VS Code 系列 1：提升 R 和 Python 使用體驗
已經攢了一系列 VS Code 寫作計劃和素材，之前也發過幾篇基礎知識的思維導圖（見文末）。不過一直不知道該從哪裡開始第一篇文章，如果推薦給身邊的人，他們可能最關心的是用 VS Code 日常寫簡單的 R 和 Python 程式碼體驗如何。那就從這裡開始吧。
本文以 PC 作為安裝配置示例，Mac 基本類似且部分內容體驗可能更優。
為什麼是 VS Code
既然是系列文章的開篇，姑且對主題按下不表先介紹一下 VS Code。
ofollow,noindex">VS Code 的全稱是 Visual Studio Code，官方給他的定義是官方定義是 一個免費的、開源的跨平臺編輯器 。相對於各種 IDE 而言，編輯器則相對更輕量，更側重於檔案或者資料夾而非巨集大的專案。
2011 年底，微軟從 IBM 請 《設計模式》的作者同時也是 Eclipse 掌舵人之一的 Erich Gamma 來開發一款優雅的線上開發工具（後來的 Manaco Editor），2015年他把這款線上工具移植到了桌面平臺，也就有了如今 VS Code 。師承 Eclipse 同時又吸取 Eclipse 的教訓，他們決定核心只做一個高效能的輕量級編輯器，個性化功能交給外掛系統來完成且要把外掛系統執行在主程序之外。同時，VS Code 希望讓開發者在編輯器裡擁有 IDE 類似的開發體驗，比如對原始碼的智慧理解、圖形化除錯工具和版本管理等等。總之，就是在 IDE 和編輯器中找到一個比較理想的平衡。
在很多人的印象中，微軟一直是一個站在開源世界對立面，靠專利官司和壟斷掙錢的公司，但其實微軟近幾年一直是 GitHub 貢獻開原始碼最活躍的公司，活躍到現在已經把 GitHub 收購了（黑人問號臉）。而在所有微軟的開源專案中，star 最高的 repo 就是 VS Code 編輯器。VS Code 以 MIT 協議開源，所有的開發過程和反饋渠道完全在 GitHub 開放，同時 VS Code 提供了統一的 Language Server Protocol 和 Code Debugging Protocol API，所有語言的開發和都能夠通過實現兩個 API 在 VS Code 上得到類似 IDE 的開發和除錯體驗。
如果你是一個 R 語言使用者，RStudio 一定是首選 IDE，如果你是一個 Python 使用者，Pycharm 則是大多數人的編輯器。但如果你平時既要用點 R，也要用點 Python，偶爾感覺這些 IDE 有點臃腫或者不想在兩個 IDE 中反覆切換，那麼 VS Code 是一個不錯的選擇。
VS Code 有兩個不同版本：穩定版（Stable）每月釋出更新一次；預覽版（Insiders）每個工作日更新一個版本。當然，你也可以同時安裝兩個版本互不影響。
雖然我一直不喜歡微軟的 office ，但是 VS Code 又讓我對微軟增加了不少好看。現在我日常工作中，輕度碼字、寫指令碼、閱讀 PDF 和 Excel 文字甚至檢視壓縮檔案等工作都可以在它上面完成。離「只用一個 VS Code 完成所有事情」的目標已經不太遠了。當然，如果還有什麼需求沒有實現，最牛的是學習自己去寫一個外掛。
安裝 R 和 Python
因為這篇文章的寫作目的是「用 VS Code 愉快地使用 R 和 Python 」，所以預設看官已經可以自主地在電腦上安裝 R 和 Python ；因為是系列文章的首篇，所以暫且不涉及複雜操作和各種使用技巧；因為預設大家是同時 輕度 使用 R 和 Python 所以暫時不涉及程式碼除錯和版本管理等內容。在後面的文章中這些都會提到。
對於 Windows 使用者 R 可以在 官網 下載，Python 建議安裝 anaconda 的 Python3 版本。另外這裡有一篇 關於R安裝注意事項 的文章可以作為參考。
配置 R 外掛
VS Code 對語言的支援方式是提供統一的開發 API，即 Language Server Protocol。各種語言可以能夠通過這個 API 在 VS Code 上得到類似 IDE 的體驗，這種服務在 VS Code 中稱為 語言服務 。
語言服務會根據我們的專案、當前檔案和游標所在位置為我們提供一個建議列表，包括在當前游標位置下我們可能會輸入的各種程式碼函式。隨著字元的輸入 VS Code 會根據字元輸入內容自動對列表進行過濾。
目前 JavaScript、Python、PHP 等幾大主流語言在 VS Code 中都已經有很完善的支援，但是 R 核心外掛還是第三方貢獻的，想要配置的順手還需要一些操作。實現 R 語言服務必需要有如下前兩個外掛（外掛管理可以在左側側邊欄找到，然後在搜尋框裡搜尋 R 即可）。
R support for Visual Studio Code
這個外掛是 VS Code 中 R 的核心外掛，具有語法高亮，基礎程式碼片段和程式碼執行等功能。例如你可以在編輯器中選擇某幾行內容，然後使用 ctrl + enter 將程式碼傳送到終端執行。
R LSP Client
這個外掛在主頁的介紹是
R language support for VS Code , powered by the R language server .
