自定义项目和编辑器设置

你已为所在机构的某个项目设置了开发容器。现在，对于拥有 Docker 和开发容器扩展的任何人，它都将“正常工作”。他们仍必须安装依赖项。他们可能还需要一些他们不了解的 Visual Studio Code 扩展。

好在可以使用 devcontainer.json 文件完全自定义和自动执行所有项目设置。

详细了解 devcontainer.json

我们来了解一下产品仪表板项目中 .devcontainer/devcontainer.json 文件中的主要选项。一次性介绍所有信息会显得内容过长，因此分为多个部分来介绍。

image 属性根据容器映像定义容器的创建方式。

"image": "mcr.microsoft.com/devcontainers/python:0-3.11"
},

此映像托管在 devcontainers/images 存储库中，可在其中进一步查看。此存储库中的映像是预生成的映像，可加快工作流速度并生成更简单的 .devcontainer/devcontainer.json 配置。

还可以使用 Dockerfile 或 Docker Compose 文件来配置设置。这些文件可以位于你的 .devcontainer 文件夹中，用于进一步配置某些设置要求，例如安装其他软件。可以在开发容器文档中了解详细信息。

开发容器“功能”是安装代码和开发容器配置的独立、可共享单元。此名称源于这样一种想法，即引用其中一个功能，可让你快速轻松地将更多工具、运行时或库“功能”添加到开发容器中，供你或你的协作者使用。

使用 VS Code 命令“Dev Containers: Add Dev Container Configuration Files”时，会显示一个脚本列表，用于自定义现有开发容器配置，例如安装 Git 或 Azure CLI。

文件的后一部分直接涉及项目配置。

customizations 为支持开发容器的产品（如 VS Code 和 GitHub Codespaces）设置特定于产品的属性。

例如，可以设置 vscode.settings 以将特定于计算机的设置复制到容器中。你自己的 Visual Studio Code 设置中可能具有这些设置。通过将它们添加到 settings，可以确保打开此项目的任何人都可以获取这些特定的 VS Code 设置。

在此 Python 容器中，可以在其基础映像 mcr.microsoft.com/devcontainers/python:0-3.11 中查看这些设置。这可提高用户的 Python 编辑体验。

可以使用 customizations.vscode 属性中的 extensions 数组指定在 Visual Studio Code 连接到容器时应在其中安装的 Visual Studio Code 扩展。使用开发容器时，常规 Visual Studio Code 设置以及所有现有的扩展将不会显示。此处用扩展 ID 指定了扩展。

创建容器后，通过 postCreateCommand 属性可以运行所需的任何命令。如果还记得第一个练习，当时就必须运行 pip3 命令才能安装依赖项。但怎么知道要这样操作呢？你可能不知道。可以在此处对其进行配置，使其自动发生，而其他人则不必担心它。

下一个练习中将修改 devcontainer.json 文件以自动完成项目的多个方面，这将使其他开发人员立即取得成功。