Docker部署Code-Server，实现远程写代码

参考：使用 Docker 部署 VS Code in The Browser - 谱次· - 博客园

hub.docker.com/r/codercom/code-server

介绍

GitHub：https://github.com/coder/code-server

在日常学习工作中，Vscode 已成为我们首选的代码编辑器。然而，其局限性在于当我们从家到公司移动时，难以保持连续的编码体验。针对这一痛点，虽然市面上已有如 Visual Studio Codespaces、Cloudstudio 和 CloudIDE 等 在线编辑器（Web IDE）可供选择，但它们要么处于测试阶段，要么免费使用存在限制或价格较高，目前并非完美之选。因此，若想以较低成本实现连续、流畅的编码体验，此时自主搭建一个在线编辑器或许是个值得考虑的好方案。

Code-Server 是由 Coder 开发的，把 VS Code 搬到了浏览器上。
我们可以在任何地方的任何机器上运行 Code-Server 然后通过浏览器访问它。

特点

Code Server，作为一款开源代码编辑器，完美地将 Visual Studio Code 的强大功能融入到了 Web 浏览器中。它不仅具备基本的代码编辑、语法高亮、智能感知和自动补全等特性，更支持多人协作和远程开发，为开发者提供了前所未有的便捷体验。

这种能够在浏览器中运行的集成开发环境，通常被称为 Cloud IDE，而 Code Server 正是其中的佼佼者。无论是本地计算机还是云服务器，只需部署 Code Server，用户即可通过浏览器随时随地访问并使用其中的编辑器功能，无需额外安装本地编辑器。

Code Server 的这一特性极大地便利了远程开发、多人协作以及快速搭建开发环境等操作。此外，它还支持丰富的自定义插件和扩展，满足了不同用户的个性化需求，使得开发过程更加高效、灵活。

安装code-server

下载镜像

docker pull codercom/code-server:latest

创建目录

sudo mkdir /opt/docker-stacks/vscode/data -p 
sudo mkdir /opt/docker-stacks/vscode/projects -p 
cd /opt/docker-stacks/vscode

赋予写入权限

为这个用户授予主机上挂载目录的写入权限。

# 更改目录的所有者
# 这会将这两个目录的所有权更改为当前登录的用户
# (也就是你即将用来执行 docker run 的用户)
sudo chown -R $(id -u):$(id -g) /opt/docker-stacks/vscode/data
sudo chown -R $(id -u):$(id -g) /opt/docker-stacks/vscode/projects

启用容器

docker run -d \--name code-server \-p 9010:8080 \-e PASSWORD=BrbkQd4fv1t \-e XDG_DATA_HOME=/home/coder/.config \-v /opt/docker-stacks/vscode/data:/home/coder/.config \-v /opt/docker-stacks/vscode/projects:/home/coder/project \-u $(id -u):$(id -g) \-w /home/coder/project \--restart unless-stopped \codercom/code-server:latest

说明

 -d #(后台分离)--name code-server #设置名称-p 9010:8080 #端口映射-e PASSWORD=BrbkQd4fv1t #服务密码，自定义-e XDG_DATA_HOME=/home/coder/.config #不要把数据（插件）放到默认的 .local/share 了，请你把它们也放到 .config 目录里-v /opt/docker-stacks/vscode/data:/home/coder/.config #保存 VS Code 的配置和插件-v /opt/docker-stacks/vscode/projects:/home/coder/project #存放你实际的项目代码-u $(id -u):$(id -g) # 强制容器使用你当前宿主机的用户 ID 和组 ID 运行-w /home/coder/project #绑定资源管理器在这个文件夹--restart unless-stopped #自动重启codercom/code-server:latest #镜像

若是你弄错了

docker stop code-server 
docker rm code-server

验证容器

docker ps -a

访问验证

使用浏览器访问 VS Code 前台 http://192.168.37.100:9010

填写我们启用容器时 配置的密码

更换主题

中文配置

安装简体中文语言包：@category:"language packs"

