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要讓vscode的python代碼補全更智能，需配置pylance并使用類型提示；1. 在settings.json中設置python.languageserver為pylance、調整typecheckingmode、配置extrapaths和stubpath、啟用autoimportcompletions；2. 在代碼中廣泛使用類型提示，包括函數參數與返回值注解、變量類型聲明、typeddict、protocol、泛型等；3. 對無類型信息的庫創建stub文件（.pyi），通過stubpath告知pylance路徑。若補全不準確，應檢查解釋器選擇、pylance狀態、項目結構及代碼中的類型提示完整性。類型提示是提升補全精準度的核心，而stub文件適用于第三方庫或無法修改的遺留代碼場景。

如何在VSCode中配置Python代碼補全規則？自定義提示

在vscode中配置Python代碼補全規則，并實現自定義提示，核心在于有效利用Pylance語言服務器的各項設置，以及在代碼中廣泛采用Python的類型提示（Type Hints）機制。此外，對于缺乏類型信息的庫或模塊，創建和使用Stub文件（.pyi）也是一種高級且有效的方法。

如何在VSCode中配置Python代碼補全規則？自定義提示

解決方案

要讓VSCode的Python代碼補全變得更智能、更符合你的預期，主要有以下幾個層面可以操作：

如何在VSCode中配置Python代碼補全規則？自定義提示

調整VSCode的用戶或工作區設置（settings.json）：這是最直接的配置方式。打開VSCode的設置（Ctrl+, 或 Cmd+,），搜索Python相關的設置，或者直接編輯settings.json文件。以下是一些我個人覺得特別有用的配置項：
- “python.languageServer”: “Pylance”：確保你正在使用Pylance作為語言服務器。說實話，Pylance在補全和類型檢查方面做得真的非常出色，比以前的microsoft Python Language Server或Jedi都要好很多。
- “python.analysis.typeCheckingMode”: “basic” 或 “strict”：這個設置直接影響Pylance的類型檢查嚴格程度，間接也會影響它能提供的補全質量。比如，在”strict”模式下，Pylance會更積極地推斷類型，并要求你的代碼有更明確的類型信息，這自然會讓補全更精準。我通常會從”basic”開始，如果項目對類型安全有更高要求，再逐漸過渡到”strict”。
- “python.analysis.extraPaths”：如果你有一些不在標準sys.path中的模塊或代碼庫，但又希望Pylance能夠找到它們并提供補全，就把它們的路徑加到這里。比如，我有時候會把一些內部工具庫的根目錄加進來，這樣就不需要每次都安裝到虛擬環境里。
- “python.analysis.stubPath”：Pylance會在這里尋找.pyi（Stub文件）。如果你為某個沒有類型提示的庫手動創建了.pyi文件，或者使用了typeshed之類的第三方stub庫，就需要告訴Pylance去哪里找。
- “python.analysis.autoImportCompletions”: true：這個功能我個人非常喜歡，它能在你輸入一個未導入的模塊或函數時，自動在補全列表中顯示并幫你添加import語句。非常省心。
在Python代碼中積極使用類型提示（Type Hints）：這才是真正讓代碼補全“活”起來的關鍵。VSCode的補全能力很大程度上依賴于Pylance對代碼上下文的理解，而類型提示就是你告訴Pylance“這里應該是什么類型”的最明確方式。當你明確了變量、函數參數和返回值的類型，Pylance就能提供極其精準的補全。比如，你定義了一個函數def greet(name: str) -> str:，當你調用greet(時，Pylance就知道name需要一個字符串，并且當你輸入.時，它會提示字符串的所有方法。
創建和使用Stub文件（.pyi）：對于那些老舊項目、沒有類型提示的第三方庫，或者C擴展模塊，你無法直接修改它們的源代碼來添加類型提示。這時候，.pyi文件就派上用場了。.pyi文件是純粹的類型定義文件，它只包含函數簽名、類結構和變量類型，不包含任何實現邏輯。Pylance會讀取這些文件來獲取類型信息，從而提供準確的補全。

