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Configurando seu projeto em Python para Codespaces	Configurando seu projeto Python	Dê os primeiros passos com seu projeto Python em {% data variables.product.prodname_codespaces %} criando um contêiner de desenvolvimento personalizado.	{% data reusables.gated-features.codespaces %}	fpt ghec * *	/codespaces/getting-started-with-codespaces/getting-started-with-your-python-project-in-codespaces	tutorial	Codespaces Developer Python	true	true

Introdução

Este guia mostra como configurar seu projeto Python em {% data variables.product.prodname_codespaces %}. Ele irá apresentar a você um exemplo de abertura de seu projeto em um codespace e adicionar e modificar uma configuração de contêiner de desenvolvimento a partir de um modelo.

Pré-requisitos

• Você deve ter um projeto Python existente em um repositório em {% data variables.product.prodname_dotcom_the_website %}. Se você não tiver um projeto, você poderá tentar este tutorial com o seguinte exemplo: https://github.com/2percentsilk/python-quickstart.
• Você precisa ter {% data variables.product.prodname_codespaces %} habilitado para a sua organização.

Etapa 1: Abra o seu projeto em um codespace

1. No nome do repositório, use o menu suspenso Código de {% octicon "code" aria-label="The code icon" %} e na guia Codespaces, clique em Criar codespace no principal.

Se você não vir esta opção, significa que {% data variables.product.prodname_codespaces %} não está disponível para o seu projeto. Consulte Acesso a {% data variables.product.prodname_codespaces %} para mais informações.

Ao criar um código, seu projeto será criado em uma VM remota dedicada a você. Por padrão, o contêiner para o seu código possui muitas linguagens e tempos de execução, incluindo Node.js, JavaScript, Typescript, nvm, npm e yarn. Ele também inclui um conjunto comum de ferramentas, como git, wget, rsync, openssh e nano.

{% data reusables.codespaces.customize-vcpus-and-ram %}

Etapa 2: Adicionar uma configuração de contêiner de desenvolvimento ao repositório a partir de um modelo

O contêiner de desenvolvimento padrão ou "contêiner dev" para {% data variables.product.prodname_github_codespaces %} vem com a versão mais recente do Python, gerentes de pacotes (pip, Miniconda) e outras ferramentas comuns pré-instaladas. No entanto, recomendamos que você configure seu próprio contêiner de desenvolvimento para incluir todas as ferramentas e scripts de que seu projeto precisa. Isso garantirá um ambiente reprodutível para todos os usuários de {% data variables.product.prodname_github_codespaces %} do seu repositório.

{% data reusables.codespaces.setup-custom-devcontainer %}

{% data reusables.codespaces.command-palette-container %}

1. Para este exemplo, clique em Python 3. Se precisar de funcionalidades adicionais, você poderá selecionar qualquer contêiner específico para Python ou uma combinação de ferramentas como Python 3 e PostgreSQL.
2. Clique na versão recomendada do Python.
3. Aceite a opção padrão para adicionar Node.js à sua personalização. {% data reusables.codespaces.rebuild-command %}

Anatomia do seu contêiner de desenvolvimento

A adição do modelo de contêiner de desenvolvimento do Node.js adiciona uma diretório .devcontainer à raiz do repositório do seu projeto com os seguintes arquivos:

• devcontainer.json
• arquivo Docker

O arquivo recém-adicionado devcontainer.json define algumas propriedades que são descritas após a amostra.

devcontainer.json

{
    "name": "Python 3",
    "build": {
        "dockerfile": "Dockerfile",
        "context": "..",
        "args": {
            // Update 'VARIANT' to pick a Python version: 3, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9
            "VARIANT": "3",
            // Options
            "INSTALL_NODE": "true",
            "NODE_VERSION": "lts/*"
        }
    },

    // Set *default* container specific settings.json values on container create.
    "settings": {
        "terminal.integrated.shell.linux": "/bin/bash",
        "python.pythonPath": "/usr/local/bin/python",
        "python.linting.enabled": true,
        "python.linting.pylintEnabled": true,
        "python.formatting.autopep8Path": "/usr/local/py-utils/bin/autopep8",
        "python.formatting.blackPath": "/usr/local/py-utils/bin/black",
        "python.formatting.yapfPath": "/usr/local/py-utils/bin/yapf",
        "python.linting.banditPath": "/usr/local/py-utils/bin/bandit",
        "python.linting.flake8Path": "/usr/local/py-utils/bin/flake8",
        "python.linting.mypyPath": "/usr/local/py-utils/bin/mypy",
        "python.linting.pycodestylePath": "/usr/local/py-utils/bin/pycodestyle",
        "python.linting.pydocstylePath": "/usr/local/py-utils/bin/pydocstyle",
        "python.linting.pylintPath": "/usr/local/py-utils/bin/pylint"
    },

    // Add the IDs of extensions you want installed when the container is created.
    "extensions": [
        "ms-python.python"
    ],

    // Use 'forwardPorts' to make a list of ports inside the container available locally.
    // "forwardPorts": [],

    // Use 'postCreateCommand' to run commands after the container is created.
    // "postCreateCommand": "pip3 install --user -r requirements.txt",