打开搜索框，输入：> configure display language 回车，允许重启界面

重启服务后生效

安装C/C++环境

注意：

code-server 和 Windows 上的 VS Code 没有使用同一个“应用商店”。

1. VS Code (Windows/Mac/Linux)

   • 它使用的是 Visual Studio Marketplace（VS 市场）。

   • 这是微软官方的、专有的（Proprietary）市场。

   • 熟悉的那个 "C/C++" 扩展，是由微软自己开发的 (ID: ms-vscode.cpptools)。它功能强大，但不开源，并且其许可证禁止在非微软产品中使用。

2. code-server (以及 VSCodium 等)

   • 由于 code-server 是一个开源项目，它无法合法地访问或使用微软的专有 VS 市场。

   • 它使用的是一个独立的、开源的替代品：Open VSX Registry (Open VSX 市场)。

   • 这个市场只包含真正开源的扩展。

安装 clangd (开源替代品)

在开源世界中，C/C++ 开发的标准工具是 clangd。它是一个功能极其强大的语言服务器（Language Server），提供了需要的所有功能（代码补全、跳转、错误检查等）。

在 code-server 中安装 clangd 扩展

1. 打开你的 code-server 界面。

2. 转到“扩展”面板。

3. 搜索 clangd。

4. 安装由 LLVM Team 发布的那个（ID: llvm-vs-code-extensions.vscode-clangd）。
   

在 Docker 容器内安装 clangd 程序

clangd 扩展 只是一个“前端”，它需要 clangd 这个“后端”程序才能工作。必须把这个程序安装到 code-server 容器里。

1. 打开你的Ubuntu服务器终端。

2. 使用 docker exec 命令进入正在运行的 code-server 容器：

​ 直接以 root 身份 exec：

# 在你的ubuntu主机服务器上执行这个
docker exec -it -u root code-server bash

4. 现在你是 root 用户了，在容器内部安装 clangd：

   # (在容器内部，以 root 身份)
   apt-get update
   apt-get install clangd -y
   

5. 安装完成后，输入 exit 退出容器。

重启 code-server

1. 重启你的容器以确保所有环境都已加载：

   docker restart code-server
   

2. 重新打开 code-server 的 Web 界面。当你打开一个 C/C++ 项目时，clangd 扩展会自动启动，你应该就能获得所有代码智能提示了。

---

提示： clangd 依赖 compile_commands.json 文件来理解你的项目（比如头文件路径）。对于复杂的项目，你最好使用 CMake (它会自动生成这个文件) 或 bear (一个可以生成它的工具) 来配置你的项目。

安装 C 编译器

安装 gcc 和 make

你需要再次进入你的 Docker 容器，安装 gcc 和 make 等工具。

1. 在你的服务器终端上，以 root 身份进入容器：

   docker exec -it -u root code-server bash
   

2. 在容器内部（你现在是 root），安装 build-essential 包。这是一个包含 gcc、g++ 和 make 的标准工具包：

   # (在容器内部，以 root 身份)
   apt-get update
   apt-get install build-essential -y
   

3. 安装完成后，输入 exit 退出容器。

创建 C 文件

现在回到你的浏览器，打开 code-server 界面。

1. 在左侧的“资源管理器”（Explorer）面板中，你应该能看到你挂载的 project 文件夹（它对应你主机上的 /opt/docker-stacks/vscode/projects）。

2. 右键点击 project 文件夹，选择“新建文件”（New File）。

3. 将文件命名为 main.c。

编写代码

code-server 会自动打开 main.c。在编辑器中输入以下“Hello World”代码：

#include <stdio.h>int main() {printf("Hello, C from code-server!\n");return 0;
}

验证 clangd：

• 观察1： 代码应该有语法高亮。

• 观察2： 稍等几秒，clangd 会在后台运行。如果你有拼写错误（比如把 printf 写成 printx），clangd 应该会给你画出红色的波浪线。这证明 clangd 扩展正在工作。

编译并运行

使用 code-server 内置的终端来编译和运行你刚刚写的 C 代码。

1. 在 code-server 顶部的菜单栏，点击 “终端”（Terminal） -> “新建终端”（New Terminal）。
   

2. 一个终端面板会出现在屏幕底部。它默认应该在 /home/coder 目录下。

3. 输入以下命令：

   # 切换到你的项目目录
   cd ~/project# 验证 main.c 文件是否存在
   ls
   # (你应该能看到 "main.c")# 编译你的C代码
   # 我们使用 gcc (你刚装的) 来编译 main.c，并输出一个名为 "hello" 的程序
   gcc main.c -o hello# 运行你的程序
   ./hello
   

如果一切顺利，你将在 code-server 的终端中看到以下输出：

coder@aa09b4ffe05d:~/project/hello$ ./hello
Hello, C from code-server!

