从基础到 AI 助手：Python 用户最爱的 VScode 插件清单

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作者： 连玉君 (中山大学)
邮箱： arlionn@163.com

在 Python 开发中，Visual Studio Code（VScode）凭借其轻量、可扩展的特性，成为了许多开发者的首选集成开发环境。通过安装插件，VScode 能够满足多种开发需求，特别是对于 Python 开发者而言，有很多优秀的插件可以提升编程效率。本文基于用户评价和安装次数，介绍 7 类 VScode 中与 Python 相关的高评价插件，并按照功能进行分类，方便开发者选择和安装。

1. Python 基础插件

1.1 Python 插件 (Microsoft)

下载量: 超过 5000 万次
评分: ⭐⭐⭐⭐⭐（4.8/5）
适用场景: Python 开发的所有场景
插件简介: 该插件是 Microsoft 官方为 Python 开发者提供的基础插件，支持代码高亮、自动补全、Linting、调试、单元测试等功能，并可无缝集成 Jupyter Notebook。是 Python 开发的必备插件之一。
用户评价: 用户普遍表示该插件几乎涵盖了所有基础开发需求，但大型项目可能会拖慢编辑器的运行速度。
插件链接: Python 插件 (Microsoft)

1.2 Pylance 插件 (Microsoft)

下载量: 超过 1200 万次
评分: ⭐⭐⭐⭐⭐（4.9/5）
适用场景: 需要强大的类型检查与智能提示的开发场景
插件简介: Pylance 是 Microsoft 官方的补充插件，为 Python 开发者提供类型检查和更智能的代码提示，依托于 Pyright 类型检查器，是大中型项目的理想选择。
用户评价: Pylance 的高效类型检查和智能提示功能受到开发者的广泛好评，特别适合需要严格代码规范的项目。
插件链接: Pylance 插件 (Microsoft)

1.3 Jupyter 插件 (Microsoft)

下载量: 超过 1000 万次
评分: ⭐⭐⭐⭐（4.7/5）
适用场景 : 数据科学、机器学习和数据分析
插件简介: 该插件为 VScode 提供了 Jupyter Notebooks 支持，允许用户在 VScode 中创建、编辑和执行 Jupyter Notebooks，适合进行交互式数据分析和可视化。
用户评价: 用户普遍认为它极大简化了 Notebook 和 Python 代码的交互操作，适用于数据科学领域。
插件链接: Jupyter 插件 (Microsoft)

2. 调试与错误排查插件

2.1 Python Debugger 插件 (Microsoft)

下载量: 包含在 Python 插件中
评分: ⭐⭐⭐⭐（4.6/5）
适用场景: Python 代码调试
插件简介: 该插件提供了断点调试、变量查看、条件断点等调试功能，支持本地和远程调试，是 Python 插件中的默认调试器。
用户评价: 用户普遍认为其调试功能高效便捷，特别是对于初学者来说，VScode 的调试界面简洁易用。
插件链接: Python Debugger 插件 (Microsoft)

2.2 Error Lens 插件 (Alexander)

下载量: 超过 100 万次
评分: ⭐⭐⭐⭐⭐（4.9/5）
适用场景: 需要实时查看代码错误和警告的场景
插件简介: Error Lens 将错误、警告信息直接显示在代码行内，使得错误更加直观可见，避免用户忽视潜在问题，大大提高了调试效率。
用户评价: 用户普遍对插件的即时反馈功能表示赞赏，尤其是在大型项目中能够及时发现并解决问题。
插件链接 : Error Lens 插件 (Alexander)

3. 测试相关插件

3.1 Python Test Explorer 插件 (Little Fox Team)

下载量: 超过 50 万次
评分: ⭐⭐⭐⭐⭐（4.8/5）
适用场景: 使用 pytest 或 unittest 进行单元测试的项目
插件简介: 该插件与 VScode 测试资源管理器集成，允许用户运行、调试和查看 pytest 或 unittest 测试框架的测试结果，非常适合需要管理大量测试用例的项目。
用户评价: 许多用户认为该插件极大简化了单元测试的管理和操作，并且测试结果的展示十分直观。
插件链接: Python Test Explorer 插件 (Little Fox Team)

