Esta guía se inspiró en gran medida en Jack Fields y su artículo sobre la configuración de VS Code para el desarrollo en Python. Por favor, consulta su artículo para más detalles.

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Prerrequisitos

Antes de comenzar, asegúrate de tener:
  • Python instalado (se recomienda la versión 3.8 o superior)
  • Git para control de versiones
  • Cursor instalado y actualizado a la última versión

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Extensiones Esenciales

Las siguientes extensiones configuran Cursor para que tenga todas las funcionalidades necesarias para el desarrollo en Python. Estas te proporcionan resaltado de sintaxis, linting, depuración y pruebas unitarias.

Python

Soporte básico del lenguaje de Microsoft

Cursor Pyright

Servidor de lenguaje Python rápido

Python Debugger

Capacidades de depuración mejoradas

Ruff

Linter y formateador de Python

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Herramientas Avanzadas de Python

Aunque las extensiones anteriores han sido previamente las extensiones más populares para el desarrollo en Python en Cursor, también hemos agregado algunas extensiones adicionales que pueden ayudarte a aprovechar al máximo tu desarrollo en Python.

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uv - Gestor de Entornos de Python

uv es un gestor de paquetes de Python moderno que puede usarse para crear y gestionar entornos virtuales, además de reemplazar pip como el gestor de paquetes predeterminado. Para instalar uv, ejecuta el siguiente comando en tu terminal: 
pip install uv

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ruff - Linter y Formateador de Python

Ruff es un linter y formateador de Python moderno que puede usarse para verificar errores de programación, ayuda a hacer cumplir estándares de codificación y puede sugerir refactorizaciones. Puede usarse junto con Black para el formateo de código. Para instalar Ruff, ejecuta el siguiente comando en tu terminal: 
pip install ruff

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Configuración de Cursor

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1. Intérprete de Python

Configura tu intérprete de Python en Cursor:
  1. Abre la Paleta de Comandos (Cmd/Ctrl + Shift + P)
  2. Busca “Python: Select Interpreter”
  3. Elige tu intérprete de Python (o entorno virtual si estás usando uno)

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2. Formato de Código

Configura el formato automático de código con Black:
Black es un formateador de código que automáticamente formatea tu código para seguir un estilo consistente. No requiere configuración y es ampliamente adoptado en la comunidad de Python.
Para instalar Black, ejecuta el siguiente comando en tu terminal: 
pip install black
Luego, configura Cursor para usar Black para el formato de código, agregando lo siguiente a tu archivo settings.json: 
{
  "python.formatting.provider": "black",
  "editor.formatOnSave": true,
  "python.formatting.blackArgs": ["--line-length", "88"]
}

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3. Linting

Podemos usar PyLint para verificar errores de programación, ayuda a hacer cumplir estándares de codificación, y puede sugerir refactorización. Para instalar PyLint, ejecuta el siguiente comando en tu terminal: 
pip install pylint

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

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4. Verificación de Tipos

Además del linting, podemos usar MyPy para verificar errores de tipos. Para instalar MyPy, ejecuta el siguiente comando en tu terminal: 
pip install mypy

{
  "python.linting.mypyEnabled": true
}

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Depuración

Cursor proporciona potentes capacidades de depuración para Python:
  1. Establece puntos de interrupción haciendo clic en el margen
  2. Usa el panel de Depuración (Cmd/Ctrl + Shift + D)
  3. Configura launch.json para configuraciones de depuración personalizadas

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Funciones Recomendadas

Completado de Pestañas

Sugerencias inteligentes de código que comprenden tus acciones

Chat

Explora y comprende el código a través de conversaciones naturales

Agente

Maneja tareas complejas de desarrollo con asistencia de IA

Contexto

Extrae contexto de sistemas de terceros

Auto-Importaciones

Importa módulos automáticamente mientras programas

Revisión con IA

Cursor revisa constantemente tu código con IA

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Soporte de Frameworks

Cursor funciona perfectamente con los frameworks de Python más populares:
  • Frameworks Web: Django, Flask, FastAPI
  • Ciencia de Datos: Jupyter, NumPy, Pandas
  • Aprendizaje Automático: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
  • Pruebas: pytest, unittest
  • API: requests, aiohttp
  • Base de Datos: SQLAlchemy, psycopg2