    // Comment out connect as root instead. Mais informações: https://aka.ms/vscode-remote/containers/non-root.
    "remoteUser": "vscode"
}

• nome - Você pode dar qualquer nome ao nosso contêiner de desenvolvimento. Este é apenas o padrão.
• build - As propriedades de compilação.
  • Arquivo Docker - No objeto construir, Arquivo Docker contém o caminho para o arquivo Dockerfile que também foi adicionado a partir do modelo.
  • args
    • variante: Este arquivo contém apenas um argumento de compilação, que é a variante de nó que queremos usar e que é passada para o arquivo Docker.
• configurações - Estas são as configurações de {% data variables.product.prodname_vscode %}.
  • terminal.integrated.shell.linux - Embora o bash seja o padrão, você pode usar outros shells do terminal, fazendo a modificação.
• extensões - Estas são extensões incluídas por padrão.
  • ms-python. ython - A extensão Microsoft Python fornece um amplo suporte para a linguagem do Python (para todas as versões ativamente compatíveis da linguagem: >=3.), incluindo recursos como IntelliSense, linting, depuração, navegação de código, formatação de código, refatoração, explorador de variáveis, explorador de teste e muito mais.
• forwardPorts - Todas as portas listadas aqui serão encaminhadas automaticamente. Para obter mais informações, consulte "Encaminhando portas no seu codespace".
• postCreateCommand - Use isto para executar comandos que não estão definidos no arquivo Docker como pip3 install -r requirements, depois que seu codespace for criado.
• remoteUser - Por padrão, você está executando como usuário do vscode, mas, opcionalmente, você pode definir isso como root.

arquivo Docker

# [Choice] Python version: 3, 3.9, 3.8, 3.7, 3.6
ARG VARIANT="3"
FROM mcr.microsoft.com/vscode/devcontainers/python:0-${VARIANT}

# [Option] Install Node.js
ARG INSTALL_NODE="true"
ARG NODE_VERSION="lts/*"
RUN if [ "${INSTALL_NODE}" = "true" ]; then su vscode -c "umask 0002 && . /usr/local/share/nvm/nvm.sh && nvm install ${NODE_VERSION} 2>&1"; fi

# [Optional] If your pip requirements rarely change, uncomment this section to add them to the image.
# COPY requirements.txt /tmp/pip-tmp/
# RUN pip3 --disable-pip-version-check --no-cache-dir install -r /tmp/pip-tmp/requirements.txt \
#    && rm -rf /tmp/pip-tmp

# [Optional] Uncomment this section to install additional OS packages.
# RUN apt-get update && export DEBIAN_FRONTEND=noninteractive \
#     && apt-get -y install --no-install-recommends <your-package-list-here>

# [Optional] Uncomment this line to install global node packages.
# RUN su vscode -c "source /usr/local/share/nvm/nvm.sh && npm install -g <your-package-here>" 2>&1

Você pode usar o arquivo Docker para adicionar camadas adicionais de contêiner para especificar os pacotes do OS, versões de nó ou pacotes globais que queremos que sejam incluídos no nosso contêiner.

Etapa 3: Modifique seu arquivo devcontainer.json

Com a configuração do contêiner de desenvolvimento adicionada e um entendimento básico do que tudo faz, agora você pode fazer alterações para personalizar ainda mais seu ambiente. Neste exemplo, você irá adicionar propriedades para instalar extensões e dependências do seu projeto quando seu codespace for iniciado.

1. No Explorador, expanda a pasta .devcontainer e selecione o arquivo devcontainer.json a partir da árvore para abri-lo.

2. Atualize a lista de extensões `` no seu arquivo devcontainer.json para adicionar algumas extensões que são úteis ao trabalhar com seu projeto.

"extensions": [
        "ms-python.python",
        "cstrap.flask-snippets",
        "streetsidesoftware.code-spell-checker"
    ],

3. Remova o comentário o postCreateCommand para instalar automaticamente os requisitos como parte do processo de configuração dos codespaces.

// Use 'postCreateCommand' para executar os comandos após a criação do contêiner.
"postCreateCommand": "pip3 install --user -r requirements.txt",

{% data reusables.codespaces.rebuild-command %}

{% data reusables.codespaces.rebuild-reason %}

5. Verifique se suas alterações foram aplicadas com sucesso verificando se as extensões Code Spell Checker e Flask Snippet foram instaladas.

   

Etapa 4: Execute o seu aplicativo

Na seção anterior, você usou o postCreateCommand para instalar um conjunto de pacotes via pip3. Com suas dependências agora instaladas, você pode executar seu aplicativo.

1. Execute seu aplicativo pressionando F5 ou digitando python -m Flask run no terminal do codespace.

2. Quando o seu projeto for iniciado, você deverá ver um alerta no canto inferior direito com uma instrução para conectar-se à porta que seu projeto usa.

Etapa 5: Faça commit das suas alterações

{% data reusables.codespaces.committing-link-to-procedure %}

Próximas etapas

Agora você deve estar pronto para começar a desenvolver seu projeto Python em {% data variables.product.prodname_codespaces %}. Aqui estão alguns recursos adicionais para cenários mais avançados.

{% data reusables.codespaces.next-steps-adding-devcontainer %}