Python 강좌 / VS Code에서 Python 코드 작성하고 실행하기

VS Code에서 Python 코드를 실행하려면 편집기 설치와 Python 인터프리터 선택을 따로 해야 합니다. 프로젝트 폴더를 열고 해당 폴더의 가상환경을 선택하면 실행과 패키지 설치 환경을 맞추기 쉽습니다.

편집기와 실행 환경 준비하기

VS Code는 편집기이며 Python 자체를 대신 설치하는 도구가 아닙니다. Python이 설치되어 있고 프로젝트 폴더에 .venv가 있다는 전제로 진행합니다. 확장 화면에서 Microsoft가 제공하는 Python 확장을 확인해 설치합니다. 확장의 이름만 보지 말고 게시자도 확인하세요.

관련 동작과 지원 조건은 VS Code에서 Python 코드 작성하고 실행하기 관련 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.

파일 하나만 여는 대신 파일 → 폴더 열기로 python-lab을 엽니다. 터미널의 현재 위치와 상대경로 기준을 프로젝트 루트로 맞추기 위한 과정입니다.

편집기와 터미널이 같은 환경을 쓰는지 확인하는 과정은 가상환경 만들기와 pip로 패키지 관리하기에서 사용하는 규칙과 연결됩니다.

가상환경 인터프리터 선택하기

1. 명령 팔레트를 열고 Python: Select Interpreter를 실행합니다.
2. 목록에서 .venv의 Python을 선택합니다. 목록에 없으면 인터프리터 경로를 직접 지정합니다.
3. 새 터미널을 열고 아래 명령으로 실행 경로를 확인합니다.

python -c "import sys; print(sys.executable)"
python -m pip --version

Windows라면 .venv\Scripts\python.exe, macOS·Ubuntu라면 .venv/bin/python 경로가 선택되어야 합니다. 기존 터미널은 이전 환경을 유지할 수 있으므로 인터프리터를 바꾼 후 새 터미널에서 확인합니다.

전체 예제와 실행 결과

별도의 실습 폴더에서 아래 파일을 UTF-8로 저장합니다. 가상환경을 선택한 터미널에서 python expense.py 명령으로 실행합니다. macOS·Ubuntu에서 가상환경을 사용하지 않는 경우 명령 이름을 python3으로 바꿉니다.

expense.py 파일의 전체 내용입니다.

amounts = [3500, 8000, 2500]
total = sum(amounts)
print(f"total={total}")

예상 결과는 다음과 같습니다.

total=14000

VS Code에서는 프로젝트 폴더를 연 뒤 명령 팔레트의 Python: Select Interpreter에서 해당 폴더의 .venv를 선택합니다. 선택 후 새 터미널을 열고 아래 두 명령을 실행합니다. 실행 파일과 pip의 위치가 모두 프로젝트의 .venv 아래를 가리켜야 합니다. 기존 터미널은 이전 환경을 유지할 수 있으므로 새 터미널로 다시 확인합니다. 디버깅에서는 실행할 줄 왼쪽에 중단점을 놓고 F5로 시작한 뒤, 멈춘 줄과 변수 값을 확인하고 F10으로 한 줄씩 진행합니다.

python -c "import sys; print(sys.executable)"
python -m pip --version

이 동작과 적용 조건의 공식 설명: VS Code: Python environments · VS Code: Python debugging

실행·디버깅과 환경 불일치 해결하기

편집기에서 파일을 저장하고 Python 파일 실행 명령을 사용합니다. 디버깅할 때는 total을 계산하는 다음 줄에 중단점을 설정한 뒤 Python 파일 디버깅을 시작합니다. 변수 창에서 amounts와 total을 확인하고 한 단계씩 진행합니다. 단순 실행 결과와 디버거 안의 값이 같은지 비교하세요.

• 패키지를 설치했는데 import가 실패하면 실행 경로와 pip 경로가 같은 .venv인지 확인합니다.
• 파일을 열 수 없으면 터미널의 현재 폴더와 실제 파일명을 확인합니다.
• 코드를 고쳤는데 출력이 그대로라면 저장 여부와 실행 중인 파일을 확인합니다.
• 프로젝트 파일 이름을 json.py나 csv.py처럼 표준 모듈 이름으로 짓지 않습니다.

다른 확장의 일반 실행 버튼은 별도 실행 환경을 사용할 수 있습니다. 처음에는 Python 확장의 실행 명령과 가상환경 터미널 중 하나를 기준으로 정해 문제 범위를 줄입니다.