حلول تفاعلية لتطوير Python في Visual Studio Code

باستخدام برنامج Visual Studio Code مع امتداد Python الذي قام بتطويره Don Jayamanne، يمكنك القيام بالعديد من الأنشطة والتفاعل مع اللغة البرمجية Python. ومن بين هذه الأنشطة، يمكنك تشغيل الكود الخاص بك ورؤية النتائج مباشرة في وحدة التحكم التفاعلية.

ومع ذلك، فإنك تواجه مشكلة في الحفاظ على جلسة تفاعلية مستمرة بعد تشغيل الكود، وهذا يشبه السلوك الذي تجده في بيئة Matlab. فبعد تنفيذ الكود، تنتهي الجلسة ويتم إغلاقها، وهذا يعيقك عن تفاعل مستمر مع البيانات والتعريفات التي قمت بإنشائها.

تسعى لتحقيق هذا النوع من التفاعل، وقد أشرت إلى استخدام العلامة “-i” للحفاظ على جلسة Python مفتوحة بعد تشغيل الكود، لكن هذا لم يعمل بالشكل المطلوب بالنسبة لك.

أيضًا، تواجه مشكلة أخرى وهي تكرار فتح عمليات Python جديدة مع كل مرة تشغيل فيها ملف الكود. وترغب في تشغيل الأوامر المتتالية في نفس وحدة التحكم دون إغلاقها وفتح جلسة جديدة كل مرة.

هل تبدو لك هذه المشكلة أساسية وبسيطة جدًا؟ ربما تكون محقًا، لكن يبدو أن هناك بعض التحديات في تحقيق هذا السلوك في Visual Studio Code مع امتداد Python.

ربما يكون هناك حلاً أو إعدادات مخفية قد لم تكتشفها بعد، ولكن الواقع أن بيئة Visual Studio Code ليست مصممة تمامًا لتقديم هذا النوع من التفاعل المستمر مثلما تفعل بيئة Matlab.

للأسف، قد تحتاج إلى البحث عن حلول بديلة، مثل استخدام برامج أخرى مثل Jupyter Notebook التي توفر بيئة تفاعلية مماثلة لما تبحث عنه.

بالتأكيد، سأكمل المقال لمساعدتك في استكمال فهم هذه المشكلة والبحث عن حلول بديلة.

من الواضح أن هذه الميزة المطلوبة للتفاعل المستمر بين الكود والوحدة التفاعلية ليست متوفرة بشكل مباشر في Visual Studio Code مع امتداد Python. ولكن هذا لا يعني أن الأمر مستحيل أو أنه لا يمكن الوصول إليه.

إليك بعض الخطوات والحلول البديلة التي يمكنك اتخاذها لتحقيق الهدف المطلوب:

1. استخدام IPython في وحدة التحكم: بدلاً من استخدام وحدة التحكم الافتراضية في Python، جرب استخدام IPython (Interactive Python) التي توفر ميزات تفاعلية أفضل، بما في ذلك القدرة على الحفاظ على الجلسة بعد تشغيل الكود. يمكنك تثبيت IPython باستخدام pip:

   Copy code
   pip install ipython
   

2. استخدام Jupyter Notebooks: Jupyter Notebooks هي بيئة تطوير تفاعلية تسمح لك بتشغيل الكود بخطوات متتالية في خلايا، وعرض النتائج فورًا، مع القدرة على تحرير الكود وإعادة التشغيل بسهولة. يمكنك تثبيت Jupyter باستخدام:

   Copy code
   pip install jupyter
   

3. استخدام مكتبات البيانات التفاعلية: قد تجد أن استخدام مكتبات مثل Pandas و Matplotlib و NumPy مع وحدة التحكم في Python يمنحك تفاعلاً أكبر مع البيانات والتحليلات. يمكنك تجربة استخدام هذه المكتبات في وحدة التحكم للتفاعل المستمر.

4. استخدام بيئات تطوير بديلة: إذا كانت الخيارات السابقة لا تلبي احتياجاتك، فقد ترغب في التحقق من بيئات تطوير Python البديلة التي تقدم تفاعلًا مستمرًا، مثل PyCharm أو Spyder.

على الرغم من أن Visual Studio Code يعتبر أداة ممتازة لتطوير البرمجيات بلغات متعددة، إلا أنه قد يكون لدى كل مطور احتياجات محددة. لذا، من المهم استكشاف الأدوات المتاحة واختيار الأفضل للمهمة المطلوبة.

باستخدام أي من الحلول المقترحة أعلاه، يمكنك تحقيق التفاعل المستمر والاستمرارية في التطوير البرمجي مع Python، والتي قد تساعدك في تحقيق الهدف المطلوب بشكل أكثر فعالية.