，请禁用“python.terminal.activateEnvironment”设置项。 如果激活命令产生消息“Activate.ps1 is not digitally signed. You cannot run this script on the current system.”，那么您需要暂时更改 PowerShell 的执行策略以允许脚本运行（请参阅 PowerShell 文档中的“关于执行策略”部分）：“Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process”。 默认情况下，CodeArts IDE 在调试代码时使用为您的工作区选定的解释器。您可以通过在调试配置的 python 属性中指定不同的路径来覆盖此行为。请参阅“选择调试环境”。 如果未选择解释器，状态栏也会有所反映。 父主题： 配置CodeArts IDE for Python项目环境依赖

指定项目环境 在命令面板（“Ctrl+Ctrl”/“Ctrl+Shift+P”）中，搜索并运行“Python: 选择解释器”命令，或者单击状态栏右侧的按钮。 在“选择解释器”对话框中选择“创建环境”。 在创建环境的过程中，CodeArts IDE会自动安装列在requirements.txt文件中的项目依赖。如果有复数requirements.txt文件，那么在打开的对话框中，可以勾选想要安装的依赖旁的复选框，然后单击“下一步”。 在打开的“创建虚拟环境“对话框中，选择需要应用的环境创建选项。 在“环境位置”中选择环境新建的目标路径，可以选择项目路径、默认虚拟环境路径或是任意路径。单击浏览按钮（）手动指定路径。 在”基础解释器”列表中选择一个已安装的Python解释器，或者单击浏览按钮（）来手动指定解释器路径。 勾选“继承全局site-packages”会将全局Python中可用的所有包安装到创建的虚拟环境中。 勾选“安装pytest”将会安装pytest包。有关Python代码测试的详细信息，参阅“Python测试”相关文档。 单击“创建”。CodeArts IDE将在指定的文件夹中创建一个新的环境，并将其设置为项目的解释器。该环境将包含全局Python解释器的一个副本，并且特定于项目（安装到该环境中的所有包只应用于项目内部）。 父主题： 配置CodeArts IDE for Python项目环境依赖

构建环境 在Python中，“环境”由解释器和所有已安装的包组成，定义了程序运行的上下文。CodeArts IDE能够自动检测标准位置安装的Python解释器和工作区文件夹中的虚拟环境。 默认情况下，Python解释器在全局环境下运行，不会对特定项目有额外操作，因此任何安装或卸载的包都会影响全局环境及在其中运行的所有程序。随着时间的推移，全局环境可能会变得拥挤，难以测试应用程序。 为了避免这种混乱和不便，您可以为项目创建一个虚拟环境。虚拟环境是一个包含特定解释器副本的文件夹。安装到虚拟环境中的包仅安装在该文件夹中，而不会污染全局Python解释器。当您在该环境中运行程序时，它仅使用虚拟环境中这些特定的包来运行。 CodeArts IDE会自动在以下位置查找解释器： 标准安装位置，如“/usr/local/bin”、“/usr/sbin”、“/sbin”、“c:\python27”、“c:\python36”等。 工作区（项目）文件夹下直接创建的虚拟环境。 由“python.venvPath”设置的文件夹中的虚拟环境。该文件夹可以包含多个虚拟环境，扩展程序会在“venvPath”的第一级子文件夹中查找虚拟环境。 通过pyenv和Pipenv安装的解释器。 如果CodeArts IDE无法自动定位您的解释器，您可以手动指定它。此外，CodeArts IDE还会加载由“python.envFile”设置的环境变量定义文件，默认值为“${workspaceFolder}/.env”。 父主题： 配置CodeArts IDE for Python项目环境依赖

