在Visual Studio Code中使用Jupyter Notebook在Visual Studio Code中使用Jupyter Notebook

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我是靠谱客的博主任性路人，最近开发中收集的这篇文章主要介绍在Visual Studio Code中使用Jupyter Notebook在Visual Studio Code中使用Jupyter Notebook，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

在Visual Studio Code中使用Jupyter Notebook

from https://code.visualstudio.com/docs/python/jupyter-support
应用谷歌翻译

Jupyter
（以前称为IPython）是一个开源项目，它允许您在一个称为笔记本的
画布上轻松组合Markdown文本和可执行Python源代码。

要使用Jupyter笔记本，必须在VS Code或其他安装了Jupyter软件包的
Python环境中激活Anaconda环境。要选择环境，请使用命令选项板中的Python：Select Interpreter
命令（⇧⌘P
）。

激活适当的环境后，您可以创建和运行类似Jupyter的代码单元，连接到远程Jupyter服务器以运行代码单元，直接打开Jupyter笔记本，并将Python文件导出为Jupyter笔记本。

Jupyter代码单元格#

您可以使用#%%
注释在Python代码中定义类似Jupyter的代码单元：

#%%
msg = "Hello World"
print(msg)

#%%
msg = "Hello again"
print(msg)

当Python扩展检测到代码单元时，它会添加Run Cell
和Run Below
CodeLens装饰，以及在第一个之后为所有单元格Run Above
：

Jupyter在VS Code编辑器中为代码单元装饰

“运行单元”
仅适用于一个代码单元。“运行以下”
适用于该代码单元及其后续所有内容。Run Above
适用于所有代码单元格，但不包括带装饰的单元格。例如，您可以使用Run Above
在运行特定单元格之前初始化运行时环境的状态。

选择命令会启动Jupyter（如果需要，可能需要一分钟），然后在Python交互式窗口中运行相应的单元格：

在Python Interactive窗口中运行的代码单元

您还可以使用Python
运行代码单元：在Python终端中运行选择/行命令（Shift + Enter
）。使用此命令后，Python扩展会自动将光标移动到下一个单元格。如果您位于文件的最后一个单元格中，则扩展会自动#%%
为新单元格插入另一个分隔符，模仿Jupyter笔记本的行为。

Python交互式窗口#

上一节中提到的Python交互式窗口可以用作具有任意代码的独立控制台（带或不带代码单元）。该窗口还支持Visual Studio Live Share
。

要将窗口用作控制台，请使用命令选项板中的Python：Show Python Interactive窗口
命令将其打开。然后，您可以输入代码，使用Enter
转到新行，按Shift + Enter
运行代码。

要将窗口与文件一起使用，请使用命令选项板中的“在Python交互中运行当前文件”窗口
命令。

变量资源管理器和数据查看器#

在Python交互式窗口中，可以查看，检查和过滤当前Jupyter会话中的变量。通过在运行代码和单元格后展开“ 变量”
部分，您将看到当前变量的列表，这些变量将在代码中使用变量时自动更新。单击每个列标题将允许您对表中的变量进行排序。

变量浏览器

有关变量的其他信息，还可以双击行或使用数据查看器中
的显示变量按钮在数据查看器中查看变量的更详细视图。打开后，您可以通过搜索行来过滤值。

数据查看器

注意：
默认情况下启用变量资源管理器，但可以在设置中关闭变量资源管理器（Python>数据科学：显示Jupyter变量资源管理器）。

连接到远程Jupyter服务器#

您可以通过连接到远程Jupyter服务器将Jupyter笔记本中的密集计算卸载到其他计算机。连接后，代码单元在远程服务器而不是本地计算机上运行。

要连接到远程Jupyter服务器：

运行Python：
从命令选项板（⇧⌘P
）指定Jupyter服务器URI命令。
出现提示时，提供服务器的URI（主机名）以及?token=
URL参数中包含的身份验证令牌。（如果在启用了身份验证令牌的VS Code终端中启动服务器，则带有令牌的URL通常会显示在您可以复制它的终端输出中。）
Python交互式窗口通过显示URI（在下图中模糊了）来指示代码的运行位置：

打开Jupyter笔记本#

当您激活安装了Jupyter的环境时，可以将.ipynb
VS代码中的Jupyter笔记本文件（）导入为Python代码。导入文件后，您可以像运行任何其他Python文件一样运行代码，也可以使用VS Code调试器。在VS Code中打开和调试笔记本是查找和解决代码错误的便捷方式，这在Jupyter笔记本中很难直接进行。

当您打开笔记本文件时，Python扩展会提示您将笔记本导入为Python代码文件：

提示导入Jupyter笔记本文件

选择Import
，等待几秒钟，然后VS Code在无标题文件中打开转换后的笔记本。笔记本的单元格在Python文件中用#%%
注释分隔; Markdown单元格完全转换为前面带有的注释#%% [markdown]
，并在交互式窗口中呈现为HTML以及代码和输出（如图形）：

Jupyter笔记本在VS Code和Python交互式窗口中运行

如果在不导入的情况下打开文件，它将显示为纯文本。

注意：
第一次在笔记本文件中运行代码时，Python扩展会启动Jupyter服务器。服务器可能需要一些时间才能启动，并且Python Interactive
窗口可能会显示代码的结果。

调试Jupyter笔记本#

Visual Studio代码调试器允许您单步执行代码，设置断点，检查状态和分析问题。使用调试器是查找和更正笔记本代码中的问题的有用方法。

在VS Code中，激活安装了Jupyter的Python环境，如本文开头所述。
将笔记本的.ipynb
文件导入VS Code，如上一节所述。（如果您使用的是基于云的Jupyter环境，例如Azure笔记本，
请先下载该文件。）
按照说明配置和运行调试器，如配置和运行调试器
，.ipynb
当然使用导入的文件，并在笔记本代码中的适当位置设置断点。
要熟悉VS代码的常规调试功能，例如检查变量，设置断点和其他活动，请查看VS代码调试
。
当您发现问题时，请停止调试器，更正代码，保存文件，然后再次运行调试器。
如果您对所有代码都正确感到满意。保存文件，然后按照以下部分中的说明导出笔记本。然后，您可以将笔记本上载到普通的Jupyter环境中。

导出Jupyter笔记本#

除了打开Jupyter笔记本外，您还可以使用命令选项板（⇧⌘P
）中的以下命令之一将内容从VS Code导出到Jupyter笔记本（带.ipynb
扩展名）。

Python：将当前Python文件导出为Jupyter Notebook

：根据当前文件的内容创建一个Jupyter笔记本，使用#%%

和#%% [markdown]

分隔符指定它们各自的单元格类型。
Python：将当前Python文件和输出导出为Jupyter Notebook

：根据当前文件的内容创建一个Jupyter笔记本，并包含代码单元格的输出。
Python：将Python Interactive窗口导出为Jupyter Notebook

：从Python交互窗口的内容创建一个Jupyter笔记本。