VS Code 中 Python 相对路径失效？从 FileNotFoundError 深入理解当前工作目录问题

1. 问题背景

在 Python 数据分析项目中，我们经常会把代码文件和数据文件分开放置，例如：

sample_turbine_mast_analysis
├─ output
│  └─ all_files_resampled_20260611_162930.csv
│
└─ veer_power_analysis
   └─ 01_preprocessing
      └─ m1_nacelle_wind_bias.py

当前运行的 Python 文件是：

sample_turbine_mast_analysis/veer_power_analysis/01_preprocessing/m1_nacelle_wind_bias.py

想读取的 CSV 文件是：

sample_turbine_mast_analysis/output/all_files_resampled_20260611_162930.csv

于是很自然地写出下面代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("../../output/all_files_resampled_20260611_162930.csv")

从目录结构上看，这个路径似乎没问题：

当前 py 文件目录：
sample_turbine_mast_analysis/veer_power_analysis/01_preprocessing

../../output/
等价于：
sample_turbine_mast_analysis/output/

但运行时却报错：

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory:
'../../output/all_files_resampled_20260611_162930.csv'

这类问题在 PyCharm 中可能很少遇到，但在 VS Code 中非常常见。

---

2. 问题的本质：相对路径不是相对于 py 文件，而是相对于“当前工作目录”

很多初学者都会有一个误解：

Python 中的相对路径，是相对于当前正在运行的 .py 文件所在目录。

但真实情况通常是：

Python 中的相对路径，是相对于当前工作目录，也就是 os.getcwd() 或 Path.cwd() 所指向的位置。

也就是说，代码中写的：

"../../output/all_files_resampled_20260611_162930.csv"

并不一定是从 m1_nacelle_wind_bias.py 所在目录开始往上找，而是从当前工作目录开始往上找。

可以用下面代码验证：

from pathlib import Path
import sys

print("当前运行的 Python 路径：")
print(sys.executable)

print("当前工作目录：")
print(Path.cwd())

print("当前 py 文件所在目录：")
print(Path(__file__).resolve().parent)

实际输出为：

当前运行的 Python 路径：
C:\Users\54867\.conda\envs\ewm_ti\python.exe

当前工作目录：
F:\09-code\20-LTC

这就说明，VS Code 当前运行时的起点并不是：

F:\09-code\20-LTC\sample_turbine_mast_analysis\veer_power_analysis\01_preprocessing

而是：

F:\09-code\20-LTC

因此这行代码：

pd.read_csv("../../output/all_files_resampled_20260611_162930.csv")

实际会被解释成：

F:\09-code\20-LTC\..\..\output\all_files_resampled_20260611_162930.csv

也就是：

F:\output\all_files_resampled_20260611_162930.csv

但真实文件在：

F:\09-code\20-LTC\sample_turbine_mast_analysis\output\all_files_resampled_20260611_162930.csv

所以必然报错。

---

3. 为什么 PyCharm 里经常没问题，而 VS Code 容易出问题？

因为二者默认的运行习惯不同。

PyCharm 通常会比较明确地设置运行配置，比如：

• 当前脚本路径；
• 当前工作目录；
• Python 解释器；
• 环境变量；
• 参数配置。

很多情况下，PyCharm 的运行目录会更接近当前脚本所在目录，或者至少能在 Run Configuration 里直观看到。

而 VS Code 更灵活，但也更容易“隐式”出问题。它可能把下面这个目录作为当前工作目录：

F:\09-code\20-LTC

也就是 VS Code 当前打开的工作区根目录。

这就会导致一个现象：

同一段相对路径代码，在 PyCharm 能跑，在 VS Code 报 FileNotFoundError。

本质不是 pandas 的问题，也不是文件不存在，而是路径解析起点变了。

---

4. 第一种解决方案：让 VS Code 普通运行时从当前文件目录启动

如果只是点击 VS Code 右上角的普通运行按钮，例如：

Run Python File

可以设置：

{
    "python.terminal.executeInFileDir": true
}

设置方法：

1. 打开 VS Code；
2. 按 Ctrl + Shift + P；
3. 输入 Preferences: Open User Settings (JSON)；
4. 加入：

{
    "python.terminal.executeInFileDir": true
}

这个配置的作用是：

普通运行 Python 文件时，把当前工作目录切换为当前 .py 文件所在目录。

设置之后，运行：

from pathlib import Path

print(Path.cwd())

期望输出应该变成：

F:\09-code\20-LTC\sample_turbine_mast_analysis\veer_power_analysis\01_preprocessing

这样：

pd.read_csv("../../output/all_files_resampled_20260611_162930.csv")

