VS Code和PyCharm中怎么运行Python代码

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发布时间：2026-10-24| 9人浏览过

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无论是使用轻量现代的 VS Code 还是专业的集成开发工具 PyCharm，运行 Python 代码的底层本质完全相同：都是由代码编辑软件找到操作系统中已经安装的 Python 解释器程序（如 python.exe 或 python3），并将当前编写的脚本文件作为参数传递给该解释器去逐行执行。两款软件的核心区别，在于它们对“解释器环境”的管理粒度和触发运行的交互方式不同。

一、VS Code 中运行 Python 代码的步骤与方法

VS Code 本身是一个通用的代码编辑器，默认状态下不具备直接执行 Python 脚本的内置引擎。要在 VS Code 中流畅运行 Python 代码，必须经过扩展安装、解释器选择与指令触发三个基本环节。

1. 前期准备：安装官方 Python 扩展

打开 VS Code，点击左侧边栏的扩展市场图标（或使用快捷键 Ctrl + Shift + X / macOS 下 Cmd + Shift + X），在搜索框中输入 Python。选择由 Microsoft 官方发布的同名扩展，点击 Install 完成安装。该扩展不仅为编辑器提供了代码高亮与自动补全，更重要的是注入了与解释器通信、调试以及在右上角显示“运行”三角按钮的核心功能。

2. 核心设置：选择正确的 Python 解释器

安装扩展后，必须明确告诉 VS Code 使用机器上的哪一个 Python 环境（系统全局环境、Conda 环境或虚拟环境 venv）：

使用快捷键 Ctrl + Shift + P（macOS: Cmd + Shift + P）打开命令面板。
在输入框中输入 Python: Select Interpreter 并按回车。
列表将自动列出检测到的全部环境路径。选择所需的环境，例如 Python 3.10.12 ('base': conda) 或当前项目文件夹下的 .venv/Scripts/python.exe。
选择完成后，VS Code 窗口右下角的状态栏会即时显示当前选中的 Python 版本号。

3. 四种运行代码的具体方式

编写一个基础测试脚本 demo.py，代码如下：

# demo.py 示例代码
def calculate_area(width: float, height: float) -> float:
    return width * height

if __name__ == "__main__":
    w, h = 10.5, 4.0
    result = calculate_area(w, h)
    print(f"矩形面积计算完成，结果为: {result}")

保存文件后，可通过以下方式之一触发运行：

方式一：右上角播放三角按钮（最常用）
在代码编辑区右上角，找到向右的实心三角图标，点击 Run Python File。VS Code 会在下方自动唤起集成终端（Terminal），切换到该脚本所在目录，并输出执行结果。
方式二：编辑区右键菜单
在代码文件任意空白处单击鼠标右键，在弹出菜单中点击 在终端中运行 Python 文件（Run Python File in Terminal）。
方式三：单行或选区执行（Shift + Enter）
用鼠标选中想要临时测试的几行代码，按下键盘组合键 Shift + Enter。VS Code 会启动交互式 Python REPL 会话，仅运行被选中的片段，便于即时查看变量状态。
方式四：内置终端手动执行
按快捷键 Ctrl + ` 打开终端窗口，手动输入命令执行：
```
python demo.py
```

终端示例输出

PS C:\Workspace\python-demo> & C:/Users/kukukuwl/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python.exe c:/Workspace/python-demo/demo.py
矩形面积计算完成，结果为: 42.0

VS Code和PyCharm中怎么运行Python代码 — 图 1：VS Code 运行 Python 的核心流程与关键阶段说明

二、PyCharm 中运行 Python 代码的步骤与方法

与 VS Code 的轻量扩展设计不同，PyCharm 是一款专为 Python 打造的 IDE。它天然以“项目（Project）”为核心组织代码，并且将所有代码执行行为抽象为一套严密的“运行配置（Run/Debug Configuration）”。

1. 项目创建与解释器确认

在 PyCharm 中运行代码通常先打开一个项目目录（File -> Open 或 New Project）。新建项目时，PyCharm 会主动询问并推荐为当前项目新建一个专属的虚拟环境（Virtualenv），放置在项目根目录下的 .venv 文件夹中。

如果需要在已打开的项目中检查或修改解释器：

打开顶部菜单 File -> Settings（macOS 下为 PyCharm -> Preferences / Settings）。
在左侧列表中导航至 Project: [项目名称] -> Python Interpreter。
在右侧下拉框中确认当前绑定的 Python 版本；如需切换，可点击 Add Interpreter 指向现有 Conda 环境、本地已安装路径或系统解释器。

2. 运行配置（Run Configuration）的自动建立

PyCharm 不会直接在终端盲敲命令，而是为每一次执行维持一个包含工作目录、环境变量、Python 解释器与命令行参数的“运行配置”。

编写一个新文件 app.py 后，最标准且省心的初次运行方式是：

在 app.py 代码编辑区内任意位置单击鼠标右键，选择 Run 'app'（快捷键为 Ctrl + Shift + F10，macOS 为 Ctrl + Shift + R）。
执行该操作时，PyCharm 会自动在窗口右上角生成一个名为 app 的常驻配置，并立即拉起底部的 Run 工具窗口 输出执行过程。

