vscode集成jupyter Notebook提升开发效率，安装Jupyter扩展后可直接运行.ipynb文件，支持内核选择、Shift+Enter执行单元格、图表渲染及变量状态保留；结合python扩展、Pylance、gitLens等工具，实现调试、智能提示、版本控制与代码转换，适合数据分析与机器学习全流程。

VSCode 对 Jupyter Notebook 的集成让开发者能在熟悉的编辑器中流畅运行交互式 Python 代码，极大提升数据分析与机器学习开发效率。其核心优势在于将 notebook 的灵活性与 ide 的强大功能结合，比如调试、版本控制和智能提示。

Jupyter 扩展安装与基础配置

要在 VSCode 中使用 Jupyter Notebook，必须先安装官方 Jupyter 扩展。打开扩展面板搜索“Jupyter”，选择由 microsoft 发布的插件并安装。安装后重启 VSCode，系统会自动识别 .ipynb 文件。

确保本地已安装 Python 和 pip，然后通过命令行安装 jupyter 包：

• 运行 pip install jupyter
• 在 VSCode 中打开任意 .ipynb 文件，会提示选择内核
• 选择合适的 Python 解释器作为运行环境

在 VSCode 中运行 Notebook 单元格

VSCode 将 notebook 拆分为可独立执行的单元格，支持快捷键操作提升效率。

• 使用 Shift + Enter 运行当前单元格并跳转到下一个
• 点击单元格左侧的“运行”按钮也可执行代码
• 输出结果直接显示在单元格下方，支持图表渲染（如 matplotlib、plotly）

变量状态保留在内核中，连续运行多个单元格时上下文保持一致，适合逐步调试模型或数据清洗流程。

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高级功能：调试、变量查看与多格式支持

相比传统 Jupyter Lab，VSCode 提供更强的开发辅助能力。

• 可在单元格中设置断点，启动调试模式逐行执行
• 通过“变量”窗格实时查看当前作用域中的 DataFrame、数组等对象
• 支持导出 notebook 为 .py 文件，便于将探索性代码转为模块化脚本
• 可打开并编辑 .py 文件，并将其转换为伪 notebook（使用 #%% 分隔符）

常用扩展推荐增强体验

配合其他扩展能进一步优化工作流。

• Python 扩展：提供语法高亮、自动补全和 linting
• Pylance：增强语言服务，加快类型推断和导入解析
• Jupyter Keymap：模拟 Jupyter Notebook 键盘操作习惯
• GitLens：追踪 notebook 文件的版本变更历史

基本上就这些。VSCode 的 Jupyter 集成既保留了交互式编程的优势，又融入了专业开发工具链，适合从初学者到数据科学家的广泛用户。合理配置后，能显著提高代码编写与实验记录的效率。