我们很高兴地宣布 Visual Studio Code 的 Python 和 Jupyter 扩展将于 2024 年 7 月发布！

此版本包括以下公告：

• 使用 python-environment-tools 增强了环境发现
• 改进了对 Pylance 的 reStructuredText 文档字符串的支持
• 社区贡献的 Pixi 支持 如果您有兴趣，可以在我们的 Python、Jupyter 和 Pylance 扩展更新日志中查看完整的改进列表。

使用 python-environment-tools 增强了环境发现

我们很高兴推出一个新工具 python-environment-tools，旨在显着提高检测全局 Python 安装和 Python 虚拟环境的速度。

该工具利用 Rust 来确保快速准确的发现过程。它还通过一次收集所有必要的环境信息来最大限度地减少输入/输出操作的数量，从而显着提高整体性能。

我们目前正在 Python 扩展中测试此新功能，将其与现有支持并行运行，以评估新发现的性能。因此，您将看到一个名为 Python Locator 的新日志记录通道，该通道显示此新工具的发现时间。

此增强功能是我们不断努力优化 VS Code 中 Python 支持的性能和效率的一部分。访问 python-environment-tools 存储库，了解有关此功能、正在进行的工作的更多信息，并提供反馈！

改进了 Pylance 对 reStructuredText 文档字符串的支持

Pylance 改进了对悬停时呈现 reStructuredText 文档字符串（文档字符串）的支持！RestructuredText （ RST ） 是一种流行的文档格式，其语法有时用于 Python 包的文档字符串。

此功能处于早期阶段，目前处于实验性标志后面，因为我们正在努力确保它有效地处理各种 Sphinx 、Google Doc 和 Epytext 场景。要试用它，您可以启用python.analysis.supportRestructuredText 实验设置。

您可能会在其文档字符串中观察到此更改的常见包包括 pandas 和 scipy 。尝试此更改，并在 Pylance GitHub 存储库中报告任何问题或反馈。

注意：此设置目前处于实验阶段，但随着它变得更加稳定，将来可能会默认启用。

社区贡献的 Pixi 支持

多亏了 @baszalmstra，Python 扩展现在支持 Pixi 环境检测！这项工作添加了一个定位器，用于检测工作区中的 Pixi 环境，类似于其他常见环境，例如 Conda 。此外，如果您的工作空间中检测到 Pixi 环境，则该环境将自动选择为默认环境。

我们感谢并期待与社区成员继续合作修复错误和增强功能，以改善 Python 体验！

其他更改和增强功能

我们还添加了一些小的增强功能，并修复了用户请求的问题，这些问题应该可以改善你在 Visual Studio Code 中使用 Python 和 Jupyter Notebooks 的体验。一些值得注意的变化包括：

• Shift+Enter适用于 Python 的 VS Code 本机 REPL 中现已支持Smart Send （@vscode-python23638）)

• 调用同一设置函数时，支持跨多个类的参数化测试 （@vscode-python#23535pytest) 修复了在测试发现期间显示加载栏的 Bug （@vscode-python#23537) 我们还要特别感谢本月的贡献者：

• @covracer在 vscode-python#23620 中恢复停用脚本上的执行位

• @nickwarters在 vscode-python#23642中 当在工作区中找到 .venv 或者.conda 时候激活 Python 扩展

• @baszalmstra在 vscode-python#22968 中添加 Pixi 环境的定位器

• @DetachHead向 vcode -pytest 添加钩子，以根据vcode -python#23539中所选测试的计数确定要使用的 xdist worker 的数量

征集社区反馈

当我们计划和优先考虑未来的工作时，我们重视您的反馈！以下是我们希望得到反馈的几个问题：

• （@vscode-python#22827） 中的测试覆盖率设计方案 通过从市场下载 Python 扩展和 Jupyter 扩展来试用这些新的改进，或直接从 Visual Studio Code 中的扩展视图安装它们（ Ctrl + Shift + X 或 ⌘ + ⇧ + X ）。可以在文档中详细了解 Visual Studio Code 中的 Python 支持。如果您遇到任何问题或有建议，请在 Python VS Code GitHub 页面上提出问题。