為什么我的VSCode Python代碼補全不工作或不準確？

這問題我可太常遇到了，有時候真的挺頭疼的。通常，代碼補全不工作或不準確，背后有幾個常見的原因，而且往往不是單一因素造成的，需要一點點排查：

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Python解釋器選擇不正確或虛擬環境未激活：這是最最常見的問題。VSCode需要知道你當前項目使用的是哪個Python解釋器。如果你在一個虛擬環境中工作，但VSCode卻指向了系統全局的Python，那么它就無法找到虛擬環境中安裝的庫，自然也就沒法提供正確的補全。檢查VSCode右下角的Python版本顯示，或者使用Ctrl+Shift+P (或Cmd+Shift+P)，然后輸入Python: select Interpreter來選擇正確的解釋器。我發現很多人（包括我自己偶爾）會忘記這一步。
Pylance語言服務器問題：
- 未安裝或被禁用：確保你安裝了Pylance擴展，并且它處于啟用狀態。
- Pylance崩潰或卡住：有時候Pylance進程可能會出問題。你可以嘗試重啟VSCode，或者在命令面板中運行Python: Restart Language Server。我個人經驗是，如果項目特別大，或者第一次打開，Pylance可能需要一些時間來索引文件，這時候補全會顯得遲鈍或不完整。
- 配置錯誤：比如python.languageServer設置成了None或者其他不推薦的值。
項目結構或路徑問題：
- python.analysis.extraPaths未配置：正如前面提到的，如果你的模塊不在標準的Python路徑中，Pylance就找不到它們。
- 相對導入問題：復雜的相對導入結構有時會迷惑Pylance，導致它無法正確解析模塊。
- __init__.py文件缺失：Python會把包含__init__.py的目錄視為包，如果缺失，Pylance可能無法正確識別包內部的模塊。
代碼本身的問題：
- 動態類型和運行時生成代碼：Python的動態特性雖然強大，但也給靜態分析帶來了挑戰。如果你的代碼大量使用exec()、eval()，或者在運行時動態創建類/函數，Pylance就很難在編輯時推斷出準確的類型。
- 缺乏類型提示：這是最根本的原因。如果你的代碼或者你使用的第三方庫完全沒有類型提示，Pylance只能依靠有限的推斷，補全自然就不夠精準。
- 循環導入：循環導入會讓Pylance在解析模塊依賴時陷入困境，從而影響補全。
VSCode緩存問題：偶爾，VSCode的緩存可能會損壞。你可以嘗試運行Python: Clear Cache and Reload Window命令來清除Pylance的緩存并重新加載窗口。

遇到這些問題，我通常會先檢查解釋器，然后看看Pylance有沒有報錯信息（在VSCode的“輸出”面板中選擇“Pylance”），最后再考慮代碼本身的問題。

如何利用Python類型提示（Type Hints）提升代碼補全的精準度？

說實話，要真正讓VSCode的Python代碼補全達到“心有靈犀”的程度，類型提示絕對是核心。Pylance這類語言服務器，其智能補全的基石就是對代碼中類型信息的理解。當你明確地告訴它“這里是個字符串”，“那里是個列表，里面裝著整數”，它就能提供極其精準的建議。

核心思想：把你的“意圖”明確告訴Pylance。

函數參數與返回值類型：這是最基礎也最重要的一步。

def calculate_area(length: float, width: float) -> float:     """計算矩形面積"""     return length * width  # 當你輸入 calculate_area( 時，Pylance會提示你需要 float 類型的 length 和 width # 當你輸入 result = calculate_area(10.0, 5.0) 后，輸入 result. 時，Pylance會提示 float 類型的方法

變量注解：雖然Python是動態類型語言，但通過變量注解，你可以給變量一個“預期類型”，這對Pylance推斷局部變量類型非常有用。

from typing import List, Dict, Union, Optional  user_name: str = "Alice" # 當你輸入 user_name. 時，Pylance知道它是字符串  data_points: List[float] = [] # 當你輸入 data_points.append( 時，Pylance知道它需要 float 類型  config: Dict[str, Union[str, int]] = {"host": "localhost", "port": 8080} # 當你輸入 config["host"]. 時，Pylance知道它可能是字符串，并提供字符串方法 # 當你輸入 config["port"]. 時，Pylance知道它可能是整數，并提供整數方法  maybe_value: Optional[str] = None # 或者 "hello" # Pylance會知道它可能是 None 或 str

復雜數據結構與自定義類型：

TypedDict：如果你需要補全字典的鍵值，TypedDict是神器。

from typing import TypedDict  class UserProfile(TypedDict):     name: str     age: int     email: Optional[str]  def create_user(profile: UserProfile) -> UserProfile:     # ...     return profile  user_data: UserProfile = {"name": "Bob", "age": 30} # 當你輸入 user_data[""] 時，Pylance會提示 "name", "age", "email" # 當你輸入 user_data["name"]. 時，Pylance會提示字符串方法

Protocol：當你需要定義一個“行為契約”而非具體實現時，Protocol非常有用。

from typing import Protocol  class Greeter(Protocol):     def greet(self, name: str) -> str: ...  class SimpleGreeter:     def greet(self, name: str) -> str:         return f"Hello, {name}!"  def welcome_user(greeter_obj: Greeter, user: str):     print(greeter_obj.greet(user))     # 當你輸入 greeter_obj. 時，Pylance會提示 greet 方法