1. code-server 作为编辑器。

2. clangd 提供代码智能提示。

3. gcc 作为编译器。

4. 你的项目文件 (main.c) 和编译后的程序 (hello) 都安全地持久化保存在你主机的 /opt/projects 目录中。

安装 Code Runner

和在容器里安装的 gcc 完美配合，实现“一键编译运行”。

Code Runner 本身不是编译器，它只是一个“快捷方式”工具。它的工作原理就是帮你自动执行你在终端输入的那些命令（比如 gcc main.c -o main && ./main）。

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安装 Code Runner 扩展

• 在你的 code-server 网页界面中，点击左侧的“扩展”（Extensions）图标。

• 在搜索框中输入 Code Runner。

• 找到那个作者是 formulahendry 的扩展（它非常受欢迎），点击“Install”。

配置输出

默认情况下，Code Runner 在“输出 (Output)”面板中运行代码。这个面板是只读的，它无法处理需要用户输入的程序（例如 scanf）。修改设置，让 Code Runner 始终在“终端 (Terminal)”中运行代码。

左下角齿轮（管理）--设置---扩展---找到run code configuration---勾选Run In Terminal

1. 一键运行

   • 重新打开你的 main.c 文件。

   • 你会发现在界面的右上角出现了一个“播放按钮”（▶️ Run Code）。

   • 点击这个播放按钮。

2. 查看结果

   • 屏幕底部的“输出”（OUTPUT）面板会自动弹出，并显示：

   coder@e36bf1f8bb5e:~/project$ cd "/home/coder/project/hello/" && gcc main.c -o main && "/home/coder/project/hello/"main
   Hello, C from code-server!
   coder@e36bf1f8bb5e:~/project/hello$ 
   

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安装CMake To ols

CMake To ols (by Microsoft)

• 作用： 这是在 VS Code 中管理 C/C++ 项目的事实标准。它提供一键配置、构建、运行和调试 CMake 项目的功能。

安装 CMake Tools 和 Code Runner 一样，只是一个“前端”扩展。它需要你在容器内部安装后端的 cmake 程序才能工作。

进入容器：

# 在你的服务器终端上执行
docker exec -it -u root code-server bash# --- 现在你在容器内部 ---
apt-get update
apt-get install cmake gdb -y
# (cmake: 用于构建)
# (gdb: 用于调试)# --- 安装完成后 ---
exit

安装CMake

CMake (by twxs)

• 作用： 为 CMakeLists.txt 文件提供语法高亮和命令补全。

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安装markdownlint

• markdownlint
  • 作用： 检查你写的 README.md 等 Markdown 文件的语法规范。

安装Prettier - Code formatter

• Prettier - Code formatter

  • 作用： 自动格式化代码。

  • 不过要注意，Prettier 默认不格式化 C/C++。它主要用于 JSON、Markdown、JavaScript 等文件。

  • (对于 C/C++，clangd 扩展已经集成了 clang-format，它会负责格式化你的 .c 文件)。

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安装C/C++ Themes

• C/C++ Themes
  • 作用： 更改编辑器的颜色主题。如果你对默认主题不满意，就安装。

安装VS Code Counter

• VS Code Counter
  • 作用： 统计你的项目中有多少行代码。

总结

已有的 C++ 配置：

1. 语言服务器 (代码补全): clangd (扩展)

2. 构建系统 (项目管理): CMake Tools + CMake (扩展)

3. 快捷运行 (单文件): Code Runner (扩展)

4. 后端工具 (在容器里):

