自定义项目和编辑器设置

你已为其中一个代理项目设置开发容器。现在，它将为拥有 Docker 和开发容器扩展的任何人员“仅工作”。他们仍然需要安装依赖性。他们可能还需要一些他们不知道的 Visual Studio Code 扩展。

幸运的是，可以使用 devcontainer.json 文件完全自定义和自动化所有项目设置。

仔细了解 devcontainer.json

让我们从产品仪表板项目查看文件中的主要选项 .devcontainer/devcontainer.json 。一次查看一次有点长，所以让我们在各节中查看它。

该 image 属性根据所谓的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。此存储库中的映像都是预生成的映像，可加快工作流速度并生成更简单 .devcontainer/devcontainer.json 的配置。

还可以使用称为 Dockerfile 或 Docker Compose 文件的文件来配置设置。这些文件可以位于你的 .devcontainer 文件夹中，并允许你进一步配置某些安装要求，例如安装其他软件。可以在开发容器文档中了解详细信息。

开发容器功能是独立、可共享的安装代码和开发容器配置单元。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。

文件的后面部分直接处理项目配置。

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，可以设置为 vscode.settings 将计算机特定的设置复制到容器中。你可能在自己的 Visual Studio Code 设置中设置了这些设置。通过将它们添加到其中 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，可以在其基本映像mcr.microsoft.com/devcontainers/python:0-3.11中看到这些设置。他们为用户提供了改进的 Python 编辑体验。

可以使用 extensions 属性中的 customizations.vscode 数组指定在连接到容器时应在 Visual Studio Code 中安装哪些 Visual Studio Code 扩展。使用开发容器时，你的普通 Visual Studio Code 设置和你已有的所有扩展都不会出现。此处指定了扩展及其 ID。

使用该 postCreateCommand 属性，可以在创建容器后运行所需的任何命令。如果记得在第一个练习中，必须运行 pip3 命令来安装依赖项。但是，你会怎么知道呢？你可能没有。可以在此处对其进行配置，以便自动发生，而其他人无需担心它。

在下一个练习中，你将修改 devcontainer.json 文件，以自动执行项目的多个方面，以便立即成功设置其他开发人员。