也就是我們上文提到的「Language Server Protocol」，有了這個它就可以進行 程式碼補全、檢視函式定義以及引數預覽 了。不過想讓它生效還需要下面幾個小步驟：
在 R 中安裝 languageserver 包
install.packages("languageserver") ，只有安裝了這個包才能實現 R 和 編輯器的同步。
在 VS Code 中設定正確的 R 路徑
開啟設定介面，在搜尋框中輸入 r.rterm ，找到 Rterm:Windows ，在編輯欄中輸入你的 R 可執行檔案位置。如果是預設安裝的 R 3.5.1 版本，位置應該是 C:\Program Files\R\R-3.5.1\bin\x64\R.exe
在 VS Code 中設定正確的 R LSP 路徑
和上面的方法相同，只不過這次搜尋 r.rpath.lsp ，目錄和你的 r.rtrem.windows 一致即可。
完成上面幾項設定，接下來使用 ctrl+shist+p 調出命令面板，然後輸入 reload ， 選擇 Reload Window 執行 ，重啟 VS Code 即可。
目前 VS Code 已經實現了介面化設定，但是其本質是一個json 格式的配置檔案，你也可以在配置檔案中進行修改和編輯。
rtichoke
RStudio 中的 R Console 本身具備引數提示和補全等功能，很多人非常喜歡。然而到目前為止，如果直接在 VS Code 中執行 R 程式碼，它預設呼叫的是我們之前設定過的官方 R 終端，這個終端非常古老而且不友好。不過好在我們的「21 世紀 R console」 rtichoke 即將登場。
說到 rtichoke 有不少人都知道它可以實現多行編輯、語法高亮和自動完成等功能，用起來基本不輸RStudio。不過他們中 99% 的人都是在 Linux 或者 macOS 中使用。因為這個軟體本身是 Python 寫的並且需要用命令列 pip 安裝，很多 windows 使用者心理嘀咕一句「tmd，windows 竟然不能用」然後卒，其實你是自己把自己放棄了。好在我還是那剩下的 1% 裡在 Windows 使用 rtichoke 的使用者，使用方法如下。
- 在上文中你應該已經成功使用 anaconda 在你的電腦裡裝好了 Python，現在開啟
Anaconda Prompt，也就是anaconda 自帶的命令列工具。
- 輸入
pip install -U rtichoke安裝 rtichoke - 安裝完成後輸入
rtichoke測試是否呼叫成功 - 找到並進入你電腦裡的anaconda scripts 目錄，正常情況下是
C:\Users\youname\Anaconda3\Scripts\ - 不出意外裡面應該有一個 exe 檔案，叫做
rtichoke.exe，找到它並複製它的路徑 - 在 VS Code 中重新設定
r.term.windows為rtichoke.ext路徑 - 找到
r.rterm.option選項，並在配置檔案（json 格式）中登出掉這個選項下的--no-save和no-restore引數 - 重啟 VS Code 後大功告成
R 執行使用效果
現在 R 執行的配置工作已經完成，一起來看下效果。首先，我在工作專案中開啟一個R 指令碼 test.R ，裡面是一段 plotly 測試程式碼。
- 滑鼠放在一個函式上自動出現函式功能和使用方法
- 滑鼠放在一個內建資料集自動出現數據集介紹
- 滑鼠放在一個 R 包上自動出現 R 包介紹
- 輸入部分函式自動提示
- 滑鼠在函式括號裡自動出現引數提示
- 選中部分程式碼，按一次
ctrl+enter自動進入整合終端，也就是 rtichoke
- 再按一次
ctrl+enter自動執行程式碼並輸出結果
如果想呼叫 View 等外部輸出也是可以的，比如 View(tmp2) 會彈出一個 R 預設終端的獨立顯示框，比如測試程式碼最後是 print 一個 plotly 的繪圖結果，那麼它會自動呼叫你的預設瀏覽器進行輸出。
自定義 R 必備快捷鍵
如果你是一個老實的 R 語言使用者，那麼一定不會用 = 代替 <- ，但是 <- 需要按兩下鍵盤而且這兩個鍵位置還挺遠，更難過的是因為你用了語法提示如果你在 <- 兩端沒有加上空格它還會給你出現「大破浪」下劃線噁心你。在 RStudio 中你可以使用 alt + - 一氣呵成輸入這四個符號 <- ，在 VS Code 中必須也可以。
開啟 Keyboard Shortcuts (快捷鍵是 ctrl+k ctrl+s )，在搜尋框中搜索 alt+s ，這個時候你會看到這個快捷鍵已經被綁定了（別慌），點開 json 檔案我們去給這個快捷鍵設定不同情境下新的含義。