   • build-essential (包含 gcc 和 g++ 编译器)

   • clangd (语言服务器后端)

   • cmake (构建工具后端)

   • gdb (调试器后端)

安装Python环境

给 code-server 添加 Python 支持，逻辑和配置 C++ 完全一样：

1. 在 code-server 网页中安装“前端”扩展。

2. 在 Docker 容器中安装“后端”工具 (Python 解释器、包管理器)。

安装 Python 扩展

转到“扩展”面板，搜索并安装：

• Python
  • ID: ms-python.python ms-python
    • 发布者: Microsoft
    • 作用： 这是最核心的官方 Python 扩展。它提供了 C++ 的 clangd + CMake Tools 的所有功能，包括：

      • 语法高亮

        • 代码补全 (使用 Jedi 或 Pylance)

        • 代码检查 (Linting)

        • 调试 (Debugging)

        • Jupyter Notebooks 支持

注意： code-server (Open VSX) 可以搜索到这个 ms-python.python 扩展。它和微软的 C/C++ 扩展不同，这个是开源的，可以合法使用。你只需要这一个核心扩展就够了。

安装 Python 后端工具

Code Runner 和 Python 扩展需要一个真实的 Python 解释器才能工作。

1. 在你的服务器终端上，以 root 身份进入容器：

   docker exec -it -u root code-server bash
   

2. 在容器内部（你现在是 root），安装 Python 解释器、包管理器 (pip) 和虚拟环境工具 (venv)：

   # (在容器内部，以 root 身份)
   apt-get update
   apt-get install python3 python3-pip python3-venv -y
   

   • python3: Python 解释器（Code Runner 会用它来运行 .py 文件）。

   • python3-pip: Python 的包管理器（用于安装 numpy, requests 等库）。

   • python3-venv: 极其重要的虚拟环境工具。

3. 安装完成后，输入 exit 退出容器。

(重要!) Python 的正确工作流

和 C++ 不同，Python 强烈依赖虚拟环境 (virtual environments) 来隔离不同项目的库。

这是你在 code-server 中开始一个新 Python 项目的正确方式：

1. 打开终端： 在 code-server 网页中，点击“终端” -> “新建终端”。

2. 进入项目目录：

   cd ~/project
   mkdir my_python_project
   cd my_python_project
   

3. 创建虚拟环境：

   # 这会创建一个名为 .venv 的文件夹来存放你的 Python 库
   python3 -m venv .venv
   

4. 激活虚拟环境：

   # 激活环境
   source .venv/bin/activate
   # (你会看到终端提示符前面多了 (.venv) )
   

5. 安装库：

   # 示例：安装一个库
   pip install numpy
   

6. 选择解释器 (关键一步)：

   • 最上面搜索栏，输入并选择 >Python: Select Interpreter。

   • 选择那个带有 ./.venv/bin/python 的选项。

完成！现在，code-server 的代码补全、调试器和 Code Runner 都会使用你这个隔离的 .venv 环境，这能避免未来无数的麻烦。

测试

编写一个简短的程序，它会验证以下所有内容：

1. Python 解释器 (python3) 正在工作。
2. 虚拟环境 (venv) 能够被创建和激活。
3. 包管理器 (pip) 可以下载和安装外部库 (我们将使用 requests)。
4. Code Runner (播放按钮) 能够正确找到并使用这个虚拟环境。

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步骤 1：在 code-server 中创建项目

1. 在 code-server 的文件资源管理器中，右键点击你的 project 目录。
2. 选择 “新建文件夹” (New Folder)，命名为 python_test。
3. 右键点击你刚创建的 python_test 文件夹。
4. 选择 “新建文件” (New File)，命名为 main.py。

