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Programmation Python dans VS Code

Vous souhaitez écrire du code Python mais vous n’êtes pas sûr de l’éditeur à utiliser, ou vous recherchez quelque chose de plus léger que PyCharm. Considérez VS Code comme un couteau suisse : il gère Python, R, JavaScript et de nombreux autres langages dans un seul éditeur léger. Ce tutoriel vous montre comment configurer Python dans VS Code avec des fonctionnalités intelligentes telles que la complétion de code, le débogage interactif et même des applications web.

Concepts Clés

Ce Dont Vous Aurez Besoin

Étape 1 : Installez Python

Vous avez besoin de Python 3.8 ou supérieur pour une meilleure compatibilité avec les packages modernes.

Vérifiez l’installation en ouvrant un terminal et en tapant python3 --version ou python --version.

Étape 2 : Installez les Extensions Python dans VS Code

L’extension Python inclut la prise en charge du débogage, d’IntelliSense, du formatage de code et des notebooks Jupyter.

Étape 3 : Créez Votre Projet Python

Étape 4 : Sélectionnez l’Interpréteur Python

VS Code doit savoir quelle installation Python utiliser.

Si vous ne voyez pas votre installation Python, cliquez sur Enter interpreter path et naviguez vers l’emplacement où Python est installé.

Étape 5 : Créez un Environnement Virtuel

Les environnements virtuels gardent les dépendances de votre projet isolées.

Vous verrez (.venv) dans votre invite de terminal lorsque l’environnement est actif.

Étape 6 : Installez les Packages Requis

pip install pandas matplotlib streamlit

Si (.venv) n’apparaît pas, l’environnement n’est pas actif. Cliquez sur View > Command Palette, exécutez Python: Select Interpreter, puis choisissez l’interpréteur avec ('.venv': venv) à côté.

Étape 7 : Écrivez Votre Premier Script Python

Tapez ce code dans analysis.py :

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Load the iris dataset
url = "https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv"
iris = pd.read_csv(url)

# View the first few rows
print(iris.head())

# Generate summary statistics
print("\nSummary Statistics:")
print(iris.describe())

# Create a histogram
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.hist(iris['sepal_length'], bins=20, color='steelblue', edgecolor='white')
plt.xlabel('Sepal Length (cm)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Distribution of Sepal Length')
plt.show()

Étape 8 : Exécutez du Code Python de Manière Interactive

Étape 9 : Créez une Application Streamlit Simple

import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

st.title("Interactive Histogram")

# Sidebar slider
bins = st.sidebar.slider(
    "Number of bins:",
    min_value=5,
    max_value=50,
    value=30
)

# Load data
url = "https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv"
iris = pd.read_csv(url)

# Create histogram
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.hist(iris['sepal_length'], bins=bins, color='steelblue', edgecolor='white')
ax.set_xlabel('Sepal Length (cm)')
ax.set_ylabel('Frequency')
ax.set_title('Distribution of Sepal Length')

# Display in Streamlit
st.pyplot(fig)

streamlit run app.py

Étape 10 : Utilisez la Complétion de Code et IntelliSense

Étape 11 : Essayez le Débogage

Prochaines Étapes

Dépannage

Résumé du Flux de Travail

VS Code fournit un environnement moderne et léger pour le développement Python avec ces avantages :

Créé par Steven Ge le 7 décembre 2025.