VSCode如何支持Jupyter笔记本？Jupyter插件实现交互式代码运行

vscode通过jupyter扩展将交互式编程深度集成，支持内核管理、单元格执行、变量查看、Markdown编辑与调试功能，兼容.ipynb格式，实现代码补全、git集成与多环境切换，提升数据科学开发效率。

VSCode通过其官方的Jupyter扩展，将Jupyter笔记本的交互式编程体验无缝集成到开发环境中。它允许用户直接在VSCode界面中创建、编辑和运行

.ipynb

文件，享受代码、文本和输出混合的动态工作流，极大提升了数据分析和机器学习项目的效率。

解决方案

老实说，一开始我对此是有些怀疑的。毕竟，Jupyter Notebook有它自己一套根深蒂固的用户习惯和生态，VSCode作为一个通用ide，真的能做好这件事吗？但实际用下来，我发现微软在Jupyter扩展上投入的精力确实不小，它不仅仅是简单地“打开”一个.ipynb文件，而是构建了一个相当完整的交互式开发体验。

核心在于这个Jupyter扩展。当你安装了它，VSCode就立刻拥有了处理Jupyter笔记本的能力。这包括几个关键方面：

1. 内核管理与选择： 这可能是最重要的一点。VSCode能够自动检测你系统中的python环境，并列出其中安装的Jupyter内核。你可以轻松切换不同的Python环境作为笔记本的运行内核，比如conda环境、venv，甚至是远程ssh连接上的Python解释器。这对我来说特别方便，因为我经常需要在不同的项目中使用隔离的Python依赖。
2. 单元格执行与交互： 扩展提供了一个类似Jupyter Lab的界面，每个代码单元格都可以独立运行。你可以点击单元格旁边的“运行”按钮，或者使用快捷键（比如

   Shift + Enter

   ），代码执行结果会直接显示在单元格下方。这包括文本输出、图表（matplotlib, seaborn等）、html甚至是交互式widget。这种即时反馈对于探索性数据分析简直是福音。

3. 变量查看器： 这也是一个提升效率的小细节。在运行代码时，VSCode会弹出一个“变量”面板，实时显示当前内核中所有定义的变量及其类型、大小和值。对于调试和理解数据流向，这比单纯的

   print()

   语句要直观得多。

4. Markdown支持： Jupyter笔记本不仅仅是代码，还有大量的Markdown文本用于解释和文档化。VSCode对Markdown的渲染和编辑支持非常出色，可以直接在笔记本中编写富文本内容，甚至可以实时预览。
5. 调试功能： 这是一个Jupyter Lab/Notebook原生环境相对薄弱的地方。VSCode的Jupyter扩展集成了其强大的Python调试器。你可以在代码单元格中设置断点，然后以调试模式运行单元格，单步执行、查看调用栈，这让排查复杂的数据处理逻辑变得容易许多。
6. 文件格式兼容性： 它完全支持标准的

   .ipynb

   格式，这意味着你可以在VSCode中打开其他Jupyter环境创建的笔记本，也可以将VSCode中创建的笔记本分享给其他Jupyter用户，无缝衔接。

整个体验下来，感觉就是把Jupyter的“大脑”搬到了VSCode这个“身体”里，而且还给这个身体加装了许多VSCode特有的肌肉和神经，比如强大的代码补全（IntelliSense）、Git集成、以及丰富的扩展生态。对于那些习惯了VSCode操作逻辑，又需要进行数据科学工作的人来说，这简直是量身定制。

VSCode Jupyter扩展的安装与常见配置有哪些？

说实话，第一次接触时，我以为安装会很复杂，毕竟涉及到内核和Python环境。但实际上，过程出奇地简单，这是VSCode生态的一个优点。

安装步骤：

1. 打开VSCode。
2. 前往扩展视图： 点击左侧边栏的方块图标（或使用

   Ctrl+Shift+X

   ）。

3. 搜索“Jupyter”： 在搜索框中输入“Jupyter”。
4. 安装“Jupyter”扩展： 通常是microsoft官方发布的那个。点击安装即可。

安装完成后，VSCode就具备了识别和处理

.ipynb

文件的能力。当你打开一个

.ipynb

文件时，VSCode会自动切换到笔记本编辑器视图。

常见配置与优化： 安装只是第一步，要让它用起来更顺手，一些配置是值得调整的。

• 选择Python解释器/内核： 这是最核心的配置。在笔记本界面右上角，你会看到一个下拉菜单，显示当前选定的Python环境或内核。点击它，VSCode会列出所有检测到的Python解释器。如果你有Conda环境、venv或者WSL（windows Subsystem for linux）中的Python，它们通常都会被列出来。选择你希望运行笔记本的那个环境。有时候，如果你刚安装了一个新的Python环境，可能需要重启VSCode才能让它被检测到。
• 默认Jupyter服务器： 默认情况下，VSCode会在后台启动一个本地Jupyter服务器。但你也可以连接到远程Jupyter服务器。这在处理大型数据集或需要特定GPU资源的场景下非常有用。你可以在命令面板（

  Ctrl+Shift+P

  ）中搜索“Jupyter: Specify local or remote Jupyter server for connections”，然后选择“Existing”并输入远程服务器的URL和Token。

