目前该 VS Code Debug Visualizer 在 JavaScript/TypeScript 上有比较好的效果,在 C#、Java 和 PHP 上也正在积极测试,其它语言也还都能用。 正确的使用姿势 安装此扩展程序后,使用命令< Open a new Debug Visualizer View >打开新的可视化视图。在此视图里,设置断点逐步执行后,表达式的执行与动态可视化都会展示在...
1 配置launch文件 2 debug可视化 对于Python数据尤其是np spandas 数据 提供和Spyder 类似插件 Vscode--调试数据可视化插件debug-visualizer_vscode debug插件-CSDN博客 Vscode--查看变量的所有值_vscode 变量查看…
工作空间设置:工作空间是指使用VS Code打开的某个文件夹,在该文件夹下会创建一个名为.vscode的隐藏文件夹,里面包含着仅适用于当前目录的VS Code的设置,工作空间的设置会覆盖用户的设置。 每个人都有自己的偏好,在使用VS Code进行开发时,都会根据自己的习惯来对VS Code进行用户级别的配置。 但是当多人共同完成某个...
Bring your Python code to life with interactive visualizations. visualizationpythondeveloper-toolsvscode-extensioncode-visualizationreal-time-visualizationpython-visualizer UpdatedMar 31, 2025 TypeScript Add a description, image, and links to thepython-visualizertopic page so that developers can more easily ...
You can also ask an AI tutor for help in understanding your code and visualization: Here are some examples of how this tool visualizes Java, C, and C++ code: How the Python Tutor visualizer can help students in your Java programming courses ...
在VSCode中从conda环境导入Python包的步骤如下: 确保已经安装并配置好了Anaconda或Miniconda,以及VSCode编辑器。 打开VSCode,在左侧的侧边栏中点击底部的"环境"按钮,然后选择或创建一个conda环境。 在VSCode的顶部菜单中选择"终端" -> "新建终端",这将打开一个终端窗口。
{ errno: -2, code: 'ENOENT', syscall: 'scandir', path: '/Users/ray/miniconda3/bin' } 2024-10-20 10:13:32.390 [info] > ~/miniconda3/bin/python -I ~/.vscode/extensions/ms-python.python-2024.16.1-darwin-arm64/python_files/get_output_via_markers.py ~/.vscode/extensions/ms-python....
VS Code Debug Visualizer 确实非常酷,但支持 Python 的它会更有意思。现在不论是项目维护者还是其它开发者,都在关注这个问题,期待过一段时间它能完美支持 Python。 项目地址:https://github.com/hediet/vscode-debug-visualizer 参考链接:https://www.reddit.com/r/programming/comments/f88zom/i_made_an_extensio...
File"D:\anaconda3\lib\runpy.py", line 85,in_run_codeexec(code, run_globals) File"d:\source\sorting-visualizer-master\sorting\debug_test.py", line 6,in<module>divided_zero() File"d:\source\sorting-visualizer-master\sorting\debug_test.py", line 3,individed_zeroprint(10/i) ...
这种可爱而简单的设计类似于 VScode 的 Jupyter 笔记本扩展(参见 Chapter 3),它也允许你查看你的环境。虽然这在 RStudio 中是一个标准功能,但在 Python 编写脚本时查看对象列表,或者许多其他语言中,这并不常见。点击对象名称旁边的小蓝箭头将显示文本描述(参见图 Figure 2-3)。