安装完Python和Visual Studio Code之后，我们还需要对Visual Studio Code进行配置，安装一些方便使用的扩展插件。还需要学习通过pip指令，安装Python的第三方包。完成这些步骤之后，我们才能开始编写Python程序代码。

Visual Studio Code配置和插件安装

我们先来配置Visual Studio Code的主题颜色，选择一个自己喜欢，并且看起来舒服的主界面颜色。

打开Visual Studio Code

点击主界面左上方的文件菜单，依次点击首选项，主题，颜色主题

在弹出的窗口中，有很多主题样式可供大家选择，我们可以都试试看，选择自己喜欢的主题样式即可。

这里我推荐“深色+”这个主题样式，这也是系统默认的主题样式，这个主题写代码的时候，眼睛比较舒服。

接下来，我们安装Visual Studio Code的简体中文汉化包

点击主界面左侧的扩展按钮，在弹出的窗口中，输入Chinese搜索关键字，选择第一个Chinese (Simplified) (简体中文) Language Pack for Visual Studio Code安装包，点击中间的安装按钮即可。我这里已经安装过了，所以出现的是卸载按钮。

接下来，安装Python插件，只有安装了这个插件，我们才能在Visual Studio Code中，愉快的编写Python程序代码。

这里输入python搜索关键字，搜索出来的头两个扩展“Python”和“Python Debugger”都安装上。

到这里，Visual Studio Code关键的配置和重要的插件，都已经安装完毕。

编写Python代码（源代码方式）

我们首先在Visual Studio Code中，新建一个Python项目。

这个很简单，在你的电脑的资源管理器中，新建一个文件夹，任何地方都可以。

这里，我在“D:\Dev\Python\vscode”这个路径下面，新建了一个“Python数据分析”的文件夹，用来作为Python的项目文件夹，存放Python程序开发过程中的各种文件。

打开Visual Studio Code

选择文件，打开文件夹。

在我们刚刚新建文件夹的这个路径下面，找到新建好的文件夹，单击选中这个文件夹，点击选择文件夹按钮。

这里在信任前面打勾，选择“是，我信任此作者”。

完成上述步骤，我们就在Visual Studio Code中，打开了一个Python的项目。

接下来，我们创建一个Python源程序文件，编写一个简单的测试文件，测试Python程序是否能够正常运行。

点击这里的新建文件，或者是右键单击左侧空白处，选择新建文件也可以。

我们新建一个“Hello World.py”的文件，这个文件是Python的源程序文件，可以在这个文件中，编写能够实际运行的Python程序源代码。

这里我们编写了一句简单的打印“Hello World”的代码

右键单击代码下面的空白处，在弹出的窗口中，依次选择“Run Python”，“Run Python File in Terminal”。

也可以点击右上方的三角按钮，这样就能够运行我们编写的Python程序代码。

运行结果如上图所示

我个人更喜欢用笔记本方式，来编写和调试Python程序代码。

首先新建一个笔记本方式的Python程序代码文件

关键部分，我用红色框标注出来。我们可以在中间的格子里面，编写Python程序代码，编写好代码之后，点击格子左边的三角按钮，运行代码。

弹出这个提示窗口的话，直接点击安装

我们得到了同样的运行结果。以这种方式编写Python程序的话，可以像在笔记本中记笔记一样的编写代码，然后逐个格子运行，上下代码的格子，不会相互影响，有利于我们逐个理解和调试Python源程序。

后面的内容，我都会采取这种方式来编写、调试和运行Python程序代码。

Python编程语言的强大之处，就在于它有非常多的第三方包，这种数量众多的第三方包，可以帮助我们处理各种各样的编程问题。

我们后面要学习的数据分析，就依赖于pandas这个第三方包。这里，我就以pandas的安装过程，来说明怎样安装Python的第三方包。

我们在终端中，输入“pip install pandas”命令，当安装完成后，出现Successfully字样，代表成功安装完毕。

这里，我们可以在终端中运行以下语句，该条语句将pip的下载源永久更改为某个镜像站，这里以清华大学开源镜像站为例：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这样，我们安装Python第三方库的速度，会变得非常之快。

通过以上过程，我们已经初步具备编写Python程序代码的能力。后续课程，我们进入到用Python语言进行数据分析的核心环节，Pandas包的详细学习过程。