Visual StudioでのPython Web開発
Web開発は、このリリースのメインテーマです。 PTVSでは、Django、Bottle、Flaskのサイトを、ゼロからでも、スタートアッププロジェクトテンプレートを使用しても、便利に作成できます。 この方法で作成されたすべてのサイトは、ワンクリックでAzure Webサイトに公開できます。
作業およびWebロールを持つAzure Cloud Serviceプロジェクトもサポートされています。 さらに、Webプロジェクト用のユニバーサルテンプレートがあり、最小限のカスタマイズでPyramidなどの他の一般的なフレームワークを使用できます。
まだほとんどの注意をDjangoに払っています。Djangoには、構文の強調表示、タグと式の自動補完、およびデバッグ機能を備えたテンプレートエディタがあります。 以前のバージョンと比較して、エディターはVisual StudioのHTML、CSS、およびJSのサポートと完全に統合されているため、Djangoテンプレートでの本格的な強調表示と自動補完も可能になりました。
また、.NETサイトと同様に、サーバーエクスプローラーに統合されたAzure Webサイトのデバッグサポートを追加しました。
PTVSで新しいFlaskサイトを最初から作成し、Pyramidで既存のプロジェクトをインポートし、その後Azure Webサイトで公開するプロセスを段階的に説明するビデオを提供します。
2.0に関する変更のリスト
（ ソース ）
- Visual Studio 2013 Express for WebおよびExpress for Windows Desktopの上にインストールする機能。
- エディターでのモジュール名、クラス、関数、パラメーターの意味的な強調表示 。
- FlaskおよびBottleのWebアプリケーションプロジェクトテンプレート。
- Azure Cloud Servicesのサポートが改善され、ワーカーロールのサポートが含まれるようになりました。
- Azure Webサイトのリモートデバッグ 。
- Djangoテンプレートの新しいエディター（VS 2013のみ）。HTML5、CSS、JSの完全な強調表示と自動補完をサポートしています。
- プロジェクトの仮想環境にパッケージをすばやくインストールするためのrequirements.txtをサポートします 。
- PyLintのサポート。
- 大量のデータを処理するアプリケーションをデバッグする際のデバッガーの安定性とパフォーマンスの向上。
- 依存プロジェクトおよびビルドターゲットのカスタマイズを含む、.pyprojプロジェクトファイルでのMSBuildの完全サポート。
- 仮想環境で作業する場合のAnaconda配布パッケージからのパッケージマネージャー（特に、パッケージのインストール）condaの部分的なサポート。
- デバッガーでの文字列データの標準Visual Studio文字列ビジュアライザー（プレーンテキスト、HTML、XML、JSON）のサポート。
- その他多数のマイナーな修正と改善-CodePlexの全リストを参照してください。
新機能については、概要ビデオもあります。
オープンソース
このプロジェクトは、Apache 2.0ライセンスに基づいてすべてのCodePlexソースコードとともに配布されています。そうです-プルリクエストを受け付けています！ さらに、プロジェクトのソースコードは、Visual Studioの拡張機能を作成するためのサンプルとして機能します。
PTVSチームがAzure Machine Learning Groupに参加
以前、PTVSは、大規模なVisual Studioファミリの他の言語のサポートとともに開発されました。 このリリースのリリースにより、開発チームは製品とともにAzure Machine Learningグループに移動します。 AzureのMLサポートについては以前にHabrで記述されていましたが、今ではチームがプロジェクトに参加し、RとともにPythonの完全なサポートを追加しています。
したがって、以前のPTVSリリースのテーマがPython全般、特にWebアプリケーションの開発であった場合、Pythonがデータサイエンス、テクニカルコンピューティング、および大容量での作業の爆発的な成長を経験しているニッチにかなり注意を払います一般的なデータ。 これは、特に、IPython Notebookとの深い統合、numpy、scipy、pandas、scikit-learnのサポートの拡張（編集とIntellisense、さまざまな方法でのデータ視覚化によるデバッグなど）を意味します。 近い将来、機械学習に関連するシナリオに特に注意が向けられます。
この移行の一環として、PTVS 2.1のリリースとともに、PTVS用のMLパックも公開しました。 scikit-learnを使用したさまざまな機械学習シナリオ用のいくつかのプロジェクトテンプレートが含まれており、実際のタスクの使用とカスタマイズに関する詳細なコメントを備えています。
さらに、ML Packには、Python WebアプリケーションでAzure MLで作成されたWebサービスを使用するためのコードを自動生成するための新しいウィザードが含まれています。
