作為面向數據的工作者，你的工具箱就是一切。合適的工具集可以節省你的時間、減少挫折感并使你的工作流程更加高效。我們擁有的最強大的工具之一是Visual Studio Code (VS Code)。憑借其可擴展性和龐大的生態系統，VS Code 可以通過合適的擴展集轉變為終極數據工程工作站。

如果你尚未使用這些 VS Code 擴展，那么你將錯過一些重大的生產力提升。從調試復雜的數據管道到簡化代碼生成，這些工具都是改變游戲規則的工具。讓我們深入了解每個數據工程師都應該信賴的14 個頂級 VS Code 擴展，以將他們的生產力提升到一個新的水平。

1. Jupyter（下載量超過 8500 萬次）

用于交互式筆記本和數據探索

如果你使用 Python 和數據科學，你很可能使用過 Jupyter 筆記本。這個擴展將Jupyter功能直接引入 VS Code。無論你是探索數據集、運行 Python 腳本還是測試 ETL 管道，此擴展都允許你在交互式筆記本式環境中工作，而無需離開代碼編輯器。它非常適合臨時分析、嘗試新想法以及在開發設置中可視化數據。

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https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsai.jupyter

2. Docker（下載量超過 3900 萬次）

用于容器化和環境管理

作為數據工程師，跨不同平臺和機器管理環境是一項持續的挑戰。進入Docker。此擴展通過讓你直接在 VS Code 內與 Docker 容器交互來簡化容器管理。無論你是為數據管道構建本地環境還是將其部署到云基礎架構，Docker 都可以無縫管理和運行容器化應用程序。它對于環境的一致性至關重要，尤其是在使用微服務和分布式系統時。

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https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-azuretools.vscode-docker

3. Parquet Viewer（下載量超過 181K）

用于無縫查看 Parquet 文件

Parquet 是大數據工作流中最廣泛使用的列式數據格式之一，尤其是在Apache Spark或Hadoop等系統中。Parquet Viewer擴展可讓你直接在 VS Code 中輕松查看和檢查 Parquet 文件。無論你是在調查數據集還是驗證架構更改，此擴展都無需使用外部工具來打開和瀏覽 Parquet 文件。

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https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=dvirtz.parquet-viewer

4.Rainbow CSV（下載量超過 1000 萬次）

為了獲得更干凈、更易讀的 CSV/TSV 文件

數據清理是數據工程師生活中的一大部分，處理CSV或TSV文件往往是不可避免的。Rainbow CSV可以解決這個問題，它為 CSV/TSV 文件添加了顏色突出顯示，使文件更易于閱讀和解釋。它以視覺上可區分的方式格式化列，并幫助你一眼就發現諸如值放錯位置或分隔符不正確等問題。

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https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=mechatroner.rainbow-csv

5. YAML（下載量超過 1900 萬次）

用于管理配置文件

數據工程的很大一部分涉及設置、管理和排除Kubernetes、Airflow或dbt等工具的配置故障。YAML文件通常用于配置，但如果格式不正確，它們很快就會失控。此擴展提供語法突出顯示、驗證和錯誤檢測，確保你的配置保持干凈且無錯誤。

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https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=redhat.vscode-yaml

6.Data Wrangler（下載量超過 58.7 萬次）

用于數據清理和轉換

無論你的自動化程度如何，數據清理都是每個數據工程項目的一部分。Data Wrangler提供了豐富的用戶界面，可直接在 VS Code 中分析、清理和轉換數據。它提供有見地的統計數據、可視化效果，甚至在你清理時自動生成 Pandas 代碼。非常適合快速探索數據集并在將其傳遞到管道之前對其進行轉換。

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https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsai.datawrangler

7. Copilot（下載量超過 2200 萬次）

人工智能代碼輔助

需要編寫 SQL 查詢或操作數據集，但又覺得重復的任務讓人不知所措？GitHub Copilot就是你的新朋友。Copilot 由OpenAI 的 GPT提供支持，可幫助生成代碼片段、解決復雜邏輯，甚至提出優化建議。它是加速代碼編寫的強大工具，讓你可以更專注于解決問題，而不是編寫樣板代碼。

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https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=GitHub.copilot

8. Pylance（下載量超過 1.18 億次）

對于 Python IntelliSense 和類型檢查

Python 是數據工程的通用語言，而Pylance 則通過高級 IntelliSense 功能增強了你的編碼體驗。它提供類型檢查、更好的自動完成功能和更準確的建議，所有這些都可以幫助你編寫更簡潔、更高效的 Python 代碼。作為一名數據工程師，你可能會同時使用多個庫，因此擁有強大的類型信息可以防止出現錯誤并提高你的工作效率。

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https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.vscode-pylance

9. SQLTools（下載量超過 460 萬次）

用于數據庫探索和 SQL 查詢

作為數據工程師，使用數據庫是他們的第二天性。SQLTools簡化了 VS Code 中的數據庫管理，讓你可以輕松連接和查詢PostgreSQL、MySQL 和其他關系數據庫。借助內置的查詢運行器、架構探索器和自動完成功能，SQLTools 非常適合快速探索數據庫和優化查詢。

https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=mtxr.sqltools

10. Cloud Code（下載量超過 150 萬次）

對于 GCP 云開發和 Gemini AI

Cloud Code擴展程序利用 Google Cloud 和 Gemini 的強大功能，幫助你比以往更快、更輕松地構建應用程序。它就像 VS Code 中云原生開發的個人助理。它可幫助你無縫地與 Kubernetes、Cloud Run 和 Google Cloud API 協作。

無論你部署應用程序、編寫 YAML 配置還是在云中進行調試，它都能為你提供智能工具和流暢的工作流程。它非常適合管理基于云的管道和服務的數據工程師 - 不再為云設置而煩惱！

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https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=GoogleCloudTools.cloudcode

11. Indent-Rainbow（下載量超過 910 萬次）

為了更清潔、更易于導航的代碼

使用 Python 或 YAML 的挑戰之一是復雜文件可能難以導航。Indent -Rainbow為縮進級別添加了顏色編碼，這使得理解深度嵌套文件的結構變得更加容易。非常適合調試或重構復雜的數據轉換腳本。

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https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=oderwat.indent-rainbow

12. SQLite Viewer（下載量超過 150 萬次）

用于快速數據庫探索

有時，你只需要快速查看 SQLite 文件。無論你是在設計原型還是調試應用程序，SQLite Viewer都允許你直接在 VS Code 中打開和查詢 SQLite 數據庫。當你想在小型數據集進入主管道之前檢查它們或測試數據提取工作流時，這尤其有用。

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https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=qwtel.sqlite-viewer

13. Postman（下載量超過 120 萬次）

用于 API 測試和監控

當你的數據提取涉及 API 時（無論是從外部源提取數據還是將其發送到下游系統），Postman都是無價之寶。此擴展將 API 測試直接集成到 VS Code 中，允許你發送請求、監控響應和實時調試 API 調用。對于構建復雜 ETL 管道的數據工程師來說，這是一個必備工具，可確保你的 API 集成按預期運行。

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https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Postman.postman-for-vscode

14.GitLens（下載量超過 3600 萬次）

用于 Git 集成和版本控制

在構建復雜的數據管道時，版本控制至關重要，而GitLens將 Git 在 VS Code 中提升到了一個新的水平。它提供了詳細的責任注釋。

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https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=eamodio.gitlens