點開快捷鍵配置檔案之後不要管左邊的內容，直接去右邊設定就好，配置方法如圖（至於為什麼這麼寫，後面會寫專門的快捷鍵相關文章）。從此以後在 R 或者 Rmd 檔案裡 alt+- 就變成了和 RStudio 一樣的快捷鍵。
配置 Python 外掛
如果把 R 的配置搞定，Python 的配置就顯得很簡單了。想愉快地使用 Python 只需要安裝一個 Python 外掛即可。
接下來設定預設的 Python 路徑，如果是用 anaconda 預設安裝路徑應該是 C:\Users\yourname\Anaconda3\python.exe ，這時使用的是預設 Python 直譯器；與 R 同理，如果你想使用 anaconda 中的 ipython 那麼可以把路徑設定為 C:\Users\yourname\Anaconda3\Scripts\ipython.exe 。
錯誤提示和格式化
安裝和配置
Python 預設的語法提示工具是 PyLint，也可以選擇其他的 linter 工具，比如 flake8 ，flake8 是 Python 官方釋出的一款靜態程式碼檢查工具，如果想使用它的話首先在 anaconda 的命令列工具中安裝 pip install flake8 ；另外，在儲存程式碼的時候 VS Code 可以自動進行 code formatting ，這個功能預設是關閉的且工具是 autopep8 ,如果想使用 yafp ，則繼續在命令列工具中安裝 pip install yapf 。
安裝好這兩個工具之後在 VS Code 的配置檔案中進行設定：
"python.linting.enabled": true "python.linting.flake8Enabled": true, "python.formatting.provider": "yapf"
檢視錯誤和修改
在集中終端的 PROBLEMS 可以檢視程式碼中存在的問題。如下圖所示，錯誤報告中會提示問題，錯誤編號和所在行數位置，點選某一個具體的問題後編輯器就會自動定位到相應的行數。
把某類檔案關聯為Python
在有些時候我們想借助某些語法的高亮特性，但是預設檔案字尾卻不是編輯能識別的內容。例如，我日常會用到的一類 snakfile 為字尾的檔案。那麼可以做如下設定
"files.associations": {
"Snakefile": "python"
}
禁止對某些檔案進行檢查
從上面的截圖可以發現，我一個檔案中竟然有 915 處問題，看來我這個智商基本就告別 Python 了。如果為了自我麻痺，我可以在設定中關閉程式碼檢查，但真實情況是這個檔案並不是一個真正的 Python 指令碼，我只是想借用Python 的語法高亮而已。
針對這種情況，我們可以選擇單獨對某一類（字尾）檔案排除語法檢查。比如我用 Python 語法高亮的這類非Python 檔案字尾通常我會被我命名為 snakefile ，那就可以進行如下設定：
"python.linting.ignorePatterns": [ ".vscode/*.py", "**/site-packages/**/*.py", "*.snakefile" ]
重啟之後，在開啟原檔案，滿屏的大波浪紅線就無影無蹤了。
注意，如果想讓上面配置生效，需要確保 "python.jediEnabled": ture
當然，因為 VS Code 對 Python 的完善支援，在設定中還有非常多的相關引數可以調整，你可以在設定的搜尋框中輸入 python 瀏覽一下，但因為我們本文預設是輕度編寫程式碼就不在展開了。
另外，也可以參考官方的一些 Python 使用介紹
windows 使用者的一個痛點
在文章開始，我說「本文以 PC 作為安裝配置示例，Mac 基本類似且部分內容體驗可能更優」，現在就表達一下這個小小的遺憾。隨著 win10 的升級，Windows 已經可以安裝自己的 Ubuntu 系統 「Windows Subsystem for Linux」，但是系統自帶的 bash 那叫一個醜陋和難用。由於 VS Code 在整合終端上下了不少功夫，其實我一直都把它當成我的簡潔版「XShell」來使用，體驗也非常好。如果你想試試，只需要在配置檔案中把 terminal.integrated.shell.windows 由預設的 C:\\Windows\\System32\\cmd.exe 改為 C:\\Windows\\System32\\bash.exe ，這個具體內容以後再寫。但是如果 在這個 bash 裡除錯 Python 是會出問題的 ，修改起來即便能姑且使用也是拆了東牆補西牆。我暫時的解決方法是在預覽版的 VS Code 中修改了預設的 terminal，在穩定版裡還用 cmd.exe。
VS Code 基礎知識思維導圖