Tu veux coder en Python sur Visual Studio Code sans te perdre dans les réglages ? Bonne nouvelle : VS Code est l’un des éditeurs les plus rapides à mettre en place pour Python, avec une extension officielle, un débogueur solide et un terminal intégré qui simplifie tout. Dans ce guide clair et pratique, tu vas passer de zéro à productif : installation, configuration, exécution, débogage, environnements virtuels, qualité de code et dépannage. Tu repars avec une configuration propre, des bonnes pratiques et des réflexes qui t’évitent les pièges courants.
Pré-Requis Et Installation
Installer Python
Begin par installer Python depuis le site officiel python.org. Sur Windows, coche l’option “Add Python to PATH” pendant l’installation pour éviter les soucis d’interpréteur introuvable. Sur macOS, privilégie Homebrew si tu l’utilises déjà (brew install python). Sous Linux, passe par ton gestionnaire de paquets ou pyenv si tu veux gérer plusieurs versions facilement.
Vise une version récente et supportée (Python 3.12 ou 3.13 fonctionne très bien avec VS Code). Évite Python 2, il est obsolète.
Installer Visual Studio Code
Télécharge VS Code depuis code.visualstudio.com. L’installeur par défaut suffit. Sur macOS, glisse simplement l’application dans Applications. Une fois lancé, repère l’icône Extensions dans la barre latérale : on l’utilisera juste après.
Vérifier Les Versions Et Le PATH
Ouvre un terminal (Terminal, PowerShell, ou la console intégrée de VS Code plus tard) et vérifie tes versions : python –version, python3 –version et pip –version. Selon ton OS, la commande peut être python ou python3. Si l’une d’elles échoue, c’est généralement un problème de PATH : réinstalle Python en cochant l’ajout au PATH (Windows) ou ajuste ton shell (.zshrc/.bashrc) avec l’emplacement de Python. Sur macOS/Linux, which python ou which python3 t’indique le binaire utilisé.
Configurer VS Code Pour Python
Installer L’Extension Python Officielle
Dans VS Code, va dans Extensions et installe “Python” (éditeur : Microsoft). Cette extension apporte l’exécution, le débogage, l’intelligence de code, les tests, et s’intègre avec Pylance (moteur d’analyse rapide que VS Code te proposera d’installer). Accepte également “Jupyter” si tu comptes manipuler des notebooks .ipynb.
Sélectionner L’Interpréteur Python
Ouvre la palette de commandes (Ctrl+Shift+P ou Cmd+Shift+P) et tape “Python: Select Interpreter”. Choisis l’interpréteur correspondant à ta version ou à ton environnement virtuel. Ce choix est crucial : il conditionne les paquets disponibles, le linting et l’exécution. Si tu ne le vois pas, assure-toi que Python est bien dans le PATH ou que ton venv est activé.
Structurer Un Dossier De Projet
Crée un dossier de projet clair. À minima : un dossier src ou app pour le code, un dossier tests si tu écris des tests, un requirements.txt pour les dépendances, et un fichier .gitignore si tu utilises Git (ignore venv/, pycache/, .env). Cette structure évite le chaos à mesure que ton projet grandit.
Paramètres De Base (settings.json)
Ouvre les paramètres (Ctrl+,) et cherche “Python”. Tu peux affiner : activer “Format on Save”, choisir “Black” comme formateur, configurer le linter (Pylint ou Flake8), et définir l’interpréteur par défaut du workspace. Pour des projets partagés, préfère un fichier .vscode/settings.json dans le dossier du projet afin que l’équipe bénéficie des mêmes réglages. Exemples utiles : “python.defaultInterpreterPath” pour pointer vers ton venv, “editor.codeActionsOnSave” pour lancer le formatage et l’auto-organisation des imports, et “python.testing.pytestEnabled” si tu utilises pytest.
Créer Et Exécuter Votre Premier Script
Créer Un Fichier .py Et Un “Hello, World.”
Dans ton dossier de projet, crée un fichier main.py. Begin simple : un print(“Hello, World.”) pour valider le flux complet. C’est basique, mais ça vérifie le couple interpréteur + terminal + extension.
Exécuter Via Le Bouton Run Et Le Terminal Intégré
Ouvre main.py. En haut à droite, clique sur “Run Python File”. VS Code lancera le script dans le terminal intégré, affichant la sortie immédiatement. Tu peux aussi ouvrir le terminal (Ctrl+`) et exécuter python main.py (ou python3 selon la plateforme). Si tu utilises un environnement virtuel, assure-toi qu’il est activé avant d’exécuter la commande : sur Windows, venv\Scripts\activate : sur macOS/Linux, source venv/bin/activate.
