Come installare NumPy nel codice VS

Se sei uno sviluppatore Python, è probabile che tu abbia sentito parlare di NumPy, il pacchetto indispensabile per il calcolo scientifico in Python. Ma sai come farlo funzionare in Visual Studio Code (VS Code), l'editor di codice preferito da molti sviluppatori?

Questo articolo esaminerà in modo approfondito l'installazione di NumPy in VS Code e alcuni altri argomenti correlati che potrebbero essere interessanti.

Installa NumPy in VS Code

Senza indugio, ecco tutti i passaggi che dovrai eseguire per installare NumPy:

1. Avvia VS Code. Se per caso non lo hai già scaricane una copia dal sito ufficiale .
   
2. Fare clic sulla scheda Estensione. Puoi trovarlo sul lato sinistro della finestra, indicato da un'icona a quattro quadrati.
   
3. Digita "Python" nella barra di ricerca dell'estensione.
   
4. Seleziona "Python di Microsoft" dai risultati.
   
5. Fare clic sul pulsante blu "Installa".
   
6. Torna al menu principale.
7. Seleziona "Terminale".
   
8. Scegli "Nuovo terminale".
   
9. Per iniziare con NumPy, inserisci questo comando nel Terminale che hai appena aperto: pip install numpy.
   

Questo indica al programma di installazione del pacchetto Python di scaricare NumPy e installarlo sul tuo computer. Da quel momento in poi il processo è automatico.

L'estensione Python che hai scaricato fornisce inoltre ampio supporto per gli altri tuoi progetti Python, come IntelliSense, linting o debug.

Se ti imbatti in ostacoli che menzionano "nessun modulo denominato numpy" come messaggio di errore, ricontrolla se hai selezionato l'interprete Python giusto. Puoi regolarlo accedendo a "Python" nella regione inferiore dello schermo e selezionando l'interprete che ha pip e NumPy.

Ottieni il massimo da NumPy in VS Code

Con NumPy installato e funzionante, puoi sfruttare le funzionalità di Visual Studio Code per rendere la tua programmazione più efficace e divertente.

Debug

La programmazione è complessa e delicata e sei obbligato a eseguire il debug del codice che non farà quello che dovrebbe. VS Code dispone di un ambiente di debug completo specifico per le applicazioni Python e quelle che utilizzano NumPy per il calcolo scientifico. Ecco alcuni suggerimenti:

• Se identifichi un possibile bug, per arrivare alla radice del problema, devi estrarre il file Python su cui stai lavorando e aprirlo. Successivamente, fai clic su “Esegui” dal menu in alto e scegli “Avvia debug”. Questo avvierà il debug.
• Il debug del codice può essere molto più semplice se imposti dei punti di interruzione. Questi marcatori consentono al debugger di mettere in pausa il programma, in modo da poter ispezionare lo stato del programma in quell'esatto punto di esecuzione. Prova a impostare questi punti di interruzione facendo clic sul margine accanto alla riga di codice che desideri mettere in pausa o posizionando il cursore sulla riga e premendo F9.
• Quando il programma è in pausa, i controlli di debug nella parte superiore dello schermo ti permetteranno di spostarti nel codice. Se premi F10, puoi saltare le funzioni; con F11, ti immergi più a fondo in essi e premendo sia Shift che F11 uscirai da una funzione.
• Puoi anche osservare da vicino le variabili con il riquadro "Variabili". Verrà visualizzato nella barra laterale "Esegui e debug" quando il programma è in pausa, visualizzando tutti i valori nell'ambito locale. Se hai bisogno di maggiori dettagli, passa con il mouse su qualsiasi variabile nel codice per ottenere un valore esatto.

Utilizzo dei taccuini Jupyter

Un analista di dati esperto può trarre vantaggio dall'ambiente interattivo di Jupyter Notebooks, accessibile direttamente da VS Code. In questo modo, puoi costruire, eseguire ed eseguire il debug del codice all'interno di un'interfaccia semplice.

