微软发布 VS Code Python 系列扩展九月更新，聚焦代码理解与环境管理

微软在 VS Code 中发布了最新的 Python、Pylance 与 Jupyter 扩展九月更新，重点在于提升代码理解能力与环境管理体验。本次更新通过人工智能摘要、代码片段执行工具以及 Python Environments 功能，旨在优化开发者在日常编辑与测试中的工作效率。

在 Pylance 扩展的预览版中，开发者可通过 GitHub Copilot 启用相关设置，在光标悬停于未编写说明的程序元素（Symbol）时，自动获取由人工智能生成的摘要。该实验性功能目前仅面向 GitHub Copilot Pro、Pro+ 与 Enterprise 用户开放，目标是降低开发者进入陌生项目时的理解门槛。微软也预告，未来将把此功能推送至稳定版本。

另一项 Pylance 新增的人工智能工具为“运行代码片段”（Run Code Snippets），允许 Copilot 直接在内存中执行 Python 代码片段，无需创建临时文件或依赖 python -c 命令。该功能会自动使用工作区配置的解释器，并按实际发生顺序显示标准输出（stdout）与错误输出（stderr），适用于在 VS Code Chat 或代理模式下测试小段代码、导入模块或验证表达式，从而缩短从尝试到验证的开发周期。

在新版 Python 扩展中，Environments 功能进一步增强了兼容性与诊断能力，开发者可在配置文件中启用该扩展功能。此次改进包括优化 Conda 环境的激活与日志记录行为，并修复了复制解释器路径时返回 conda run 包装命令的问题，现可正确指向实际的 Python 可执行文件。同时，扩展现已支持检测并列出 Pipenv 环境，使多种环境管理工具能在统一界面下进行管理，减少跨项目切换时的操作摩擦。

针对问题排查，Python 扩展新增了一个可在终端运行的环境诊断命令，开发者可手动触发后端检测流程，并查看输出与日志信息，便于快速定位缺少可执行文件或默认环境失效等问题。此外，常规的环境刷新、解释器路径解析及 .env 文件注入逻辑也经过调整，提升了透明度与可控性。

至于 Jupyter 扩展，本次仅为版本同步更新，未引入新的主要功能。