• 自动保存： 笔记本文件通常包含重要的代码和输出。我个人习惯把自动保存打开，避免意外丢失工作进度。可以在VSCode设置中搜索

  files.autoSave

  进行配置。

• 主题和字体： 虽然不是功能性的，但一个舒适的编程环境能极大提升心情。我喜欢调整代码字体和主题，让长时间盯着屏幕不那么疲劳。Jupyter笔记本视图也遵循VSCode的主题设置。
• 输出清理： 有时候，运行了大量的代码，笔记本文件会变得很大，因为包含了所有的输出。在保存前，你可以选择清理所有单元格的输出。在命令面板中搜索“Jupyter: Clear All Outputs”。这对于版本控制和分享文件很有帮助。
• Markdown预览： 确保Markdown单元格的预览功能正常工作。有时候，如果你安装了其他Markdown相关的扩展，可能会有一些冲突，但通常Microsoft的Jupyter扩展会处理得很好。

这些配置，尤其是内核的选择，直接影响了你的代码能否正确运行以及运行的性能。花点时间根据自己的项目需求调整一下，能省去不少后续的麻烦。

在VSCode中调试Jupyter笔记本代码有哪些技巧？

讲真，以前在纯Jupyter Lab里调试代码，那感觉就像蒙着眼睛走路，只能靠

print

大法。VSCode的调试器介入，简直是打开了新世界的大门。它将传统IDE的强大调试能力带到了交互式笔记本中，这对于数据科学中那些复杂的模型训练或数据预处理逻辑，简直是救命稻草。

核心技巧：

1. 断点设置与单步执行：

   • 设置断点： 和普通Python文件一样，你可以在任何代码行的左侧边栏点击，设置一个红色的断点。
   • 调试模式启动： 关键来了，不是点击“运行单元格”按钮。你需要点击单元格左侧的“调试单元格”按钮（通常是一个小虫子图标）。或者，在命令面板中搜索“Jupyter: Debug Cell”。
   • 单步调试： 一旦进入调试模式，你就可以使用调试控制面板（通常在VSCode顶部）的按钮进行操作：
     • 继续 (F5)： 运行到下一个断点。
     • 单步跳过 (F10)： 执行当前行，如果遇到函数调用则跳过函数内部。
     • 单步调试 (F11)： 执行当前行，如果遇到函数调用则进入函数内部。
     • 单步跳出 (Shift+F11)： 从当前函数中跳出。
     • 停止 (Shift+F5)： 停止调试。
   • 局部变量与观察表达式： 在调试过程中，左侧的“运行和调试”面板会显示当前作用域内的所有局部变量，你可以实时查看它们的值。你也可以在“观察”面板中添加自定义表达式，监控特定变量或表达式的变化。

2. 跨单元格调试：

   • 一个常见的场景是，你的代码逻辑分散在多个单元格中。你可以在第一个单元格设置断点，以调试模式运行。当它执行完毕，你需要手动选择下一个你想调试的单元格，并再次点击“调试单元格”按钮。这种模式下，变量和状态会保持在同一个内核中。
   • “运行所有单元格并调试”： 如果你的逻辑是线性的，并且你想从头到尾调试整个笔记本，可以尝试在命令面板中搜索“Jupyter: Debug All Cells”。这会从第一个单元格开始，遇到断点时暂停。

3. 条件断点与日志点：

   • 条件断点： 有时你只关心某个变量达到特定值时的状态。右键点击断点，选择“编辑断点”，然后输入一个条件表达式（例如

     i == 10

     ）。只有当条件为真时，断点才会触发。这在循环中特别有用。

   • 日志点： 如果你不想暂停执行，但又想在特定位置输出一些信息，可以使用日志点。右键点击断点，选择“编辑断点”，然后选择“日志消息”，输入你想输出的字符串（可以使用

     {变量名}

     来插入变量值）。这比手动插入

     print()

     语句要优雅得多，而且不会修改你的代码。

4. 远程调试：

   • 如果你连接到远程Jupyter服务器，VSCode的调试器也能很好地工作。这需要确保远程服务器上的Python环境配置正确，并且VSCode能够通过SSH或其他方式与远程服务器上的调试器进行通信。通常，只要你成功连接到远程内核，调试功能也会随之启用。

我发现，一旦你习惯了在VSCode里调试Jupyter笔记本，就很难回到纯

print

调试了。它不仅提升了效率，更重要的是，它能让你对代码的执行路径和数据流有更深刻的理解，尤其是在处理复杂的数据转换或模型训练逻辑时，这种可视化和控制能力是无价的。

VSCode Jupyter集成如何提升数据科学工作流效率？

效率，这大概是所有开发者和数据科学家最关心的问题之一。在我看来，VSCode与Jupyter的结合，不仅仅是功能上的叠加，更是一种工作流的重塑，它巧妙地融合了两者的优点，形成了一个更加流畅、统一的开发环境。

1. 单一环境，减少上下文切换：

   • 以前，我可能需要在VSCode里写Python脚本，然后切换到浏览器里的Jupyter Lab运行笔记本，再可能去另一个终端运行命令行工具。这种频繁的切换，无论是心理上的还是操作上的，都会打断我的思维。
   • 现在，所有这些都可以在VSCode里完成。写Python模块、调试、运行Jupyter笔记本、甚至是Git版本控制，都在同一个界面下。这种统一性极大地减少了“上下文切换”的成本，让我的大脑可以更专注于问题本身，而不是工具的操作。

2. 代码质量与工程化：

   • Jupyter笔记本虽然在探索性分析上表现出色，但在代码质量和工程化方面，它常常显得力不从心。比如，代码补全不如IDE强大，重构起来