打开一个 Python 项目，代码还没写，IDE 先吃掉两三个 G 内存，索引在右下角转半天，风扇也跟着起飞。

这种场面我不太喜欢。

写个接口、跑个脚本、查一段日志，没必要先启动一艘航空母舰。我的 Python 开发环境现在基本就是 VSCode，加几个真正用得上的插件。补全、格式化、调试、虚拟环境都有，启动还快。

插件别装一堆，装多了 VSCode 一样能被拖慢。我一般只留这几个：

Python

Pylance

Ruff

GitLens

Python 插件负责运行、调试和解释器管理；Pylance 做类型提示和代码补全；Ruff 负责检查和格式化；GitLens 用来看代码是谁改的。最后这个不是必需，但线上代码看到一段奇怪判断时，我通常会顺手查一下提交记录。

装完插件，先别急着写代码。第一件事是给项目建虚拟环境。

mkdir invoice-cleaner
cd invoice-cleaner

python -m venv .venv

Windows 激活：

.venv\Scripts\activate

macOS 或 Linux：

source .venv/bin/activate

然后在 VSCode 里按下 Ctrl+Shift+P，搜索：

Python: Select Interpreter

选中项目里的 .venv。

这一步不能省。很多“终端里能运行，VSCode 里一直报红”的问题，最后查下来都是解释器没选对。你在系统 Python 里装了依赖，编辑器却盯着项目虚拟环境，它当然找不到。

我通常还会在项目下面放一个 .vscode/settings.json：

{
  "python.defaultInterpreterPath": "${workspaceFolder}/.venv",
  "python.analysis.typeCheckingMode": "basic",
  "editor.formatOnSave": true,
  "editor.codeActionsOnSave": {
    "source.fixAll.ruff": "explicit",
    "source.organizeImports.ruff": "explicit"
  },
  "[python]": {
    "editor.defaultFormatter": "charliermarsh.ruff"
  },
  "files.exclude": {
    "**/__pycache__": true,
    "**/.pytest_cache": true,
    "**/.ruff_cache": true
  }
}

保存时自动格式化，没用的导入顺手清掉，缓存目录也不在文件树里碍眼。

这里我更愿意用 Ruff，不再同时堆 Flake8、isort、Black 一整套。工具越多，配置越容易互相打架。保存一次文件，三个插件轮流改代码，最后光标都能跳走，这种环境看着专业，用起来很烦。

项目依赖也别全靠记。建一个 pyproject.toml，把 Ruff 的规则放进去：

[tool.ruff]
line-length = 100
target-version = "py311"
exclude = [".venv", "build", "dist"]

[tool.ruff.lint]
select = ["E", "F", "I", "B"]
ignore = ["E501"]

[tool.ruff.format]
quote-style = "double"
indent-style = "space"

配置不用追求大而全。项目刚开始就塞两百条规则，最后大概率是一群人围着格式问题吵，业务 Bug 反而没人看。

写段实际代码试一下。比如从导出的 CSV 里筛出字段不完整的订单：

from __future__ import annotations

import csv
from pathlib import Path

REQUIRED_COLUMNS = ("order_no", "customer_id", "amount")


def find_broken_rows(csv_file: Path) -> list[tuple[int, list[str]]]:
    broken: list[tuple[int, list[str]]] = []

    with csv_file.open("r", encoding="utf-8-sig", newline="") as stream:
        reader = csv.DictReader(stream)

        for line_no, row in enumerate(reader, start=2):
            missing = [
                field
                for field in REQUIRED_COLUMNS
                if not (row.get(field) or "").strip()
            ]
            if missing:
                broken.append((line_no, missing))

    return broken


if __name__ == "__main__":
    source = Path("data/orders.csv")

    for line_no, missing_fields in find_broken_rows(source):
        print(f"第 {line_no} 行缺少字段：{', '.join(missing_fields)}")

这时候类型提示、未使用变量、导入顺序、格式化都应该正常工作。

调试也不用退回 print() 大法。VSCode 左侧打开“运行和调试”，创建 .vscode/launch.json：

{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "name": "调试当前 Python 文件",
      "type": "debugpy",
      "request": "launch",
      "program": "${file}",
      "console": "integratedTerminal",
      "justMyCode": true
    }
  ]
}

在代码左侧点一下断点，按 F5，变量值、调用栈、异常位置都能看到。

命令行参数也能直接加：

"args": ["--input", "data/orders.csv"]

我见过不少人装完 VSCode，插件塞了几十个，结果运行代码还要手敲一长串命令。环境不是插件越多越完整，而是常用动作能不能少绕路。

最后再加一个 .gitignore：

.venv/
__pycache__/
.pytest_cache/
.ruff_cache/
.vscode/*.log
*.pyc
.env

.vscode/settings.json 和 launch.json 可以提交到仓库，团队成员拉下来就能用；.env 里如果放了密钥，别手滑一起提交。

VSCode 这套环境不一定比大型 IDE 功能更多，但日常写脚本、接口服务、数据处理任务，基本够用。启动快，配置透明，哪里出问题也比较容易查。

真要做大型项目、重度依赖框架导航，再换专业 IDE 不迟。工具是拿来干活的，不是每次打开项目先陪它热身。

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