泛型（Generics）：如果你要創建可重用的、類型安全的容器或函數。

from typing import TypeVar, Generic, List  T = TypeVar('T')  class MyStack(Generic[T]):     def __init__(self) -> None:         self._items: List[T] = []      def push(self, item: T) -> None:         self._items.append(item)      def pop(self) -> T:         return self._items.pop()  int_stack = MyStack[int]() int_stack.push(10) # int_stack.push("hello") # Pylance會報錯 # 當你輸入 int_stack.pop() 后，Pylance知道返回值是 int

from __future__ import annotations：在Python 3.7+版本中，這個導入語句允許你使用字符串形式的類型提示，這對于循環引用（A引用B，B引用A）的類型提示非常有用，避免了前向引用問題。在Python 3.9+，可以直接使用內置的泛型類型如list[str]而不是List[str]。

我的建議是，在開始一個新項目時就養成寫類型提示的習慣，或者在重構現有代碼時逐步添加。這不僅能極大地提升VSCode的補全能力，還能讓你的代碼更健壯、更易讀、更少出錯。配合mypy或pyright這樣的靜態類型檢查工具，你會發現開發體驗會有質的飛躍。

何時需要自定義Stub文件（.pyi）來增強補全？

自定義Stub文件（.pyi）是一種相對高級但非常有效的手段，主要用于當你無法直接修改源代碼來添加類型提示，但又希望Pylance能提供精確補全的場景。我個人覺得，當你遇到以下幾種情況時，就該考慮它了：

使用沒有類型提示的第三方庫：這是最常見的情況。很多老舊的Python庫，或者一些特定領域的庫，可能并沒有提供類型提示。雖然Pylance會盡力推斷，但其能力有限。這時候，你可以為這些庫創建.pyi文件，告訴Pylance它們內部的函數簽名、類結構和方法類型。
- 示例：假設你有一個名為legacy_lib的庫，其中有一個函數do_legacy_stuff(data, mode)，你不知道data和mode的類型，也不知道返回什么。
```
# legacy_lib/__init__.py def do_legacy_stuff(data, mode):     # ... 實際實現 ...     return some_result
```
  為了獲得補全，你可以創建一個legacy_lib.pyi文件：
```
# your_project/stubs/legacy_lib/__init__.pyi from typing import Any, Union  def do_legacy_stuff(data: Union[str, bytes], mode: int) -> dict[str, Any]: ...
```
  然后，在你的VSCode settings.json中配置”python.analysis.stubPath”: [“./stubs”]，Pylance就會去./stubs目錄下查找legacy_lib的類型信息。
處理遺留代碼庫，不便直接修改：公司內部可能有一些龐大且穩定的遺留代碼，直接在其中添加類型提示會帶來巨大的工作量和潛在風險。你可以為這些核心模塊創建.pyi文件，在不觸碰原代碼的情況下，為新開發的代碼提供類型安全和補全。
與C擴展模塊交互：Python的C擴展模塊通常不包含Python級別的類型信息。當你的Python代碼調用這些C擴展時，Pylance無法推斷其參數和返回值類型。通過.pyi文件，你可以為這些C函數和類提供清晰的接口定義。
定義抽象接口或協議，但不想提供具體實現：雖然typing.Protocol已經很強大，但在某些情況下，你可能希望在不創建實際Python文件的情況下，只定義一個模塊或包的公共接口。.pyi文件就是為此而生的。
提供更嚴格或更清晰的接口：有時候，一個庫的內部實現可能比較復雜，或者它的類型推斷在某些邊界情況下不夠精確。你可以通過.pyi文件提供一個更簡潔、更嚴格的公共接口視圖，從而提升使用者的開發體驗。

如何創建和使用.pyi文件：

文件位置：通常，.pyi文件應該放在與對應的.py文件相同的目錄下。例如，my_module.py的stub文件就是my_module.pyi。如果你要為整個包提供stub，可以在包的根目錄下創建__init__.pyi。
專門的stub目錄：對于第三方庫的stub，或者你想集中管理所有stub文件，可以創建一個獨立的目錄（例如stubs/），然后通過python.analysis.stubPath設置告訴Pylance去哪里找。

內容：.pyi文件的語法和Python代碼非常相似，但它只包含類型注解和函數/類/變量的定義，沒有實際的實現邏輯。函數體通常用…表示。

# 示例：一個類和方法的 .pyi 定義 class MyCustomClient:     def __init__(self, host: str, port: int) -> None: ...     def send_data(self, data: bytes) -> int: ...     def close(self) -> None: ...  # 示例：一個模塊級別的函數 def connect_to_server(address: str) -> MyCustomClient: ...

需要注意的權衡：