3. PyCharm 常用的三种快速运行途径

行号栏绿色小箭头：如果代码中包含 if __name__ == '__main__': 入口，在代码行号最左侧的边槽中会出现一个绿色小三角形。直接左键点击该三角形，即可选择运行或调试该模块。
右上角常驻运行栏：首次通过右键运行过的文件，名称会保留在右上角下拉列表中。后续修改完代码，直接点击右上角的绿色三角箭头（或按 Shift + F10 / macOS: Ctrl + R），即可重复执行最近运行过的配置。
独立交互式 Python 控制台：点击底部工具栏的 Python Console，可以在一个随时保留内存变量的交互式环境中逐行执行代码，非常适合数据校验与算法片段测试。

PyCharm Run 工具窗口示例输出

C:\Workspace\pycharm-project\.venv\Scripts\python.exe C:\Workspace\pycharm-project\app.py
Hello, PyCharm Execution Engine!
Process finished with exit code 0

三、两款工具运行机制的内在差异与认知纠偏

很多开发者在跨工具使用时，会遇到“为什么在终端里能跑通的代码，点了运行按钮却报错”或者“为什么在 VS Code 跑得好好的项目，在 PyCharm 里却提示模块找不到”的困惑。理解两者的底层执行机制是消除这些困惑的关键。

认知辨析：常见的“环境错位”误区

常有开发者认为“只要在电脑上安装了某个第三方库（如 pandas），任何编辑器打开后点运行都能直接用”。这是不对的。一台电脑上往往同时存在多个 Python 解释器（例如系统 Python、Anaconda base 环境、项目本地虚拟环境）。在终端中敲 pip install pandas 安装库时，该库只会装入当前终端默认激活的那一个解释器目录。如果 VS Code 或 PyCharm 运行按钮绑定的不是同一个解释器，运行时必然抛出 ModuleNotFoundError。

对比维度	Visual Studio Code	PyCharm (Professional / Community)
本质定位	通用代码编辑器 + 扩展插件	重量级全功能集成开发环境 (IDE)
运行实现机制	向内置终端拼接命令行指令并发送执行	基于内部 Run Configuration 封装子进程调用
默认工作目录 (CWD)	通常为当前在侧边栏打开的工作区根目录	默认为当前运行脚本所在的目录或项目根目录（可配置）
模块搜索路径 (sys.path)	以执行命令时的目录为基准	自动将标记为 Sources Root 的目录注入 `sys.path`
资源占用与冷启动	轻巧灵动，秒级启动，内存占用 200MB - 600MB	启动需构建索引，初始内存占用 1GB - 2.5GB

四、常见运行异常与排查修复方案

在日常使用中，运行 Python 代码遇到错误时，按照以下排查顺序能够迅速锁定问题根源并修复。

1. 报错：'python' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序

原因：操作系统环境变量 PATH 中未包含 Python 的安装路径，终端无法通过简单的 python 命令找到可执行程序。

解决方法：

在 VS Code 中，无需全系统配置环境变量：直接按下 Ctrl + Shift + P，输入 Python: Select Interpreter，手动浏览并选择 python.exe 所在的绝对路径即可。
在 PyCharm 中，进入 Settings -> Project Interpreter，添加正确的解释器路径。

2. 报错：ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'

原因：执行脚本的 Python 解释器与安装第三方库的解释器不是同一个。

排查与修复步骤：

确认当前代码由哪个解释器在运行。可以在脚本顶部加入以下诊断代码并运行：
```
import sys
print("当前运行使用的解释器路径为:", sys.executable)
```
在终端中通过带解释器路径的命令精准安装缺失的依赖，杜绝环境错位：
```
# 确保使用当前同一个解释器来执行 pip
python -m pip install 库名称
```

3. 多文件模块导入提示 ImportError 或找不到同级包

原因：在 PyCharm 中，若项目存在多层子文件夹，且直接在子目录运行脚本，Python 可能没有将项目根目录加入到 sys.path 中。

解决方法：在 PyCharm 左侧项目树中，右键点击包含项目源码的根文件夹，选择 Mark Directory as -> Sources Root。PyCharm 会自动将其加入模块检索路径，代码标红和运行时导入错误即可消除。

五、总结

在 VS Code 和 PyCharm 中运行 Python 代码虽然操作路径有别，但本质都是将脚本交给指定的解释器执行。日常开发中，建议根据场景合理选用：

如果主要进行数据清洗、单脚本工具编写、探索性算法实验或跨语言开发，VS Code 启动迅速、按选区（Shift+Enter）交互灵活，是极佳的选择。
如果参与复杂的企业级后端框架（如 Django、FastAPI）开发、需要严谨的项目级虚拟环境隔离与重构支持，PyCharm 完善的 Run Configuration 模型能提供稳定可靠的一站式支持。

掌握解释器的显式绑定规则与工作目录的概念，就能在两款工具之间自如切换，彻底告别环境错位与运行失败的困扰。