步骤 2：粘贴示例代码

将下面的代码复制并粘贴到你刚打开的 main.py 文件中：

import sys
import requests # 导入一个外部库print("====================================")
print("🐍 Python 环境验证程序 🐍")
print("====================================")# 1. 打印 Python 路径
#    这会验证我们是否正在使用虚拟环境 (.venv) 中的 Python
print(f"✅ 1. Python 解释器路径：")
print(f"   {sys.executable}\n")# 2. 验证外部库
#    这会验证 pip 和 venv 是否工作正常
print("✅ 2. 正在测试 'requests' 库...")
try:response = requests.get("https://httpbin.org/get")if response.status_code == 200:print("   SUCCESS! 成功从 httpbin.org 获取数据。")data = response.json()print(f"   你的IP地址是：{data.get('origin')}\n")else:print(f"   FAILURE. 状态码: {response.status_code}\n")except ImportError:print("   FAILURE: 'requests' 库未找到。")print("   请确认你已激活 venv 并运行了 'pip install requests'。\n")
except Exception as e:print(f"   FAILURE. 发生网络或其他错误: {e}\n")print("====================================")
print("🎉 验证完毕！")
print("====================================")

步骤 3：(在终端中) 创建并激活虚拟环境

1. 在 code-server 顶部菜单栏，点击 “终端” -> “新建终端”。

2. 在终端中，进入你的测试项目并创建 venv：

   Bash

   # 切换到你的新项目目录
   cd ~/project/my_python_project/python_test# 创建虚拟环境 (这会创建一个 .venv 文件夹)
   python3 -m venv .venv
   

3. 激活这个虚拟环境：

   source .venv/bin/activate
   

   (你的终端提示符现在应该变成了 (.venv) coder@...)

步骤 4：(在终端中) 安装外部库

在已激活的终端中（即你看到 (.venv) 提示符），使用 pip 安装 requests 库：

pip install requests

(你应该会看到它成功下载并安装了 requests 及其依赖项)

步骤 5：(关键!) 选择解释器

1. 打开命令面板搜索框。

2. 输入并选择 >Python: Select Interpreter (Python: 选择解释器)。

3. 在弹出的列表中，选择那个带有 .venv 的选项，它看起来像：

   Python 3.x.x ('.venv': venv) ./bin/python

为什么这步很重要？

这一步是告诉 Code Runner (播放按钮) 和 Python 插件：“当运行这个项目时，请使用我这个 .venv 里的 Python 和它安装的 requests 库，而不是系统里的 Python。”

步骤 6：运行！

现在，点击 code-server 右上角的“▶️”(播放)按钮。

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若报错，在你当前的这个终端（就是你粘贴给我的那个，显示 .../python_test$ 的终端），直接运行以下命令：

pip install requests

它会为你当前激活的 (.venv) 环境安装 requests 库。

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安装完成后，在同一个终端里，再次运行你之前的命令：

python -u "/home/coder/project/my_python_project/python_test/main.py"

这一次，python 解释器就能找到 requests，你的脚本将会成功运行并输出结果！

✅ 预期成功输出

如果一切配置正确，你的“终端”面板应该会显示如下内容：

[Running] source /home/coder/project/python_test/.venv/bin/activate && python ...
====================================
🐍 Python 环境验证程序 🐍
====================================
✅ 1. Python 解释器路径：/home/coder/project/python_test/.venv/bin/python✅ 2. 正在测试 'requests' 库...SUCCESS! 成功从 httpbin.org 获取数据。你的IP地址是：x.x.x.x====================================
🎉 验证完毕！
====================================
[Done]

成功的关键标志：

1. 解释器路径明确指向 .../python_test/.venv/bin/python。
2. requests 库成功运行并抓取到了你的 IP 地址。

总结

• Python:

  1. (网页) 安装 ms-python.python 扩展。

  2. (容器) apt-get install python3 python3-pip python3-venv。

  3. (工作流) 始终使用 python3 -m venv .venv 和 Python: Select Interpreter。

备注

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Python 虚拟环境 (.venv) 和 C 项目

这是一个关于“上下文（Context）”的绝佳问题。

a) 运行 C 项目需要退出 (.venv) 吗？

不需要。你完全可以在 (.venv) 激活的状态下运行 C 项目，不会有任何问题。

• 原因： (.venv) 只是一个 Python 虚拟环境。source .venv/bin/activate 这个命令所做的唯一一件事，就是修改你当前终端的 $PATH 环境变量，让 python 和 pip 命令指向 .venv 文件夹里的版本。