就可以正常找到文件。

但是要注意：这个配置主要影响普通运行，不一定影响 Debug。

---

5. 第二种解决方案：Debug 时配置 launch.json

如果使用的是 Debug，例如：

F5

或者左侧“运行和调试”，那么 VS Code 通常会读取项目下的：

.vscode/launch.json

这时需要显式设置 cwd。

推荐配置如下：

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Python Debug 当前文件目录",
            "type": "debugpy",
            "request": "launch",
            "program": "${file}",
            "console": "integratedTerminal",
            "cwd": "${fileDirname}",
            "justMyCode": true
        }
    ]
}

其中最关键的是：

"cwd": "${fileDirname}"

意思是：

Debug 时，把当前工作目录设置为当前正在运行的 .py 文件所在目录。

如果 VS Code 当前打开的工作区是：

F:\09-code\20-LTC

那么 launch.json 应该放在：

F:\09-code\20-LTC\.vscode\launch.json

而不是放在：

F:\09-code\20-LTC\sample_turbine_mast_analysis\.vscode\launch.json

也不是放在更深层目录。

这是一个非常容易踩坑的点。

---

6. 有了 launch.json 仍然不生效，通常是这几个原因

6.1 launch.json 放错位置

假设 VS Code 打开的根目录是：

F:\09-code\20-LTC

那么 VS Code 会优先读取：

F:\09-code\20-LTC\.vscode\launch.json

如果你把配置文件放到了：

F:\09-code\20-LTC\sample_turbine_mast_analysis\.vscode\launch.json

但 VS Code 打开的根目录不是 sample_turbine_mast_analysis，那这个配置可能不会被使用。

---

6.2 Debug 时没有选中对应配置

创建了 launch.json 后，左侧“运行和调试”顶部会出现一个配置下拉框。

需要选择：

Python Debug 当前文件目录

然后再按 F5。

如果仍然使用默认的：

Python Debugger: Current File

那可能不会走你自定义的 cwd 配置。

---

6.3 点击的是右上角 Debug 按钮

VS Code 右上角的 Debug 按钮有时不走左侧选中的 Debug 配置。

如果想让右上角的 Debug 按钮也使用这个配置，可以尝试增加：

"purpose": ["debug-in-terminal"]

完整示例：

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Python Debug 当前文件目录",
            "type": "debugpy",
            "request": "launch",
            "program": "${file}",
            "console": "integratedTerminal",
            "cwd": "${fileDirname}",
            "purpose": ["debug-in-terminal"],
            "justMyCode": true
        }
    ]
}

不过更稳妥的做法是：

从左侧“运行和调试”中选择自己的配置，然后启动 Debug。

---

7. 最推荐的工程写法：不要依赖 VS Code 的当前工作目录

虽然可以通过 VS Code 设置解决问题，但从工程稳定性来说，更推荐直接在代码中基于当前 .py 文件定位路径。

也就是不要写：

pd.read_csv("../../output/all_files_resampled_20260611_162930.csv")

而是写：

from pathlib import Path
import pandas as pd

# 当前 py 文件：
# sample_turbine_mast_analysis/veer_power_analysis/01_preprocessing/m1_nacelle_wind_bias.py
current_file = Path(__file__).resolve()

# 项目根目录：
# sample_turbine_mast_analysis
project_root = current_file.parents[2]

# 目标 CSV 文件
csv_path = project_root / "output" / "all_files_resampled_20260611_162930.csv"

print("当前 py 文件：", current_file)
print("项目根目录：", project_root)
print("CSV 路径：", csv_path)
print("文件是否存在：", csv_path.exists())

df = pd.read_csv(csv_path, encoding="utf-8-sig")

这段代码不关心 VS Code 当前工作目录是什么。

无论你在：

• VS Code 普通运行；
• VS Code Debug；
• PyCharm；
• 命令行；
• 定时任务；
• 其他 IDE；

只要这个 .py 文件和 output 文件夹的相对位置不变，它就能稳定找到数据文件。

---

8. 为什么 Path(__file__).resolve().parents[2] 是项目根目录？

当前文件路径是：

F:\09-code\20-LTC\sample_turbine_mast_analysis\veer_power_analysis\01_preprocessing\m1_nacelle_wind_bias.py

那么：

Path(__file__).resolve().parent

得到：

F:\09-code\20-LTC\sample_turbine_mast_analysis\veer_power_analysis\01_preprocessing

继续往上：

Path(__file__).resolve().parents[0]

得到：

F:\09-code\20-LTC\sample_turbine_mast_analysis\veer_power_analysis\01_preprocessing

Path(__file__).resolve().parents[1]

得到：

F:\09-code\20-LTC\sample_turbine_mast_analysis\veer_power_analysis

Path(__file__).resolve().parents[2]

得到：

F:\09-code\20-LTC\sample_turbine_mast_analysis

而 output 文件夹正好在：

F:\09-code\20-LTC\sample_turbine_mast_analysis\output

所以可以拼接：

csv_path = project_root / "output" / "all_files_resampled_20260611_162930.csv"

