Las 10 Mejores Extensiones de Python para Visual Studio Code

Daniel Morales
Oct 09, 2021


En este nuevo post queremos hablar de las extensiones más útiles de Python para Visual Studio Code. 

Visual Studio Code es un entorno de desarrollo integrado creado por Microsoft para Windows, Linux y macOS. Entre sus características se encuentran la depuración, el resaltado de sintaxis, la finalización inteligente de código, los fragmentos, la refactorización de código y Git integrado. Los usuarios pueden cambiar el tema, los atajos de teclado, las preferencias e instalar extensiones que añaden funcionalidad adicional.

Precisamente vamos a hablar sobre las extensiones que puedes instalar para VS. Aquí una lista de nuestras preferidas


1- Python




Extensión de Python para Visual Studio Code

Una extensión de Visual Studio Code con un rico soporte para el lenguaje Python (para todas las versiones activamente soportadas del lenguaje: >=3.6), incluyendo características como IntelliSense (Pylance), linting, depuración, navegación de código, formateo de código, refactorización, explorador de variables, explorador de pruebas, ¡y más!

NOTA: El soporte en la web -- por ejemplo, github.dev -- es limitado.

Extensiones instaladas
La extensión Python instalará automáticamente las extensiones Pylance y Jupyter para ofrecerte la mejor experiencia al trabajar con archivos Python y notebooks Jupyter. Sin embargo, Pylance es una dependencia opcional, lo que significa que la extensión de Python seguirá siendo totalmente funcional si no se instala. También puedes desinstalarla a expensas de algunas características si estás usando un servidor de idiomas diferente.

2- Python Indent




Sirve para corregir la sangría de Python en Visual Studio Code. 

Cómo funciona
Cada vez que presione la tecla Enter en un contexto de Python, esta extensión analizará su archivo de Python hasta la ubicación de su cursor, y determinará exactamente cuánto debe sangrar la siguiente línea (o dos en el caso de sangrías colgantes) y cuánto deben desangrarse las líneas cercanas.

Hay tres casos principales a la hora de determinar la sangría correcta. Revisar la documentación aqui: https://github.com/kbrose/vsc-python-indent

3- Python Doctring Generator



Extensión de Visual Studio Code para generar rápidamente docstrings para funciones python.

Características
  • Genera rápidamente un fragmento de docstring que puede ser tabulado.
  • Elija entre varios tipos de formatos de docstrings.
  • Infiere los tipos de parámetros a través de pistas de tipo pep484, valores por defecto y nombres var.
  • Soporte para args, kwargs, decoradores, errores y tipos de parámetros.

Formatos Docstring
  • Google (por defecto)
  • docBlockr
  • Numpy
  • Sphinx
  • PEP0257 (próximamente)

Uso
El cursor debe estar en la línea directamente debajo de la definición para generar un docstring completo auto-poblado
  • Pulsa enter después de abrir el docstring con comillas triples (""" o ''')
  • Atajo de teclado: ctrl+mayús+2 o cmd+mayús+2 para mac
  • Se puede cambiar en Preferencias -> Atajos de teclado -> extension.generateDocstring
  • Comando: Generar Docstring
  • Menú del botón derecho: Generar Docstring


4- Python Extended





Python Extended es un fragmento de vscode que facilita la escritura de códigos en python proporcionando opciones de finalización junto con todos los argumentos.

Uso
Ejecute vscode y en un archivo python, escriba el nombre del método a completar y presione tab o enter en la selección.

Cómo instalar
Abra vscode. Pulse F1, busque "ext install" seguido del nombre de la extensión, en este caso "ext install Python Extended" sin el ">". O si prefieres ">ext install", pulsa enter, busca "Python Extended".



5- Python Preview





Una extensión de Visual Studio Code con soporte de vista previa de depuración para el lenguaje Python.

Requisitos
  • Instale una versión de Python 3.6 o Python 2.7. Asegúrese de que la ubicación de su intérprete de Python está incluida en su variable de entorno PATH.
  • Es mejor instalar la extensión de Python para el Intellisense de Python


6- AREPL for Python




AREPL evalúa automáticamente el código python en tiempo real mientras usted escribe.

Uso
  • En primer lugar, asegúrese de que tiene instalado python 3.7 o superior.
  • Abra un archivo de python y haga clic en el gato en la barra superior a la derecha para abrir AREPL. Puede hacer clic en el gato de nuevo para cerrar.
  • O ejecute AREPL a través del comando de búsqueda: control-mayúsculas-p
  • o utilizar los atajos: control-mayúsculas-a (documento actual) / control-mayúsculas-q (nuevo documento)

Características
  • Evaluación en tiempo real: no es necesario ejecutar - AREPL evalúa su código automáticamente. Puede controlar esto (o incluso desactivarlo) en los ajustes.
  • Visualización de variables: El estado final de sus variables locales se muestra en un formato JSON colapsable.
  • Visualización de errores: En el momento en que cometes un error se muestra un error con la traza de la pila.
  • Ajustes: AREPL ofrece muchos ajustes para adaptarse a su experiencia de usuario. Personaliza el aspecto, el tiempo de rebote, las opciones de python y mucho más.

