MacOS下在VSCode中使用uv

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运行 Python 3 代码

在 VSCode 中结合 uv 运行 Python 代码和 .ipynb（Jupyter Notebook）文件，最优雅的核心原则是：利用 uv 超快地管理依赖，利用 VSCode 官方插件原生识别 .venv 虚拟环境。

如果你是在一个完整的项目文件夹中写代码：

初始化项目：在终端运行 uv init，这会秒级生成 pyproject.toml 和 .venv 虚拟环境。
安装依赖：使用 uv add pandas requests 导入你需要的库。
VSCode 识别：VSCode 会自动检测并选择当前目录下的 .venv 作为解释器。
一键运行：直接点击 VSCode 右上角的 Play（运行）按钮，或者按 F5 调试。由于 VSCode 已绑定 .venv，它会直接运行，不需要每次都敲 uv run。

或者在终端里运行：

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uv run script.py

运行 .ipynb (Jupyter Notebook)

配置 Jupyter 内核环境

在你的项目终端下，将 ipykernel 作为开发依赖添加进 uv 环境： [1]

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uv add --dev ipykernel

请谨慎使用此类代码。

(提示：如果后续还想在 Notebook 单元格里直接用 !uv add xxx 动态加包，建议把 uv 也加进去：uv add --dev uv。)

在 VSCode 中选择内核

双击打开你的 .ipynb 文件。
点击 Notebook 页面右上方顶角的 “选择内核” (Select Kernel) 按钮。
在弹出的菜单中依次选择：Python Environments (Python 环境) -> 选中带有 .venv 标签的那一项。
随后直接点击单元格左侧的运行按钮即可完美运行。

进阶：配置全局 Settings 实现“自动格式化”

为了让体验更优雅，建议点击 Cmd + , (Mac) 或 Ctrl + , (Windows) 打开设置，点击右上角进入 settings.json，加入以下配置：

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  // 让 VSCode 自动扫描当前目录下的 .venv 文件夹
  "python.venvFolders": [".venv"],
  "python.venvPath": ".",

  // 配置保存时自动用超级快的 Ruff 格式化代码、自动排序导包
  "[python]": {
    "editor.defaultFormatter": "charliermarsh.ruff",
    "editor.codeActionsOnSave": {
      "source.fixAll.ruff": "explicit",
      "source.organizeImports.ruff": "explicit"
    }
  },
  // 让 Jupyter Notebook 同样支持保存时自动格式化
  "[notebook]": {
    "editor.defaultFormatter": "charliermarsh.ruff",
    "editor.codeActionsOnSave": {
      "source.fixAll.ruff": "explicit",
      "source.organizeImports.ruff": "explicit"
    }
  }
}

通过这套工作流，你再也不需要手动运行 source .venv/bin/activate 去激活环境，VSCode 和 uv 会在底层为你打通一切，提供丝滑、现代且极速的 Python 开发体验。