排版：Alan Wang
我们很高兴地宣布 Visual Studio Code 的 Python 和 Jupyter 扩展 2024 年 4 月发布！
此版本包括以下公告：
- 改进了 Flask 和 Django 的调试配置流程
- Jupyter Run Dependent Cells with Pylance 的模块和导入分析
- Hatch 环境发现
- 为 pipenv、pyenv 和 Poetry 项目自动选择环境
- “报告问题”命令改进
如果您有兴趣，可以在我们的 Python、Jupyter 和 Pylance 扩展更新日志中查看完整的改进列表。
改进了 Flask 和 Django 的调试配置流程
为 Flask 和 Django 应用程序创建启动配置变得更加容易！我们进行了改进，当您在工作区中创建launch.json时，它会自动检测工作区中可能的启动文件。对于 Django，Python 调试器扩展会在工作区中低一级的根目录或子目录中查找manage.py与app.py。对于 Flask，扩展名将查找wsgi.py、app.py 或包含 Flask 应用程序声明的init.py文件（例如app = Flask()）。如果在项目中找不到这些文件，则下拉列表将显示相应项目类型的“Default”选项，即使该文件可能不存在。
如果未检测到您的文件，您可以直接输入文件路径或浏览目录中的其他文件。
Jupyter’s Run Dependent Cells with Pylance 的模块和导入分析
Jupyter 单元的依赖性分析在最新的 Pylance 预发布版本中得到了改进。通过这些更改，Pylance 可帮助 Jupyter 理解模块导入，这在单元格导入上一个单元格中定义的模块时特别有用。
若要启用此功能，请在 VS Code Insiders 中安装最新的 Pylance 预发行版，并启用jupyter.executionAnalysis.enabled and notebook.consolidatedRunButton设置。
Hatch 环境发现
默认情况下，现在会发现并激活 Hatch 环境，类似于其他常见环境，例如 Venv、Conda 和 Poetry。此外，对于未注册显式环境标识符的 Hatch，扩展能够从环境定位器确定环境类型 （Hatch）。
为 pipenv、pyenv 和 Poetry 项目自动选择环境
如果您的工作空间包含 pipenv、pyenv 或 Poetry 环境，现在会自动为您的工作空间选择相应的环境。以前，扩展程序正确发现了这些环境，但选择了默认的全局解释器，这需要手动为工作区选择适当的环境。现在，Python 扩展根据默认环境的存在和任何相应的配置文件来推断默认环境。例如，在 pyenv 的情况下，扩展会查看.python-version文件以自动为工作区选择适当的解释器。
“Report Issue”命令改进
Python 和 Python Debugger 扩展已进行更新，使您可以更轻松地向我们的存储库报告问题！使用“Report Issue”命令 （workbench.action.openIssueReporter） 提交问题可以完成大部分繁重的工作，提示您提供更多信息，以便我们的团队可以有效地对您遇到的问题进行分类。
要使用 @vscode-python 或 @vscode-python-debugger 的“Report Issue”命令提交问题，请分别从扩展下拉列表中选择 Python 或 Python Debugger。
其他更改和增强功能
我们还添加了一些小的增强功能，并修复了用户请求的问题，这些问题应该可以改善你在 Visual Studio Code 中使用 Python 和 Jupyter Notebooks 的体验。一些值得注意的变化包括：
- 在 @pylance-release#4345 中“Move to file”重构失败时出现更明确的错误消息
- REPL Smart Send （python.REPL.enableREPLSmartSend） 现在默认启用
我们还要特别感谢本月的贡献者：
- @bn-d 在 @vscode-black-formatter#445 中更新了最低 VS Code 版本
- @flying-sheep 在 @vscode-python#22779 中添加了对 Hatch 环境的支持
征集社区反馈
当我们计划和优先考虑未来的工作时，我们重视您的反馈！以下是我们希望得到反馈的几个问题：
- （@vscode-python#22827）中的测试覆盖率设计方案
通过从市场下载 Python 扩展和 Jupyter 扩展来试用这些新的改进，或直接从 Visual Studio Code 中的扩展视图安装它们（Ctrl + Shift + X 或 ⌘ + ⇧ + X）。可以在文档中详细了解 Visual Studio Code 中的 Python 支持。如果您遇到任何问题或有建议，请在 Python VS Code GitHub 页面上提出问题。