• 它不会影响 gcc, g++, cmake, make 这些系统命令。当你运行 gcc 时，系统依然会去 /usr/bin/gcc 找它。

最佳实践：

• 技术上： 不需要退出。

• 管理上： 为了保持头脑清晰，当你明确要切换到 C/C++ 项目时，在终端里输入 deactivate 命令来退出 (.venv) 是一个好习惯。

• deactivate 是 activate 的反向命令，它会让你回到基础的 coder@... 提示符。

b) source .venv/bin/activate 需要每次都执行吗？

是的，需要。

activate 命令只对当前的终端会话有效。

• 如果你关闭了 code-server 里的终端面板。

• 或者你点击“+”号打开一个新的终端。

那个新的终端将会是“干净”的，它没有激活任何 venv。

因此，你的工作流应该是：

1. 在 code-server 中打开一个终端。

2. cd 到你的 Python 项目目录 (例如 cd project/my_python_project)。

3. 每一次，你都需要运行 source .venv/bin/activate 来激活该项目的环境。

自动激活提示：

幸运的是，Python 扩展很智能。当你按照我的建议使用 Python: Select Interpreter 选择过一次 .venv 里的解释器后：

1. Code Runner（播放按钮）会自动使用正确的 venv 运行，你不需要在终端里 activate。

2. 当你打开一个新的终端时，code-server 可能会自动检测到 .venv 并提示你是否要激活它。

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说明文档

欢迎使用这个预先配置好的 code-server 开发环境。你不需要在自己的电脑上安装任何复杂的工具，只需要一个浏览器，就可以开始 C、C++ 和 Python 的学习与开发。

1. 我们的开发环境总览

1.1 什么是 Code-Server？

简单来说，Code-Server 就是一个运行在服务器上、可以通过浏览器访问的 Visual Studio Code (VS Code)。

• 你所有的代码和项目都保存在服务器的 /opt/docker-stacks/vscode/projects 目录中。

• 你所有的插件和个人配置都保存在服务器的 /opt/docker-stacks/vscode/data 目录中。

• 你所有的工作都会被自动保存。 即使服务器重启，你的所有配置和容器也会自动恢复。

1.2 这是一个“全能”开发环境

我们已经为你安装并配置好了一系列强大的工具和插件，让你可以“开箱即用”。

已安装的后端工具 (在容器内):

• C/C++: gcc, g++ (编译器), gdb (调试器)

• C/C++ 增强: clangd (语言服务器), cmake (构建工具)

• Python: python3, pip (包管理器), venv (虚拟环境)

已安装的核心插件 (在 Code-Server 中):

插件名称	功能说明
通用
Chinese (Simplified)	中文界面。提供完整的中文汉化。
Code Runner	一键运行。提供右上角的“▶️”播放按钮，用于快速编译和运行单文件。
Prettier / markdownlint	代码格式化和 Markdown 检查工具。
C/C++ (CPP)
clangd	C/C++ 核心支持。提供比官方 C++ 插件更快的代码补全、错误检查和语法跳转。
CMake / CMake Tools	C/C++ 项目管理。用于专业多文件项目的构建、管理和调试。
Python (PY)
Python	Python 核心支持。提供代码补全、调试、虚拟环境管理和 Jupyter 支持。

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2. 编写和运行 C 语言项目

我们使用 gcc 编译器和 clangd 语言服务器。

2.1 推荐流程 (Code Runner 一键运行)

这是最适合单个文件练习的方法。

1. 在左侧“资源管理器”的 project 文件夹下新建一个文件，例如 hello.c。

2. 编写你的 C 代码（例如 "Hello World"）。

3. 点击右上角的“▶️”（播放）按钮。

4. 在底部的“终端”面板查看运行结果。

2.2 传统流程 (使用终端)