3.2 Pytest 插件 (Microsoft)

下载量: 包含在 Python 插件中
评分: ⭐⭐⭐⭐（4.7/5）
适用场景: pytest 框架测试的用户
插件简介: Pytest 插件为 pytest 用户提供专用功能，帮助用户快速运行、调试和管理测试用例，是大型项目的理想选择。
用户评价: 用户称赞其操作简便，特别适合需要快速运行大量测试的项目。
插件链接: Pytest 插件 (Microsoft)

4. 代码格式化插件

4.1 Black Formatter 插件 (Joseph)

下载量: 超过 150 万次
评分: ⭐⭐⭐⭐⭐（4.8/5）
适用场景: 团队开发中需要统一代码格式的项目
插件简介: Black 是一种知名的 Python 代码格式化工具，能够将代码自动格式化为符合 PEP 8 规范的标准风格，特别适合在团队开发中统一代码风格。
用户评价: Black 插件因其严格的格式化标准受到好评，但部分用户认为其规则过于强制，缺乏定制性。
插件链接: Black Formatter 插件 (Joseph)

4.2 AutoPep8 插件 (Microsoft)

下载量: 超过 300 万次
评分: ⭐⭐⭐⭐（4.7/5）
适用场景: 需要轻量、灵活的代码格式化工具
插件简介: AutoPep8 是另一种流行的代码格式化工具，允许用户快速修复不符合 PEP 8 标准的代码。相比 Black，它更加灵活，适合需要自定义格式化规则的用户。
用户评价: 用户对其轻量、快捷的特性表示赞赏，适合中小型项目。
插件链接: AutoPep8 插件 (Microsoft)

5. Linting 插件

5.1 Pylint 插件 (Microsoft)

下载量: 超过 400 万次
评分: ⭐⭐⭐⭐⭐（4.8/5）
适用场景: 需要静态代码分析和严格代码风格检查的项目
插件简介: Pylint 是一款功能强大的静态代码分析工具，能够检测代码中的语法错误、风格问题以及潜在的逻辑错误，适合对代码质量有严格要求的项目。
用户评价: Pylint 提供的全面检查功能非常受开发者欢迎，但其严格的规则可能会在某些情况下显得过于繁琐。
插件链接: Pylint 插件 (Microsoft)

5.2 Flake8 插件 (Visual Studio Team)

下载量: 超过 250 万次
评分: ⭐⭐⭐⭐（4.6/5）
适用场景: 需要轻量级代码分析的项目
插件简介: Flake8 是一种轻量级的代码 Linter 工具

，主要用于检查 Python 代码中的风格问题和代码质量，适合中小型项目。

用户评价: 用户认为 Flake8 提供了简洁的反馈，但与 Pylint 相比，其功能相对有限，适合那些不需要过多静态分析的项目。
插件链接: Flake8 插件 (Visual Studio Team)

6. 生产力工具插件

6.1 GitLens 插件 (Eric Amodio)

下载量: 超过 900 万次
评分: ⭐⭐⭐⭐⭐（4.9/5）
适用场景: 需要版本控制的项目
插件简介: GitLens 是一款 Git 版本控制增强工具，提供了丰富的 Git 版本管理功能，如提交历史追踪、作者标记、代码更改对比等，非常适合团队协作和代码审查。
用户评价: 用户称赞 GitLens 能够直观展示代码更改记录，极大提升了多人协作中的版本控制体验。
插件链接 : GitLens 插件 (Eric Amodio)

6.2 Prettier - Code Formatter 插件 (Esben Petersen)

下载量: 超过 800 万次
评分: ⭐⭐⭐⭐（4.8/5）
适用场景: 跨语言项目中的代码格式统一
插件简介: Prettier 是一款流行的代码格式化工具，支持多种编程语言，能够确保代码风格一致，是多语言项目开发中的理想选择。
用户评价: Prettier 因其简洁、有效的代码格式化功能受到好评，尤其适合在跨语言项目中使用。
插件链接: Prettier - Code Formatter 插件 (Esben Petersen)

