首先创建并激活虚拟环境，推荐使用 venv 工具：python -m venv .venv，然后根据系统平台激活环境；接着在 VSCode 中通过命令面板选择 Python 解释器，指向虚拟环境的 Python 可执行文件，确保编辑器绑定正确环境；随后安装依赖包并使用 pip freeze > requirements.txt 生成依赖列表，便于协作复现环境；最后配置 .vscode/launch.json 文件，明确指定虚拟环境解释器路径，保证调试时环境隔离。按此流程可实现项目依赖清晰、环境一致、协作高效。
在 VSCode 中进行 Python 开发时，虚拟环境与包管理的合理配置是项目隔离、依赖控制和协作开发的基础。很多开发者在初期容易忽略这一点，导致依赖冲突、环境不一致等问题。下面从实际使用角度出发，详细介绍如何在 VSCode 中深度配置 Python 虚拟环境与包管理。
选择并激活虚拟环境
Python 项目应始终使用独立的虚拟环境，避免全局安装包带来的混乱。
常用虚拟环境工具有：venv（标准库）、virtualenv、conda 和 pipenv。推荐使用 venv 或 conda，它们与 VSCode 集成良好。
创建 venv 环境：
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python -m venv .venv这会在项目根目录下创建名为 .venv 的文件夹。VSCode 推荐将虚拟环境放在项目内，便于识别和管理。
激活环境（根据系统不同）：
- Windows: .venv\Scripts\activate
- macOS/Linux: source .venv/bin/activate
激活后，终端提示符通常会显示环境名称，表示当前处于该环境中。
在 VSCode 中指定解释器
VSCode 需要明确知道使用哪个 Python 解释器，尤其是当系统存在多个版本或虚拟环境时。
按下 Ctrl+Shift+P 打开命令面板，输入 “Python: Select Interpreter”，然后选择你刚刚创建的虚拟环境中的 Python 可执行文件：
- 路径通常为：./.venv/bin/python（Linux/macOS）或 .\.venv\Scripts\python.exe（Windows）
选中后，VSCode 底部状态栏会显示当前解释器，如 “Python 3.x.x ('.venv': venv)”。这意味着编辑器已绑定到该环境，后续安装的包都会进入此环境。
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依赖管理与 requirements.txt
为了保证项目可复现，建议使用 requirements.txt 记录依赖。
开发过程中安装包时，确保虚拟环境已激活：
pip install numpy pandas flask完成后，导出依赖列表：
pip freeze > requirements.txt团队协作时，其他人可通过以下命令快速搭建相同环境：
python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows 使用 \Scripts\activate pip install -r requirements.txt也可将 requirements-dev.txt 用于区分生产与开发依赖，提升管理清晰度。
配置 launch.json 实现调试环境隔离
VSCode 的调试功能依赖于 .vscode/launch.json 文件。确保调试时使用的是虚拟环境的解释器。
如果尚未创建 launch.json，可在“运行和调试”侧边栏点击“创建 launch.json”。
一个典型的配置示例如下：
{ "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Python: 当前文件", "type": "python", "request": "launch", "program": "${file}", "console": "integratedTerminal", "python": "${workspaceFolder}/.venv/bin/python" } ] }其中 python 字段明确指向虚拟环境的解释器，避免调试时误用全局 Python。
基本上就这些。只要每次新建项目都按流程创建虚拟环境、在 VSCode 中正确选择解释器，并管理好依赖文件，就能避免绝大多数环境问题。配置一次，受益整个开发周期。
