Dieser Guide wurde maßgeblich von Jack Fields und seinem Artikel zum Einrichten von VS Code für Python-Entwicklung inspiriert. Schau dir für weitere Details seinen Artikel an.

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Voraussetzungen

Bevor wir starten, stell sicher, dass du Folgendes eingerichtet hast:
  • Python installiert (empfohlen: 3.8 oder höher)
  • Git für Versionskontrolle
  • Cursor installiert und auf die neueste Version aktualisiert

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Unverzichtbare Erweiterungen

Die folgenden Erweiterungen statten Cursor vollständig für die Python-Entwicklung aus. Sie bieten dir Syntaxhervorhebung, Linting, Debugging und Unit-Tests.

Python

Zentrale Sprachunterstützung von Microsoft

Cursor Pyright

Schneller Python-Sprachserver

Python Debugger

Erweiterte Debugging-Funktionen

Ruff

Python-Linter und -Formatter

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Erweiterte Python-Tools

Während die oben genannten Erweiterungen bisher zu den beliebtesten für die Python-Entwicklung in Cursor gehörten, haben wir außerdem zusätzliche Erweiterungen hinzugefügt, die dir helfen können, das Beste aus deiner Python-Entwicklung herauszuholen.

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uv – Python-Umgebungsmanager

uv ist ein moderner Python-Paketmanager, mit dem du virtuelle Umgebungen erstellen und verwalten kannst und der pip als Standard-Paketmanager ersetzen kann. Um uv zu installieren, führe den folgenden Befehl in deinem Terminal aus: 
pip install uv

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ruff - Python-Linter und -Formatter

Ruff ist ein moderner Python-Linter und -Formatter, der Programmierfehler aufspürt, die Einhaltung von Code-Standards unterstützt und Refactorings vorschlägt. Er kann zusammen mit Black für die Codeformatierung verwendet werden. Um Ruff zu installieren, führ den folgenden Befehl in deinem Terminal aus: 
pip install ruff

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Cursor-Konfiguration

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1. Python-Interpreter

Konfigurier deinen Python-Interpreter in Cursor:
  1. Öffne die Befehlspalette (Cmd/Ctrl + Shift + P)
  2. Such nach „Python: Select Interpreter“
  3. Wähl deinen Python-Interpreter aus (oder eine virtuelle Umgebung, wenn du eine verwendest)

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2. Codeformatierung

Richte automatische Codeformatierung mit Black ein:
Black ist ein Code-Formatter, der deinen Code automatisch in einen konsistenten Stil bringt. Er benötigt keine Konfiguration und ist in der Python-Community weit verbreitet.
Um Black zu installieren, führ den folgenden Befehl in deinem Terminal aus: 
pip install black
Konfigurier danach Cursor so, dass Black fürs Code-Formatieren verwendet wird, indem du Folgendes zu deiner Datei settings.json hinzufügst: 
{
  "python.formatting.provider": "black",
  "editor.formatOnSave": true,
  "python.formatting.blackArgs": ["--line-length", "88"]
}

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3. Linting

Mit PyLint kannst du Programmierfehler erkennen, die Einhaltung von Coding-Standards sicherstellen und Vorschläge zur Refaktorisierung erhalten. Um PyLint zu installieren, führe den folgenden Befehl in deinem Terminal aus: 
pip install pylint

{
  "python.linting.enabled": true,
  "python.linting.pylintEnabled": true,
  "python.linting.lintOnSave": true
}

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4. Typprüfung

Zusätzlich zum Linting können wir MyPy verwenden, um nach Typfehlern zu suchen. Um MyPy zu installieren, führ in deinem Terminal den folgenden Befehl aus: 
pip install mypy

{
  "python.linting.mypyEnabled": true
}

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Debugging

Cursor bietet leistungsstarke Debugging-Funktionen für Python:
  1. Setz Breakpoints, indem du in die Gutter klickst
  2. Nutz das Debug-Panel (Cmd/Ctrl + Shift + D)
  3. Konfigurier launch.json für benutzerdefinierte Debug-Konfigurationen

Tab Completion

Intelligente Code-Vervollständigungen, die deine Aktionen verstehen

Chat

Erkunde und versteh Code durch natürliche Unterhaltungen

Agent

Bewältige komplexe Entwicklungsaufgaben mit KI-Unterstützung

Context

Zieh Kontext aus Drittanbieter-Systemen heran

Auto-Imports

Importiere Module automatisch, während du codest

AI Review

Cursor prüft deinen Code kontinuierlich mit KI

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Framework-Unterstützung

Cursor arbeitet nahtlos mit gängigen Python-Frameworks:
  • Web-Frameworks: Django, Flask, FastAPI
  • Data Science: Jupyter, NumPy, Pandas
  • Machine Learning: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
  • Testing: pytest, unittest
  • APIs: requests, aiohttp
  • Datenbanken: SQLAlchemy, psycopg2