Passer Des Arguments Et Gérer L’Entrée/Sortie
Pour passer des arguments, utilise sys.argv dans ton script et exécute python main.py arg1 arg2. Pour une interaction utilisateur, input() fonctionne très bien en terminal. Côté sortie, rediriger dans un fichier est possible : python main.py > sortie.txt. Pour des scripts plus complexes, crée une configuration de lancement (launch.json) avec “args” pour figer des paramètres sans retaper la commande à chaque fois.
Déboguer Comme Un Pro
Points D’Arrêt, Pas À Pas Et Vue Des Variables
Appuie sur F9 sur une ligne pour poser un point d’arrêt. Lance le débogage avec F5. La barre de contrôle permet d’avancer pas à pas, d’entrer dans les fonctions, de reprendre l’exécution, et de regarder la pile d’appels. La Vue “Run and Debug” affiche les variables locales et globales. Tu peux aussi survoler une variable pour voir sa valeur, ou ajouter des “Watch” sur des expressions.
Configurer launch.json Pour Différents Scénarios
Ouvre la palette de commandes, “Debug: Open launch.json”, et choisis “Python”. Ajoute des configurations : script courant, module (“module”: “package.module” avec “request”: “launch” et “module”), tests, ou même un module Flask/Django. Tu peux préciser “args” (arguments), “cwd” (répertoire de travail), “env” (variables d’environnement) et “justMyCode” pour ignorer les dépendances dans le pas-à-pas. Sur Windows, si tu dois lancer une console externe, “console”: “integratedTerminal” ou “externalTerminal” selon ta préférence.
Déboguer Scripts, Modules Et Tests
Pour un module : utilise la configuration “module”: “nom_du_module” et lance avec -m côté CLI si tu testes hors VS Code. Pour Flask, active FLASK_APP et FLASK_DEBUG dans “env”. Pour Django, la configuration dédiée crée un serveur Debug. Côté tests, active pytest dans les paramètres, laisse VS Code découvrir tes tests, puis place des points d’arrêt dans les fichiers de test et lance le débogage test par test si besoin.
Gérer Les Environnements, Dépendances Et Qualité De Code
Créer Et Activer Un Environnement Virtuel (venv/Conda)
Isole toujours tes dépendances par projet. Avec venv : python -m venv venv, puis active-le (source venv/bin/activate ou venv\Scripts\activate). VS Code détecte généralement le venv et te propose de l’utiliser comme interpréteur. Si tu préfères Conda, crée un environnement conda create -n monenv python=3.12 et sélectionne-le via “Python: Select Interpreter”.
Installer Des Paquets Avec pip Et Requirements.txt
Installe tes bibliothèques via pip install nom_du_paquet une fois ton venv actif. Gèle l’état avec pip freeze > requirements.txt pour partager l’environnement avec l’équipe ou déployer. Pour réinstaller ailleurs : pip install -r requirements.txt. Quand un paquet demande une version de Python spécifique, lis bien le message d’erreur : mieux vaut aligner Python que forcer des versions incompatibles.
Linting Et Formatage (Pylint/Flake8, Black)
Choisis un linter : Pylint offre des diagnostics détaillés : Flake8 est plus minimaliste. Pour formater, Black est l’option opinionée et populaire. Dans VS Code, définis “python.linting.enabled”: true, choisis ton linter, et “editor.formatOnSave”: true avec Black sélectionné. Résultat : code cohérent, diff plus propres, et moins de discussions « style » en revue de code. Ajoute éventuellement isort pour organiser automatiquement les imports.
Tests Unitaires Avec pytest Ou unittest
pytest est concis, expressif et bien intégré à VS Code. Active-le dans les paramètres, choisis le dossier de tests et laisse l’extension découvrir les fichiers test_*. Tu peux lancer tous les tests, un dossier, un fichier ou un test unique depuis l’UI Tests. unittest, natif à Python, reste une option solide si tu veux du standard sans dépendance supplémentaire. Dans les deux cas, configure ton venv pour que les tests utilisent les bonnes dépendances.
Résoudre Les Problèmes Courants
Interpréteur Non Trouvé Ou Mauvaise Version
Si VS Code affiche “Select Python Interpreter” en boucle ou exécute la mauvaise version, ouvre la palette et choisis “Python: Select Interpreter”. Si aucun interpréteur n’apparaît, vérifie le PATH (python –version dans le terminal intégré). Sur Windows, réinstalle Python avec l’option PATH ou utilise l’App Installer de Microsoft Store (mais attention aux restrictions des environnements). Sur macOS/Linux, assure-toi que ton shell charge bien ton .zshrc/.bashrc.
