建自己的Python项目仓库，使用工具：GitHub（远程仓库）、GitHub Desktop（版本控制工具）、VSCode（代码编辑器）

结合 GitHub（远程仓库）、GitHub Desktop（版本控制工具）、VSCode（代码编辑器） 三个工具，以下是更具体的Python项目仓库搭建流程，包含工具协同操作的详细步骤：

一、整体流程概览

GitHub：创建远程仓库（代码的"云端备份"）。
GitHub Desktop：将远程仓库克隆到本地，管理代码提交、推送、分支等版本操作。
VSCode：打开本地仓库，编写代码、管理依赖、运行测试，与前两者无缝联动。

二、详细步骤：从0到1搭建仓库

Step 1：在GitHub上创建远程仓库（云端初始化）

登录GitHub官网（https://github.com，有时需要科学上网），点击右上角"+"→"New repository"。
填写仓库信息：
- Repository name ：建议与项目名一致（如python-data-tools）。
- Description：简要描述项目（如"一个处理CSV数据的Python工具库"）。
- 勾选 "Add a README file"（自动生成基础说明文件）。
- 勾选 "Add .gitignore" ，并在下拉框选择 "Python"（自动生成Python专属的忽略规则）。
- 选择许可证（如"MIT License"，开源项目必备）。
点击"Create repository"，远程仓库创建完成（如https://github.com/你的用户名/python-data-tools）。

Step 2：用GitHub Desktop克隆仓库到本地（关联本地与云端）

打开GitHub Desktop，点击左上角"File"→"Clone repository"。
在弹出的窗口中：
- 切换到"GitHub.com"标签，找到刚创建的仓库（python-data-tools）。
- 选择本地保存路径（如D:\projects\python-data-tools），点击"Clone"。
克隆完成后，GitHub Desktop会自动加载仓库，显示初始文件（README.md、.gitignore等）。

Step 3：用VSCode打开本地仓库并搭建目录结构

在GitHub Desktop中，本地仓库名在左上角，右键仓库名称→点击"Open in Visual Studio Code"（直接用VSCode打开本地仓库）。
在VSCode的"资源管理器"（左侧目录列表，光标放入时出现右上角有增加目录和增加文件项）中，按以下结构创建目录和文件（仅示例）：

python-data-tools/
├── src/ # 源代码目录（大型项目推荐）
│ └── datatools/ # 核心包（自定义名称）
│ ├── init.py # 包标识（内容可空）
│ ├── cleaner.py # 数据清洗模块
│ └── analyzer.py # 数据分析模块
├── tests/ # 测试目录
│ ├── test_cleaner.py # 测试cleaner.py
│ └── test_analyzer.py # 测试analyzer.py
├── examples/ # 示例脚本
│ └── demo.py # 演示如何使用核心功能
├── requirements.txt # 依赖列表
└── README.md # 项目说明（补充完善）

Step 4：用VSCode编写核心文件内容

（1）编写核心代码（以`src/datatools/cleaner.py`为例）

在VSCode中打开文件，输入功能代码：

python 复制代码

def remove_duplicates(data: list) -> list:
    """移除列表中的重复元素并保持顺序"""
    seen = set()
    return [x for x in data if not (x in seen or seen.add(x))]

def trim_whitespace(text: str) -> str:
    """去除字符串首尾空格"""
    return text.strip()

（2）编写测试代码（`tests/test_cleaner.py`）

安装测试工具（在VSCode终端中执行，终端可通过Ctrl+``打开）：

bash 复制代码

pip install pytest  # 安装pytest测试框架

编写测试用例：

python 复制代码

from src.datatools.cleaner import remove_duplicates, trim_whitespace

def test_remove_duplicates():
    assert remove_duplicates([1, 2, 2, 3]) == [1, 2, 3]
    assert remove_duplicates(["a", "a", "b"]) == ["a", "b"]

def test_trim_whitespace():
    assert trim_whitespace("  hello  ") == "hello"
    assert trim_whitespace("world") == "world"

（3）生成依赖文件（`requirements.txt`）

在VSCode终端中导出当前环境依赖：

bash 复制代码

pip freeze > requirements.txt  # 将已安装的包（如pytest）写入文件

文件内容示例：

复制代码

pytest==7.4.0

（4）完善`README.md`（在VSCode中编辑）

补充项目说明，包含安装、使用示例：

markdown 复制代码

# Python Data Tools  
用于数据清洗和分析的轻量工具库。  

## 安装  

bash
pip install -r requirements.txt



## 快速使用  
python
from src.datatools.cleaner import remove_duplicates
print(remove_duplicates([1, 2, 2, 3]))  # 输出: [1, 2, 3]


## 运行测试  
```bash
pytest tests/  # 所有测试通过则无报错

Step 5：用GitHub Desktop提交并推送到GitHub

回到GitHub Desktop，左侧会自动检测到VSCode中修改/新增的文件（标绿为新增，标黄为修改）。
在下方"Summary"输入提交说明（如"初始化项目：添加数据清洗模块和测试"），点击"Commit to main"（提交到本地仓库）。
点击顶部"Push origin"，将本地提交推送到GitHub远程仓库（此时GitHub网页上的仓库会同步更新）。
注：此时若网络不稳时，用科学上网

Step 6：日常开发流程（工具协同）

修改代码 ：在VSCode中编辑文件（自动保存或Ctrl+S）。
提交变更：GitHub Desktop会实时显示修改，填写说明后"Commit"。
同步远程：点击"Push origin"推送本地修改；若他人更新了远程仓库，点击"Fetch origin"→"Pull origin"拉取最新代码（避免冲突）。
分支管理 ：在GitHub Desktop中点击"Current branch"→"New branch"创建功能分支（如feature/add-plot），在VSCode中开发完成后，通过GitHub Desktop合并到main分支并推送。

三、工具协同技巧

VSCode扩展增强体验：
- 安装 "Python" 扩展（微软官方）：提供代码提示、测试运行、语法检查。
- 安装 "Git History"：在VSCode中直接查看提交历史、文件修改记录。
- 安装 "Todo Tree" ：标记代码中的TODO，方便跟踪待完成任务。
GitHub Desktop与VSCode联动：
- 在GitHub Desktop中右键文件→"Open in Visual Studio Code"：快速打开修改的文件。
- 在VSCode的左下角可直接切换分支（与GitHub Desktop同步）。
依赖管理优化：
- 复杂项目推荐用pyproject.toml替代requirements.txt，在VSCode中安装pip-tools扩展，自动维护依赖版本。

四、仓库模板复用（快速上手）

在GitHub上搜索 "python-template" ，找到带星标较多的仓库（如github.com/rochacbruno/python-package-template）。
进入该模板页面，点击右上角"Use this template"→"Create a new repository"，生成基于模板的新仓库。
用GitHub Desktop克隆到本地，用VSCode打开后直接修改内容（保留模板的目录结构和配置文件）。

通过以上流程，三个工具各司其职：GitHub负责远程托管，GitHub Desktop简化版本控制，VSCode专注代码开发，形成高效的协作闭环。即使是新手，也能通过可视化操作完成规范的Python项目管理。