1. 在 code-server 顶部菜单选择 “终端” -> “新建终端”。

2. cd 进入你的项目目录：cd project

3. 使用 gcc 编译你的代码：gcc hello.c -o hello

4. 运行你的程序：./hello

2.3 ⚠️ 注意事项

• clangd (代码补全) 可能需要几秒钟来启动。

• Code Runner（播放按钮）非常适合单个文件，但对于需要链接多个 .c 文件和库的大型项目，你应学习使用 make 或 cmake。

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3. 编写和运行 C++ (CPP) 项目

我们使用 g++ 编译器、clangd 语言服务器和 CMake 项目工具。

3.1 简单单文件项目 (Code Runner)

这和 C 语言完全一样。

1. 新建一个文件，例如 hello.cpp。

2. 编写你的 C++ 代码。

3. 点击右上角的“▶️”（播放）按钮。

3.2 推荐：专业项目 (使用 CMake Tools)

对于超过一个文件的 C++ 项目，你必须使用构建系统。CMake 是标准。

1. 在 project 下创建一个新文件夹，例如 my_cpp_project。

2. 在该文件夹中创建 main.cpp 和 CMakeLists.txt 文件。

3. CMake Tools 插件会自动检测到 CMakeLists.txt。

4. 使用 code-server 底部状态栏的 CMake 按钮（或按 Ctrl+Shift+P 搜索 CMake: Configure）来配置和构建项目。

5. 构建成功后，点击状态栏上的“运行”或“调试”按钮来执行你的程序。

3.3 ⚠️ 注意事项

• C++ 项目 ≠ 单文件。请尽快学会使用 CMakeLists.txt 来管理你的项目，这是 C++ 开发的必备技能。

• clangd 依赖 CMake 生成的配置来找到头文件（例如 iostream）。如果你的代码补全不工作，请先确保你的 CMake 项目已经成功“配置 (Configure)”过。

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4. 编写和运行 Python 项目 (重要！)

Python 使用 python3 解释器，并且强烈依赖“虚拟环境”。

4.1 为什么需要“虚拟环境” (venv)？

你的 C/C++ 库是“系统级”的，但 Python 库是“项目级”的。项目 A 可能需要 numpy 1.20，而项目 B 需要 numpy 1.25。

“虚拟环境” (.venv) 就是一个隔离的文件夹，它只存放当前项目所需的特定版本的库，避免项目之间产生冲突。

规则：一个 Python 项目 = 一个虚拟环境。

4.2 你的标准工作流程

步骤一：创建项目 (每个项目只需做一次)

1. 在 project 下为你的新项目创建一个文件夹：

   cd ~/project/my_python_project
   mkdir my_python_project
   cd my_python_project
   

2. 在该项目文件夹内，创建虚拟环境：

   python3 -m venv .venv
   

   (你会看到一个 .venv 文件夹被创建了)

步骤二：选择解释器 (每个项目只需做一次)

1. 按 Ctrl+Shift+P 打开命令面板。

2. 搜索并选择 Python: Select Interpreter。

3. 选择那个带有 ./.venv/bin/python 的选项。

   (这会告诉 Code Runner 和 Python 插件使用你的虚拟环境)

步骤三：日常开发 (激活与安装)

这是你每次打开项目或新终端时都需要做的！

1. 在 code-server 中打开一个终端。

2. cd 到你的 Python 项目目录 (例如 cd project/my_python_project)。

3. 每一次，你都需要运行 source .venv/bin/activate 来激活该项目的环境。

   (激活后，你的终端提示符会像这样：(.venv) coder@...)

4. 现在，你可以使用 pip 安全地安装库了：

   pip install numpy pandas # 库会安装到 .venv 中
   

步骤四：运行代码

1. 创建你的 main.py 文件。

2. 编写 Python 代码。

3. 点击右上角的“▶️”（播放）按钮。Code Runner 会自动使用你选定的 .venv 解释器来运行。

4.3 ⚠️ 关键注意事项

• 永远不要在未激活虚拟环境（即没有 (.venv) 提示符）的情况下使用 pip install。

• source .venv/bin/activate 命令只对当前终端有效。如果你关闭终端再打开一个新的，你需要重新运行它。

• 运行 C/C++ 项目不需要（也不会受）(.venv) 环境影响。如果你想退出 venv，只需在终端输入 deactivate。

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