Ruff VSCode扩展安装与配置指南
2026-01-30 05:09:34作者:何举烈Damon
1. 项目基础介绍
Ruff VSCode扩展是一个为Python开发准备的Visual Studio Code插件,它集成了Ruff——一个用Rust语言编写的极快Python代码检查器和格式化工具。Ruff能够替代Flake8、Black、isort等多个工具,同时速度远远超出这些工具。
主要编程语言:Rust(Ruff核心),Python(VSCode扩展)
2. 项目使用的关键技术和框架
- Rust语言:Ruff是用Rust编写的,这使得它在性能上有了显著的优势。
- Visual Studio Code扩展API:该项目使用VSCode提供的API来创建扩展,为Python开发提供实时代码检查和格式化功能。
- Language Server Protocol (LSP):Ruff通过LSP提供语法检查、代码格式化、自动修复等功能。
3. 安装和配置准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- Visual Studio Code最新版
- Python 3.7 或更高版本
- Git
详细安装步骤
步骤1:安装Visual Studio Code
前往Visual Studio Code官网下载并安装最新版本的Visual Studio Code。
步骤2:安装Python扩展
在Visual Studio Code中安装Python扩展,它提供了Python开发的必备功能。
步骤3:安装Ruff VSCode扩展
打开Visual Studio Code,执行以下步骤:
- 转到扩展市场(点击左侧的方块图标或使用快捷键
Ctrl+Shift+X)。 - 在搜索框中输入“Ruff”。
- 选择“Ruff extension for Visual Studio Code”扩展并点击“安装”。
步骤4:配置Ruff
在安装了Ruff扩展后,您可能需要进行一些配置以启用某些功能:
-
打开Visual Studio Code的设置(点击左侧齿轮图标或使用快捷键
Ctrl+,)。 -
搜索“Ruff”以找到相关的设置。
-
根据需要配置以下设置:
editor.formatOnSave:启用保存时自动格式化。editor.defaultFormatter:设置为charliermarsh.ruff以使用Ruff作为默认格式化工具。editor.codeActionsOnSave:配置保存时代码自动修复和整理导入。
步骤5:安装Ruff
虽然扩展已经安装,但可能还需要在本地安装Ruff:
- 打开命令行工具。
- 执行命令
pip install ruff来安装Ruff。
完成以上步骤后,您应该已经成功安装并配置了Ruff VSCode扩展,可以开始享受其提供的快速Python代码检查和格式化功能了。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
567
3.83 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
892
667
Ascend Extension for PyTorch
Python
376
446
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
349
200
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
778
暂无简介
Dart
798
197
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.13 K
271