Se desideri creare un nuovo Jupyter Notebook in Visual Studio Code:

1. Apri la tavolozza dei comandi (Ctrl+Maiusc+P).
   
2. Trova il comando “ Create: New Jupyter Notebook”.
   
3. In alternativa, apri il tuo spazio di lavoro e crea un nuovo file con l'estensione ".ipynb".
   

Una volta creato un notebook, puoi digitare il codice Python nelle sue celle ed eseguire tali comandi facendo clic sul pulsante "Esegui cella" che appare quando il cursore si posiziona su di esso. I risultati della cella verranno quindi visualizzati sotto di essa in modo da poterli utilizzare in altri calcoli o operazioni.

Puoi scegliere l'interprete Python per ogni notebook che crei selezionando dal selettore del kernel in alto a destra. Questa opzione è utile, soprattutto se hai più di un ambiente Python sul tuo computer e desideri utilizzarli tutti, a seconda del lavoro.

Utilizzo di IntelliSense

IntelliSense di VS Code è il tuo migliore amico e compagno della codifica NumPy. Questo potente set di funzionalità garantisce il completamento intelligente del codice durante la digitazione. Non è necessario pensare troppo ai nomi delle funzioni, alle variabili e così via. IntelliSense può capirlo dal contesto del codice.

Ad esempio, se devi scrivere una funzione, inizia a digitare il nome e IntelliSense ti fornirà tutte le funzioni disponibili da NumPy e altri moduli. Selezionane uno adatto e lo strumento lo aggiungerà al codice. Otterrai anche un elenco corretto di argomenti per ciascuna funzione, il che comporta anche una grande velocità nella codifica.

NumPy con estensioni VS Code

L'estensibilità di VS Code è una delle sue funzionalità più potenti. Con le estensioni corrette, puoi potenziare sia Python che NumPy. Ecco alcune estensioni che possono essere particolarmente utili insieme a NumPy.

• L'estensione Python di Microsoft offre una codifica intuitiva a VS Code. Ti consente di scrivere codice più velocemente, con funzionalità utili come IntelliSense, linting e formattazione in tempo reale, strumenti di debug e altro ancora.
• Il Python Docstring Generator è un vero toccasana per gli sviluppatori che devono lavorare su codice NumPy complesso. Questa estensione genererà docstring dettagliate per documentare il codice in pochi secondi, risparmiando davvero innumerevoli ore di scrittura e formattazione manuale.
• Python Test Explorer può eseguire i tuoi test Python direttamente dalla barra laterale e ottenere un feedback immediato sui risultati. Non è necessario passare avanti e indietro tra le applicazioni, il che lo rende un altro utile risparmio di tempo.
• MagicPython è ottimo anche per gli sviluppatori Python che hanno bisogno di analizzare ed eseguire il debug di codici complicati. Grazie all'evidenziazione e al rientro della sintassi migliorati, sarai in grado di leggere le espressioni NumPy al volo con MagicPython.
• Il completamento automatico di Kite per Python è un altro modo più ponderato di codificare. Utilizza l'apprendimento automatico in modo che Kite possa fornire completamenti sensibili al contesto per gli script Python. Invece di perdere tempo a cercare funzioni e metodi nella libreria (o in Internet), troverai suggerimenti intelligenti con Kite durante la digitazione. Supporta anche operazioni complesse.

Scrivi un ottimo codice con NumPy

Come puoi vedere, l'installazione di NumPy in VS Code non è affatto intimidatoria e le sue funzionalità sono di grande aiuto per la codifica e l'analisi della scienza dei dati. Inoltre, all'interno di Visual Studio Code puoi portare avanti lo sviluppo di NumPy combinandolo con altri potenti strumenti ed estensioni.

Hai fatto funzionare NumPy nel tuo codice VS? Qual è la funzionalità più utile per te? Diteci nei commenti.