Conflits D’Environnement Et Variables PATH
Quand plusieurs Python coexistent (système, conda, pyenv, venv), les collisions sont fréquentes. Règle d’or : un venv par projet, sélectionné dans VS Code au niveau du workspace. Évite d’installer des paquets en global. Si tu utilises pyenv, exécute pyenv local 3.x dans le dossier du projet, puis recrée le venv pour éviter les incohérences. Vérifie aussi que “python.defaultInterpreterPath” pointe bien vers le binaire de l’environnement.
Encodage, Terminal Et Erreurs De Module Introuvable
Pour les accents ou l’UTF-8, assure-toi que le fichier est encodé en UTF-8 (coin inférieur droit de VS Code) et, si nécessaire, ajoute # –– coding: utf-8 –– en tête du fichier pour les contextes exotiques. Côté terminal, fixe la police et l’UTF-8 si tu vois des symboles étranges. L’erreur ModuleNotFoundError survient quand le paquet n’est pas installé dans l’environnement courant : active le bon venv, réinstalle avec pip, ou ajoute le chemin du package au PYTHONPATH via “env” dans launch.json. Évite d’empiler des sys.path.append improvisés : préfère une vraie structure de package (avec init.py) et un exécutable en mode module (python -m ton_package).
Conclusion
Coder en Python sur Visual Studio Code devient vite naturel quand tu poses de bonnes bases : une installation propre, un interpréteur bien choisi, un venv par projet, et des outils de qualité (linter, formateur, tests). Tu gagnes en vitesse avec le terminal intégré, en confiance avec le débogueur, et en sérénité grâce à une structure claire et des dépendances maîtrisées. La suite ? Automatise ton formatage, ajoute l’analyse de type avec Pylance ou mypy, et mets en place une exécution de tests en CI. Tu as maintenant une boîte à outils prête pour des scripts rapides comme pour des projets sérieux.
Foire aux questions
Comment coder en Python sur Visual Studio Code, pas à pas ?
Installe Python (3.12+), puis Visual Studio Code. Ajoute l’extension officielle “Python” (Microsoft) et, si besoin, “Jupyter”. Crée un venv (python -m venv venv) et sélectionne-le via “Python: Select Interpreter”. Ouvre main.py, écris print(“Hello, World.”), puis exécute via “Run Python File” ou le terminal intégré.
Comment sélectionner l’interpréteur Python dans VS Code et éviter les erreurs PATH ?
Ouvre la palette (Ctrl/Cmd+Shift+P) → “Python: Select Interpreter” et choisis le venv du projet. Si rien n’apparaît, vérifie python –version dans le terminal intégré. Sous Windows, réinstalle Python en cochant “Add to PATH”. Sous macOS/Linux, ajuste .zshrc/.bashrc et confirme avec which python/python3.
Comment exécuter et déboguer un script Python dans VS Code ?
Ouvre le fichier .py et clique sur “Run Python File” ou utilise python main.py dans le terminal. Pour déboguer, pose des points d’arrêt (F9) et lance F5. Crée un launch.json pour définir args, env, cwd ou exécuter un module (-m). Survole les variables, utilise “Watch” et la pile d’appels.
Comment configurer le formatage et le linting (Black, Pylint/Flake8) dans VS Code ?
Dans Paramètres ou .vscode/settings.json, active editor.formatOnSave et sélectionne Black comme formateur. Active le linting et choisis Pylint ou Flake8. Optionnel : isort pour organiser les imports. Résultat : code cohérent, diffs propres et diagnostics immédiats sans débats de style en revue.
VS Code ou PyCharm pour coder en Python ?
VS Code est léger, extensible et gratuit, idéal pour démarrer rapidement avec Python, notebooks et projets polyglottes. PyCharm (Community/Professional) offre des outils Python intégrés (refactoring avancé, Django, bases de données). Choisis VS Code pour la flexibilité et la vitesse ; PyCharm pour un IDE Python complet clé en main.
Comment activer l’analyse de type (mypy/Pylance) dans VS Code ?
Installe mypy dans le venv (pip install mypy) et ajoute un mypy.ini si besoin. Dans settings.json, active “python.analysis.typeCheckingMode”: “basic” ou “strict” pour Pylance. Ajoute une tâche ou script pour lancer mypy, et exécute-le en CI. Combine Pylance (temps réel) et mypy (CI) pour une couverture solide.
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