[copilot]  GitHub Copilot 에서 내 정보가 공유되지 않게 설정

VS Code에서 Copilot이 내 정보를 학습에 사용하지 않도록 설정하려면, GitHub Copilot 설정과 VS Code 자체의 원격 분석(telemetry) 설정을 변경해야 합니다. 이는 개인 정보 보호를 강화하는 데 도움이 됩니다.

{ 
    //VS Code 원격 분석(Telemetry) 설정 변경
    "telemetry.telemetryLevel": "off",
    "telemetry.feedback.enabled": false,
    "workbench.enableExperiments": false,
    // 특정 파일 유형에서 Copilot 비활성화
    //.env, .ini, .json, .yaml 등과 같이 민감한 정보가 포함될 수 있는 특정 파일 유형에 대해 Copilot이 내용을 처리하거나 제안하는 것을 막을 수 있습니다.
    "github.copilot.enable": {
        "*": true, // 모든 파일 형식에 대해 기본적으로 활성화 (또는 false)
        "plaintext": false, // 예시: 일반 텍스트 파일에서 비활성화
        "dotenv": false, // .env 파일에서 비활성화
        "ini": false,    // .ini 파일에서 비활성화
        "json": false,   // .json 파일에서 비활성화
        "yaml": false    // .yaml 파일에서 비활성화
    }
}

[AI] Visual Studio Code(VS Code)에서 사용할 수 있는 코드 어시스턴트인 Copilot과 Gemini를 비교

Visual Studio Code(VS Code)에서 사용할 수 있는 코드 어시스턴트인 Copilot과 Gemini를 비교해 드리겠습니다. 두 도구 모두 AI 기반 코드 생성 및 지원 도구이지만, 지향점과 강점에 차이가 있습니다.

VS Code용 코드 어시스턴트 비교: Copilot vs Gemini

어떤 것을 선택해야 할까요?

• 코드 자동 완성 및 작성 생산성이 최우선이라면 GitHub Copilot이 현재까지는 가장 강력하고 직관적인 도구로 평가받습니다. 코드를 쓰는 '속도'를 비약적으로 높여줍니다.
• 코드 작성뿐만 아니라 코드 이해, 디버깅, 질문/답변, 학습 등 좀 더 종합적이고 대화형의 개발 지원을 원한다면 **Gemini (Duet AI)**가 더 적합할 수 있습니다. 특히 Google Cloud 환경에서 작업한다면 시너지가 큽니다.

두 도구 모두 각각의 장점이 명확하므로, 개인의 개발 스타일과 주력하는 작업에 따라 선택하거나, 상황에 따라 필요하다면 함께 활용하는 것도 고려해 볼 수 있습니다.

[PYTHON] Streamlit: 데이터 과학자의 쉬운 웹 제작 도구

vscode에서 streamlit 디버깅 하기

// conda env list
{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "streamlit debug (p_ai env)",
            "type": "python",
            "request": "launch",
            "module": "streamlit",
            "args": ["run", "${file}"],
            "justMyCode": true,
            "python": "C:\\ProgramData\\anaconda3\\envs\\p_ai\\python.exe" // <--- 이 줄을 추가합니다. 
        }
    ]
}

https://github.com/ngio/py_ai/blob/main/README.md

[VSCODE] 14 VS Code Extensions Every Data Engineer Should Swear By for Maximum Productivity

1. Jupyter (85M+ downloads)

For Interactive Notebooks and Data Exploration

If you’re working with Python and data science, chances are you’ve used Jupyter notebooks. Well, this extension brings Jupyter functionality directly into VS Code. Whether you’re exploring datasets, running Python scripts, or testing ETL pipelines, this extension allows you to work in an interactive, notebook-style environment without leaving your code editor. It’s perfect for ad-hoc analysis, experimenting with new ideas, and visualizing your data right within your development setup.

Download extension here

 

8. Pylance (118M+ downloads)

For Python IntelliSense and Type Checking

Python is the lingua franca of data engineering, and Pylance supercharges your coding experience with advanced IntelliSense features. It provides type-checking, better autocompletion, and more accurate suggestions, all of which help you write cleaner, more efficient Python code. As a data engineer, you’re likely juggling multiple libraries, so having robust type information can prevent bugs and improve your productivity.

Get extension here

vscode-pdf

Display pdf file in VSCode.

Polacode

https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=pnp.polacode

Why?

You have spent countless hours finding the perfect JavaScript grammar, matching it with a sleek-looking VS Code theme, trying out all the best programming fonts.

You take three days porting over your theme before starting to use VS Code.
You shell out $200 for italic cursive html attributes.

The code has to look right.

Tips

• Resize the snippet / container by dragging the lowerright corner
• Use polacode.target, polacode.shadow, polacode.transparentBackground and polacode.backgroundColor to control image appearance