测试代码样例 Python扩展支持使用unittest和pytest框架进行测试。CodeArts可以帮助您配置框架集成，并提供专用的“测试”视图，让您能够方便地识别和运行测试。 以下是一个如何创建和运行一个unittest测试的示例。 创建一个测试对象，也就是新建一个名为 “inc_dec.py” 的文件，它包含以下内容： def increment(x): return x + 1 def decrement(x): return x - 1 创建一个“unittest” 测试来覆盖这个测试对象，即创建一个名为“inc_decunittest.py”的文件，包含以下内容： import inc_dec # The code to test import unittest # The test framework class Test_TestIncrementDecrement(unittest.TestCase): def test_increment(self): self.assertEqual(inc_dec.increment(3), 4) def test_decrement(self): self.assertEqual(inc_dec.decrement(3), 4) if __name__ == '__main__': unittest.main() 在CodeArts IDE中配置unittest框架集成。 单击CodeArts IDE底部面板中的“测试”按钮（）打开“测试”视图，单击“Configure Python Tests”按钮。 在弹出的对话框中，选择您想要启用集成的测试框架，在本例中是 “unittest”。 在接下来的对话框中，选择包含测试源文件的项目文件夹。在例子中，是项目根文件夹（“.”）。 下一个对话框中，选择用于标识测试文件的文件通配符模式，本例中为 “*test.py”。 在配置完框架集成后，CodeArts IDE会自动检测测试并在“测试”视图中显示它们。 现在，您可以使用各种命令（在命令面板（“Ctrl Ctrl” / “Ctrl+Shift+P”）中，在编辑器行号区，或在“测试”视图中）来运行和调试测试，包括运行单个测试文件和单个方法。 有关测试Python代码的更多详细信息，请参阅Python 测试文档。 父主题： 在CodeArts IDE创建Python项目

运行代码 您可以通过以下的任意方式来使用当前选定的解释器运行代码： 单击CodeArts IDE主工具栏上的“开始执行（不调试）”按钮 （），以启动内置的“当前文件”启动配置。 在代码编辑器的任意位置右键单击，并选择“在终端中运行 Python 文件”。如果您在选定的代码块上调用此命令，则可以仅运行该部分代码。 在资源管理器中右键单击Python文件，并从上下文菜单中选择“在终端中运行 Python 文件”。

调试代码 CodeArts的Python扩展提供了调试支持，让您能够设置断点、检查数据，在逐步执行程序时使用调试控制台。 对于快速开始项目，您可以在 “main.py” 文件的第 14 行设置一个断点。将光标悬置在“print_hi” 调用上，然后按下 “F9” / “Ctrl+Shift+B” / “Ctrl+F8”（IDEA快捷键）。您也可以通过单击编辑器左侧的行号旁的空白区域来设置断点。 接下来需要初始化调试器，您可以按下 “F5” / “F11” / “Shift+F9”（IDEA快捷键），或者单击CodeArts IDE主工具栏上的“开始调试”按钮 （）。 CodeArts IDE将启动内置的“当前文件”启动配置，调试器将在包含断点的那一行暂停运行。此时您可以使用调试工具栏上的命令来控制程序执行，并查看“运行和调试”视图中的“变量”来检查变量。 要了解在CodeArts IDE中调试Python的更多详细信息，请参阅“Python 调试”文档。

安装Python 在开始在CodeArts IDE上使用Python前，请确保您已在计算机上安装了Python。 在Windows上，您需要手动下载并安装Python解释器。 在Linux上，您可以使用内置的Python 3安装，但为了安装其他Python包，您还需要通过get-pip.py安装“pip” 包管理器。 接下来，运行以下命令验证Python安装： 在Windows上，请在命令提示符中运行： python --version 在Linux上，请在终端中运行： python3 --version 如果Python安装成功，输出将显示对应Python版本号显示。您也可以使用 “py -0” 命令来查看已安装的Python版本。默认解释器将由星号（*）标记。 父主题： 在CodeArts IDE创建Python项目

在CodeArts IDE创建Python项目 CodeArts IDE带有Python扩展，为Python语言提供了广泛的支持。Python扩展可以利用CodeArts IDE的代码补全、验证、调试和单元测试等特性，与多种Python解释器协同工作，轻松切换包括虚拟环境和conda环境的Python环境。 本文简要概述了CodeArts IDE中为Python提供的特性。您可以在以下主题了解更多关于特定特性的信息。 安装Python 安装依赖 新建Python项目 新建文件和文件夹 运行与调试代码 测试代码样例 安装Python 安装依赖 新建Python项目 新建文件和文件夹 运行与调试代码 测试代码样例 父主题： 使用CodeArts IDE for Python