最终得到：

F:\09-code\20-LTC\sample_turbine_mast_analysis\output\all_files_resampled_20260611_162930.csv

---

9. 建议封装一个通用路径工具

如果项目中很多脚本都需要读取 output、input、data 等目录，可以封装一个简单函数。

例如在项目中创建：

sample_turbine_mast_analysis
└─ utils
   └─ paths.py

内容如下：

from pathlib import Path

def get_project_root() -> Path:
    """
    获取项目根目录：sample_turbine_mast_analysis
    当前文件位于 sample_turbine_mast_analysis/utils/paths.py
    所以 parent.parent 即为项目根目录。
    """
    return Path(__file__).resolve().parent.parent


def get_output_dir() -> Path:
    """
    获取 output 目录。
    """
    return get_project_root() / "output"


def get_output_file(filename: str) -> Path:
    """
    获取 output 目录下的某个文件路径。
    """
    return get_output_dir() / filename

然后在业务脚本中这样使用：

import pandas as pd
from utils.paths import get_output_file

csv_path = get_output_file("all_files_resampled_20260611_162930.csv")

print("CSV路径：", csv_path)
print("文件是否存在：", csv_path.exists())

df = pd.read_csv(csv_path, encoding="utf-8-sig")

这种写法的好处是：

1. 路径逻辑集中管理；
2. 每个脚本不用重复写 parents[2]；
3. 后续项目目录变化时，只需要改一个地方；
4. 更适合多人协作和长期维护。

---

10. 另一个实用技巧：自动读取最新生成的文件

有些输出文件带有时间戳，例如：

all_files_resampled_20260611_162930.csv

这种文件名容易变，如果代码写死文件名，下一次重新生成文件后就可能找不到。

可以改成自动读取最新文件：

from pathlib import Path
import pandas as pd

project_root = Path(__file__).resolve().parents[2]
output_dir = project_root / "output"

csv_files = list(output_dir.glob("all_files_resampled_*.csv"))

if not csv_files:
    raise FileNotFoundError(f"没有找到 all_files_resampled_*.csv 文件，目录：{output_dir}")

latest_csv = max(csv_files, key=lambda p: p.stat().st_mtime)

print("读取最新文件：", latest_csv)

df = pd.read_csv(latest_csv, encoding="utf-8-sig")

这样不需要每次手动改时间戳文件名。

---

11. 排查路径问题的固定模板

以后遇到路径问题，可以先加下面这段代码：

from pathlib import Path
import sys

print("=" * 80)
print("Python解释器：")
print(sys.executable)

print("\n当前工作目录 Path.cwd()：")
print(Path.cwd())

print("\n当前 py 文件路径：")
print(Path(__file__).resolve())

print("\n当前 py 文件所在目录：")
print(Path(__file__).resolve().parent)

test_path = Path("../../output/all_files_resampled_20260611_162930.csv")

print("\n原始相对路径：")
print(test_path)

print("\n解析后的绝对路径：")
print(test_path.resolve())

print("\n文件是否存在：")
print(test_path.exists())
print("=" * 80)

这段代码可以快速回答三个关键问题：

1. 当前 Python 解释器是不是对的；
2. 当前工作目录到底在哪里；
3. 相对路径最终被解析到了哪里。

只要把这三个问题搞清楚，绝大多数 FileNotFoundError 都能快速定位。

---

12. 最终推荐方案

对于 VS Code，可以做两层处理。

第一层，改善 VS Code 运行体验：

用户级 settings.json 中加入：

{
    "python.terminal.executeInFileDir": true
}

项目级 .vscode/launch.json 中加入：

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Python Debug 当前文件目录",
            "type": "debugpy",
            "request": "launch",
            "program": "${file}",
            "console": "integratedTerminal",
            "cwd": "${fileDirname}",
            "justMyCode": true
        }
    ]
}

第二层，代码中不要依赖 IDE 的当前工作目录，而是使用：

from pathlib import Path

project_root = Path(__file__).resolve().parents[2]
csv_path = project_root / "output" / "all_files_resampled_20260611_162930.csv"

这才是最稳的方式。

---

13. 总结

这次问题的核心不是文件不存在，也不是 pandas 读取 CSV 的问题，而是：

VS Code 的当前工作目录和当前 Python 文件所在目录不是一回事。

相对路径：

"../../output/xxx.csv"

看起来是从当前 .py 文件出发，但实际是从 Path.cwd() 出发。

因此，只要 VS Code 当前工作目录不是你以为的位置，路径就会找偏，最终报：

FileNotFoundError

解决这类问题，最重要的是记住一句话：

写给自己临时调试的脚本，可以调整 VS Code 的 cwd；写给项目长期使用的代码，应该基于 __file__ 构造绝对路径。

这样才能避免同一段代码在 PyCharm 能跑、VS Code 不能跑、命令行又报错的问题。