7- Python Path




Esta extensión añade un conjunto de herramientas que ayudan a generar sentencias de importación internas en un proyecto python.

Características
"Copy Python Path" es accesible desde:
  • Linea de comando
  • Menú contextual del explorador
  • Menú contextual del editor
  • Menú contextual del título del editor


8- Python Test Explorer




Esta extensión le permite ejecutar sus pruebas de Python Unittest, Pytest o Testplan con la interfaz de usuario de Test Explorer.

Cómo empezar
  • Instale la extensión
  • Configure Visual Studio Code para que descubra sus pruebas (consulte la sección Configuración y la documentación del marco de pruebas de su elección:
  • Documentación de Unittest
  • Documentación de Pytest
  • Documentación de Testplan
  • Abra la barra lateral de la vista de pruebas
  • Ejecutar sus pruebas mediante el icono Ejecutar en el Explorador de Pruebas

Características
  • Muestra un Explorador de Pruebas en la vista de pruebas en la barra lateral de VS Code con todas las pruebas y suites detectadas y su estado
  • Práctico informe de errores durante la detección de pruebas
  • Depuración de Unittest, Pytest y Testplan
  • Muestra el registro de una prueba fallida cuando se selecciona la prueba en el explorador
  • Reejecución de pruebas al guardarlas
  • Soporta espacios de trabajo multi-root
  • Admite los marcos de pruebas Unittest, Pytest y Testplan y sus complementos

9- Python Snippets




Un paquete de fragmentos para hacer más productivo el trabajo con python Este paquete de fragmentos contiene todos los métodos de python que se indican a continuación
  • todos los fragmentos incorporados de python y contiene al menos un ejemplo para cada método
  • todos los fragmentos de cadenas de python contienen al menos un ejemplo para cada método
  • todos los fragmentos de listas de python contienen al menos un ejemplo para cada método
  • todos los fragmentos de conjuntos de python contienen al menos un ejemplo para cada método
  • todos los fragmentos de tuplas en python contienen al menos un ejemplo para cada método
  • todos los fragmentos de diccionario de python contienen al menos un ejemplo para cada método
  • Y contiene muchos otros fragmentos de código (como if/else, for, while, while/else, try/catch, file process y
  • fragmentos de clases y ejemplos de clases para oop (polimorfismo, encapsulación, herencia, etc.)


Si no usas un método no te preocupes esta extensión contiene un montón de ejemplos de código para cada método de python

Esta extensión no es sólo un fragmento de código, sino que también será útil para aprender el lenguaje de programación python.

Aprenderás todos los métodos de python con un montón de ejemplos de código
Por ejemplo, si usted quiere usar el método de reemplazo de cadena, sólo tiene que utilizar .replace

Pero si usted no sabe cómo utilizar el método de reemplazo a continuación, utilice string.replace =>

10- Jupyter




Una extensión de Visual Studio Code que proporciona soporte básico de notebooks para los kernels de lenguaje que son compatibles con Jupyter Notebooks hoy en día. Muchos kernels de lenguaje funcionarán sin ninguna modificación. Para habilitar características avanzadas, pueden ser necesarias modificaciones en las extensiones de lenguaje de VS Code.

Soporte de notebooks
La Extensión Jupyter utiliza el soporte de cuaderno incorporado de VS code. Esta interfaz ofrece una serie de ventajas a los usuarios de cuadernos:

  • Soporte inmediato de la amplia gama de funciones básicas de edición de código de VS Code, como la salida en caliente, la búsqueda y el reemplazo, y el plegado de código.
  • Extensiones del editor como VIM, coloración de corchetes, linters y muchas más están disponibles mientras se edita una celda.
  • Profunda integración con el banco de trabajo general y con las funciones basadas en archivos de VS Code, como la vista de esquema (tabla de contenidos), las migas de pan y otras operaciones.
  • Tiempos de carga rápidos para los archivos Jupyter notebook (.ipynb). Cualquier archivo de cuaderno se carga y renderiza lo más rápidamente posible, mientras que las operaciones relacionadas con la ejecución se inicializan entre bastidores.
  • Incluye una herramienta de diferencias para cuadernos, que facilita la comparación y la visualización de las diferencias entre las celdas de código, los resultados y los metadatos.
  • Extensibilidad más allá de lo que proporciona la extensión Jupyter. Las extensiones ahora pueden añadir su propio lenguaje o tiempo de ejecución específico a los cuadernos, como los cuadernos interactivos de .NET y Gather
  • Aunque la extensión de Jupyter viene con un amplio conjunto de los renderizadores más utilizados para la salida, el mercado admite renderizadores personalizados instalables para que el trabajo con tus cuadernos sea aún más productivo. Para empezar a escribir los tuyos propios, consulta la documentación de la api de renderizadores de VS Code.


Conclusión


Existen muchas extensiones que puedes usar con tu Visual Studio Code, y decidir cual usar pasará por hacer pruebas, revisar utilidades, casos de uso y demás con el fin de hacer tu trabajo mas sencillo mientras codeas!

Lea también: ¿Por Qué Los Decoradores En Python Son Pura Genialidad?

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