Como instalar o NumPy no código VS

Se você é um desenvolvedor Python, provavelmente já ouviu falar do NumPy, o pacote obrigatório para computação científica em Python. Mas você sabe como fazê-lo rodar no Visual Studio Code (VS Code), o editor de código para muitos desenvolvedores?

Este artigo examinará em profundidade a instalação do NumPy no VS Code e alguns outros tópicos relacionados que podem ser interessantes.

Instale o NumPy no código VS

Sem demora, aqui estão todas as etapas que você precisará seguir para instalar o NumPy:

1. Abra o VS Code. Se, por acaso, você ainda não o possui, baixe uma cópia no site oficial .

   

2. Clique na guia Extensão. Você pode encontrá-lo no lado esquerdo da janela, indicado por um ícone de quatro quadrados.

   

3. Digite “Python” na barra de pesquisa de extensões.

   

4. Selecione “Python da Microsoft” nos resultados.

   

5. Clique no botão azul “Instalar”.

   

6. Volte ao menu principal.
7. Selecione “Terminal”.

   

8. Escolha “Novo Terminal”.

   

9. Para começar a usar o NumPy, digite este comando no Terminal que você acabou de abrir: . pip install numpy

   

Isso diz ao instalador do pacote Python para baixar o NumPy e instalá-lo em seu computador. O processo a partir daí é automático.

A extensão Python que você baixou também oferece suporte abundante para seus outros projetos Python, como IntelliSense, linting ou depuração.

Se você encontrar algum obstáculo que mencione “nenhum módulo chamado numpy” como uma mensagem de erro, verifique novamente se você selecionou o interpretador Python correto. Você pode ajustar isso navegando até “Python” na parte inferior da tela e selecionando o interpretador que possui pip e NumPy.

Aproveite ao máximo o NumPy no VS Code

Com o NumPy instalado e funcionando, você pode se beneficiar dos recursos do Visual Studio Code para tornar sua programação mais eficaz e agradável.

Depurando

A programação é complicada e delicada e você está fadado a depurar código que não fará o que deveria. O VS Code possui um ambiente de depuração abrangente especificamente para aplicativos Python e aqueles que usam NumPy para computação científica. Aqui estão algumas dicas:

• Se você identificar um possível bug, para chegar à raiz do problema, você precisa retirar o arquivo Python no qual está trabalhando e abri-lo. Depois disso, clique em “Executar” no menu superior e escolha “Iniciar depuração”. Isso iniciará a depuração.
• Depurar seu código pode ser muito mais fácil se você definir pontos de interrupção. Esses marcadores permitem que o depurador pause seu programa, para que você possa inspecionar o estado de seu programa naquele ponto exato de execução. Tente definir esses pontos de interrupção clicando na margem ao lado da linha de código que deseja pausar ou passando o cursor sobre a linha e pressionando F9.
• Quando o programa está em pausa, os controles de depuração na parte superior da tela permitem que você percorra o código. Se você pressionar F10, poderá pular as funções; com F11, você mergulha mais fundo neles e pressionar Shift e F11 sairá de uma função.
• Você também pode observar as variáveis ​​com o painel “Variáveis”. Ele aparecerá na barra lateral “Executar e depurar” quando seu programa estiver em pausa, exibindo todos os valores no escopo local. Se precisar de mais detalhes, passe o mouse sobre qualquer variável no código para obter um valor exato.

Usando Jupyter Notebooks

Um analista de dados experiente pode se beneficiar do ambiente interativo do Jupyter Notebooks, acessível diretamente do VS Code. Dessa forma, você pode construir, executar e depurar código em uma interface perfeita.

Se você deseja criar um novo Jupyter Notebook no Visual Studio Code:

1. Abra a Paleta de Comandos (Ctrl+Shift+P).

   

2. Encontre o comando ” Create: New Jupyter Notebook.”

   

3. Como alternativa, abra seu espaço de trabalho e crie um novo arquivo com a extensão “.ipynb”.

   

Depois de criar um notebook, você pode digitar o código Python em suas células e executar esses comandos clicando no botão “Executar célula” que aparece quando o cursor passa sobre ele. Os resultados da sua célula aparecerão abaixo dela para que você possa usá-los em outros cálculos ou operações.

Você pode escolher o interpretador Python para cada Notebook que fizer, escolhendo no seletor de kernel no canto superior direito. Essa opção é útil, principalmente se você tiver mais de um ambiente Python em seu computador e quiser usar todos eles, dependendo do trabalho.

Usando o IntelliSense

O IntelliSense do VS Code é seu melhor amigo e companheiro para a codificação NumPy. Este poderoso conjunto de recursos garante a conclusão inteligente do código enquanto você digita. Você não precisa pensar demais em nomes de funções, variáveis, etc. O IntelliSense pode descobrir isso a partir do contexto do código.

Por exemplo, se você precisar escrever uma função, comece a digitar o nome e o IntelliSense fornecerá todas as funções disponíveis do NumPy e de outros módulos. Selecione um que se encaixe e a ferramenta irá adicioná-lo ao código. Você também obterá uma lista correta de argumentos para cada função, o que também traz grande velocidade à codificação.

NumPy com extensões de código VS

A extensibilidade do VS Code é um de seus recursos mais poderosos. Com as extensões corretas, você pode sobrecarregar Python e NumPy. Aqui estão algumas extensões que podem ser particularmente úteis junto com o NumPy.

• A extensão Python da Microsoft traz codificação intuitiva para o VS Code. Ele permite que você escreva código mais rapidamente, com recursos úteis como IntelliSense, linting e formatação em tempo real, ferramentas de depuração e muito mais.
• O Python Docstring Generator é um salva-vidas para desenvolvedores que precisam trabalhar em código NumPy complexo. Esta extensão irá gerar docstrings detalhadas para documentar o código em segundos, o que economiza genuinamente incontáveis ​​horas de escrita e formatação manuais.
• O Python Test Explorer pode executar seus testes Python diretamente na barra lateral e obter feedback instantâneo sobre os resultados. Não há necessidade de alternar entre os aplicativos, tornando-se outra economia de tempo que vale a pena.
• MagicPython também é ótimo para desenvolvedores Python que precisam analisar e depurar códigos complicados. Graças ao realce de sintaxe e recuo aprimorados, você poderá ler expressões NumPy em tempo real com MagicPython.
• O Autocomplete do Kite para Python é outra maneira mais cuidadosa de codificar. Ele usa aprendizado de máquina para que o Kite possa fornecer conclusões com reconhecimento de contexto para scripts Python. Em vez de perder tempo procurando funções e métodos na biblioteca (ou na Internet), você encontrará sugestões inteligentes com o Kite enquanto digita. Ele ainda suporta operações complexas.

Escreva um ótimo código com NumPy

Como você pode ver, instalar o NumPy no VS Code não é nada intimidador, e seus recursos são uma grande ajuda para codificar e analisar a ciência de dados. E dentro do Visual Studio Code, você pode levar o desenvolvimento do NumPy ainda mais ao combiná-lo com outras ferramentas e extensões poderosas.

Você conseguiu que o NumPy funcionasse no seu VS Code? Qual é a funcionalidade mais útil para você? Conte-nos nos comentários.