7. AI 代码助手插件

7.1 Codeium 插件 (Codeium)

下载量: 超过 50 万次
评分: ⭐⭐⭐⭐⭐（4.9/5）
适用场景: 需要 AI 辅助编程的场景
插件简介: Codeium 是一款基于 AI 的代码助手工具，能够根据上下文提供代码建议和补全，类似于 GitHub Copilot，适合希望提高编程效率的开发者。
用户评价: Codeium 能够快速生成代码片段，帮助开发者节省手动编写代码的时间，但在某些大型项目中，生成的建议需要进一步验证。
插件链接: Codeium 插件 (Codeium)

7.2 GitHub Copilot 插件 (GitHub)

下载量: 超过 100 万次
评分: ⭐⭐⭐⭐⭐（4.8/5）
适用场景: 利用 AI 辅助生成代码的场景
插件简介: GitHub Copilot 是 GitHub 推出的 AI 代码助手工具，能够基于上下文提供智能代码建议和自动补全，适合需要提高编程效率的开发者，尤其适合初学者和需要快速生成代码片段的场景。
用户评价: Copilot 能够极大地提高编码速度，但部分用户反映，生成的代码需要仔细检查以确保准确性。
插件链接: GitHub Copilot 插件 (GitHub)

8. 总结

本文介绍了 7 类与 Python 开发相关的 VScode 插件，从基础开发、代码格式化、调试、测试、AI 代码助手等多个维度出发，帮助开发者提升工作效率。开发者可以根据自身需求，前往 VScode 插件市场选择适合的插件，从而打造一个更加高效的Python 开发环境。

9. 附录：VScode Python 插件列表

4.8 分 表示该插件在 Microsoft 插件市场中的用户评分 (总分为 5.0 分)；
5000 万次 表示该插件被安装的次数。

A1. Python 基础插件

Python 插件 (Microsoft)，4.8 分，5000 万次
Pylance 插件 (Microsoft)，4.9 分，1200 万次
Jupyter 插件 (Microsoft)，4.7 分，1000 万次

A2. 调试与错误排查插件

Python Debugger 插件 (Microsoft)，4.6 分，内含于 Python 插件
Error Lens 插件 (Alexander)，4.9 分，100 万次

A3. 测试相关插件

Python Test Explorer 插件 (Little Fox Team)，4.8 分，50 万次
Pytest 插件 (Microsoft)，4.7 分，内含于 Python 插件

A4. 代码格式化插件

Black Formatter 插件 (Joseph)，4.8 分，150 万次
AutoPep8 插件 (Microsoft)，4.7 分，300 万次

A5. Linting 插件

Pylint 插件 (Microsoft)，4.8 分，400 万次
Flake8 插件 (Visual Studio Team)，4.6 分，250 万次

A6. 生产力工具插件

GitLens 插件 (Eric Amodio)，4.9 分，900 万次
Prettier - Code Formatter 插件 (Esben Petersen)，4.8 分，800 万次

A7. AI 代码助手插件

Codeium 插件 (Codeium)，4.9 分，50 万次
GitHub Copilot 插件 (GitHub)，4.8 分，100 万次

10. 相关推文

Note：产生如下推文列表的 Stata 命令为：
lianxh 插件 Jupyter
安装最新版 lianxh 命令：
ssc install lianxh, replace

杨晓军, 2023, Jupyter与Stata关联-stata_kernel, 连享会 No.1165.
秦利宾, 2020, Stata 与 Jupyter Notebook 关联的两种方法, 连享会 No.136.
许梦洁, 2020, 使用 Jupyter Notebook 配置 Stata\Python\Julia\R, 连享会 No.84.
连玉君, 2024, VScode：实用 Markdown 插件推荐, 连享会 No.1390.
韩少真, 展金永, 2020, 珠联璧合 II：Jupyter Notebook 与 Matlab 之融合, 连享会 No.116.
韩少真, 展金永, 2020, 珠联璧合 I：Jupyter Notebook 和 Stata 关联 (windows系统), 连享会 No.114.
黄晨晨, 2023, Jupyter Notebook 与 Stata 交互：nbstata, 连享会 No.1309.
黄晨晨, 2023, Stata：利用Stata生成动态文档-Quarto, 连享会 No.1304.