Ce guide pratique explique comment optimiser Visual Studio Code sous Linux pour Python, Node et Docker. Il s’appuie sur des workflows modernes comme WSL2, devcontainers et conteneurs pour garantir reproductibilité et vitesse.
Les sections suivantes traitent de l’installation, des extensions indispensables et des réglages du terminal pour accélérer le développement. Je liste ci‑dessous les points pratiques à retenir pour démarrer rapidement avec cette pile.
A retenir :
- Environnements reproductibles avec Conteneurs VS Code et Docker
- Compatibilité native WSL2 pour performances et gestion des chemins
- Gestion de versions Git intégrée, workflows avec GitHub
- Qualité de code assurée par ESLint, Prettier et Pylance
Installer et configurer Visual Studio Code pour Python sous Linux
Après avoir retenu ces principes, une installation soignée de VS Code constitue la base d’un environnement fiable. Selon Microsoft, l’extension Python reste centrale pour l’édition, l’autocomplétion et le débogage dans l’éditeur. Ces réglages initiaux préparent le passage naturel vers l’intégration des conteneurs et de Docker.
Extensions et paramétrage Python pour VS Code
Cette sous-partie détaille les extensions et réglages indispensables pour Python dans VS Code. Installez Python (Microsoft), Pylance et Jupyter pour profiter d’un linting et d’une analyse statique avancée. Activez ensuite black comme formateur et python.linting.enabled pour garder un code uniforme.
Commande
Description
Sortie attendue
python3 –version
Vérifie la version de Python
Python 3.11.8 ou supérieur
whereis python3
Localise l’exécutable Python
/usr/bin/python3
apt list –installed | grep python
Liste des paquets Python installés
Noms de paquets affichés
code –version
Vérifie la version de VS Code
Version de code affichée
Extensions et réglages s’appliquent différemment selon la distribution et les préférences de l’équipe. Selon Canonical, les distributions récentes livrent Python préinstallé, facilitant l’activation de l’environnement. Adoptez des environnements virtuels pour isoler dépendances et garantir des exécutions reproductibles.
Extensions recommandées Python :
- Python (Microsoft) — autocomplétion, debugging et tests
- Pylance — analyse statique et inférences de type
- Jupyter — notebooks et exploration de données intégrés
- Black — formatage cohérent automatique
« J’ai migré mes environnements vers devcontainers et les différences de comportement ont presque disparu. »
Alex M.
Intégration Docker et WSL2 avec VS Code Dev Containers
Fort de réglages locaux, l’enchaînement vers des conteneurs renforce la portabilité et la cohérence de l’environnement. Selon Docker, l’utilisation de WSL2 améliore la compatibilité des conteneurs Linux sur les machines Windows. Ce passage facilite ensuite l’automatisation des builds et l’intégration continue à l’aide de GitHub.
Choisir entre Docker Desktop et moteur natif dans WSL2
Cette section compare les deux approches d’installation et leurs conséquences pratiques pour des équipes variées. Docker Desktop offre une installation conviviale et des réglages d’intégration WSL2 via interface graphique. Le moteur natif dans WSL2 apporte plus de contrôle et évite les contraintes de licence dans certains contextes.
Option
Installation
Intégration WSL2
Usage entreprise
Docker Desktop
Installation GUI simple
Réglage via Settings > Resources
Peut nécessiter licence selon usage
Moteur natif WSL2
Repos APT et clés GPG
Fonctionne directement dans la distribution
Contrôle total, plus d’efforts d’administration
Portainer
Conteneur léger d’interface
Accès via navigateur
Gestion simplifiée des conteneurs
Contexte Docker
docker context ls
Vérifier et corriger context obsolète
Évite erreurs liées à anciennes préversions
Comparatif Docker WSL2 :
- Docker Desktop — installation rapide, interface graphique utile
- Moteur natif — contrôle fin, recommandé en entreprise stricte
- Portainer — interface de gestion légère pour clusters locaux
« Passer au moteur natif dans WSL2 a réduit les anomalies de déploiement dans mon équipe. »
Sophie L.
Devcontainers, workflows GitHub et reproductibilité
Cette partie explique comment .devcontainer assure la reproductibilité d’un projet et simplifie l’onboarding. Selon GitHub, les devcontainers permettent d’exécuter la même pile en local et dans le cloud avec Codespaces. Privilégiez les images officielles devcontainers pour faciliter la maintenance et les mises à jour.
« L’intégration VS Code‑WSL2 m’a permis de déboguer des services Docker sans sortie de contexte. »
Marc N.
Optimiser Node.js, linting et outils collaboratifs sous Linux
Après avoir stabilisé les conteneurs, l’attention porte sur Node.js, la qualité du code et les linter modernes. Selon Node.js Foundation, cibler une version LTS offre stabilité et compatibilité avec la plupart des packages. Ces bonnes pratiques complètent la standardisation apportée par les devcontainers et le CI.
Configurer NVM, ESLint et Prettier dans VS Code
Ce point précise la mise en place des gestionnaires de versions et des linters pour Node.js dans VS Code. Installez NVM pour basculer rapidement entre versions et configurez ESLint plus Prettier pour uniformiser règles et formatage. Activez les extensions correspondantes et ajoutez des scripts npm pour vérifier linting en CI.
Outils recommandés Node :
- NVM pour gérer plusieurs versions de Node
- ESLint pour règles de qualité et prévention d’erreurs
- Prettier pour formatage automatique et cohérence
- Node.js Foundation LTS comme cible de déploiement
Intégrer ces outils évite des retours coûteux en revue de code et améliore la maintenabilité du projet. Pensez à combiner lint-staged et husky pour vérifier automatiquement les changements avant push.
Bonnes pratiques Git, CI et collaboration d’équipe
Cette sous-partie insiste sur les processus Git et l’automatisation pour des livraisons fiables et rapides. Stockez la configuration .devcontainer dans le dépôt, utilisez GitHub Actions pour CI et vérifiez les builds via pipelines continus. Complétez le workflow avec outils de productivité comme tmux, fzf et shells améliorés en local.
- Stocker devcontainer pour uniformiser l’environnement d’équipe
- CI avec GitHub Actions pour tests et vérifications automatiques
- Hooks git pour linting pré-push et qualité maintenue
« Préférer le moteur natif offre plus de contrôle que Docker Desktop dans mon contexte professionnel. »
Claire B.
Plusieurs éditeurs existent pour le développement, notamment JetBrains et VS Code, chacun avec ses atouts selon le workflow. Pour la data science, envisagez Anaconda si la pile exige des environnements conda et des dépendances scientifiques lourdes.
En entreprise, Red Hat et Canonical proposent des images serveur et un support pour les environnements Linux, ce qui peut faciliter l’adoption. L’essentiel reste d’uniformiser les outils et la documentation pour réduire les frictions à l’intégration.
Source : Microsoft, « Visual Studio Code documentation », Microsoft Docs, 2024 ; Docker, « Install Docker Engine on Ubuntu », Docker Docs, 2024 ; GitHub, « Developing inside a Container », GitHub Docs, 2024.