HoRain云--VS Code 中使用 Jupyter Notebook
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🔥 个人专栏: 《Linux 系列教程》《c语言教程》
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专栏介绍
专栏名称 | 专栏介绍 |
《C语言》 | 本专栏主要撰写C干货内容和编程技巧，让大家从底层了解C，把更多的知识由抽象到简单通俗易懂。 |
《网络协议》 | 本专栏主要是注重从底层来给大家一步步剖析网络协议的奥秘，一起解密网络协议在运行中协议的基本运行机制！ |
《docker容器精解篇》 | 全面深入解析 docker 容器，从基础到进阶，涵盖原理、操作、实践案例，助您精通 docker。 |
《linux系列》 | 本专栏主要撰写Linux干货内容，从基础到进阶，知识由抽象到简单通俗易懂，帮你从新手小白到扫地僧。 |
《python 系列》 | 本专栏着重撰写Python相关的干货内容与编程技巧，助力大家从底层去认识Python，将更多复杂的知识由抽象转化为简单易懂的内容。 |
《试题库》 | 本专栏主要是发布一些考试和练习题库（涵盖软考、HCIE、HRCE、CCNA等） |
目录
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专栏介绍
核心功能与操作指南
创建你的第一个 Jupyter Notebook
配置运行环境（Kernel）
单元格运行与管理
运行代码单元格
单元格模式
格式切换
文件操作与导航
数据科学增强工具
变量浏览器与数据查看器
绘图保存
调试与进阶
调试功能 (Debug)
远程连接
差异比对 (Diff)
VS Code（全称 Visual Studio Code）是一款由微软推出的免费、开源、跨平台的代码编辑器。
在 VS Code 中使用安装扩展来使用 Jupyter Notebook，VS Code 强大的代码补全功能与 Jupyter 的交互式体验可以完美结合。
如果你还没有安装 VS Code，请前往其官方网站下载并安装，安装过程非常简单，一路点击 "下一步" 即可。
如果不了解 VS Code，可以参考我们的 VSCode 教程。
打开 VS Code，点击左侧活动栏的 Extensions（扩展） 图标（快捷键 Ctrl+Shift+X），搜索并安装 "Jupyter" 插件（由 Microsoft 提供），安装此插件会自动安装 Python 扩展。
核心功能与操作指南
创建你的第一个 Jupyter Notebook
现在，让我们创建一个全新的 Jupyter Notebook 文件 (.ipynb)。
新建文件：直接新建一个以 .ipynb 结尾的文件即可。
也可以通过命令面板创建：
- 在 VS Code 中，按
Ctrl+Shift+P打开命令面板（这是一个万能搜索框）。 - 输入
Jupyter: Create New Jupyter Notebook并选择它。 - VS Code 会自动创建一个名为
Untitled-1.ipynb的新文件，并以笔记本界面打开。你会看到第一个单元格已经准备就绪。
配置运行环境（Kernel）
在运行代码前，你需要告诉 VS Code 使用哪个 Python 解释器：
- 点击编辑界面右上角的 "Select Kernel"（选择内核）。
- 在弹出的列表中，选择你安装好的 Python 版本或 Anaconda 环境（例如 Python 3.x.x 或 base (conda)）。
- 注意：如果是第一次运行，VS Code 可能会提示你安装 ipykernel 包，点击"安装"即可。
然后，就可以开始写代码运行了：
单元格运行与管理
运行代码单元格
- 单块运行：点击单元格左侧的播放图标 (▶)。
- 快捷键方案：
Ctrl + Enter：运行当前单元格。Shift + Enter：运行当前单元格并跳转/选择下方单元格。Alt + Enter：运行当前单元格并在下方插入新单元格。
- 多块运行：使用顶部工具栏的"双箭头"图标Run All运行全文；或在特定单元格处选择Run Above（运行上方所有）或Run Below（运行下方所有）。
- 按章节运行：在"大纲 (Outline)"视图中，可以点击章节标题旁的按钮，运行该 Markdown 标题下的整组单元格。
单元格模式
VS Code 中的单元格有三种状态，通过左侧的垂直条标识：
- 未选中：无垂直条。
- 命令模式 (Command Mode)：垂直条为实心，此时可执行键盘命令（如删除、复制）。
Enter进入编辑模式；Esc返回命令模式。A在上方插入单元格；B在下方插入。D, D（连按两次）删除单元格；Z撤销删除。
- 编辑模式 (Edit Mode)：垂直条为实心且单元格带边框，此时可输入代码。
格式切换
- 命令模式下：按
M切换为 Markdown（文档），按Y切换为 Code（代码）。
文件操作与导航
- 保存：
Ctrl + S。 - 导出：点击工具栏的
...>Export。支持导出为.py脚本、HTML 或 PDF（注：PDF 导出需安装 TeX 环境）。 - 大纲导航：通过侧边栏的Outline视图快速跳转。默认仅显示 Markdown 标题，可在设置中开启
Notebook > Outline: Show Code Cells以显示代码块。 - 行号控制：命令模式下，按
L切换单格行号，按Shift + L切换全文行号。
数据科学增强工具
变量浏览器与数据查看器
点击工具栏的Variables图标，可在底部打开变量面板。
- 查看详情：双击变量或点击旁边的图标，可进入Data Viewer（数据查看器）。
- 筛选数据：在列顶部的文本框输入内容可搜索；输入
=可精确匹配；支持正则过滤。
绘图保存
鼠标悬停在生成的图表（如 matplotlib 产出）上，点击右上角的Save图标即可保存为图片。
调试与进阶
调试功能 (Debug)
- 逐行运行 (Run by Line)：点击单元格工具栏的图标，可不被打扰地单步执行代码。
- 完全调试：在单元格左侧设置断点，选择
Run按钮旁的Debug Cell。
远程连接
若需使用远程服务器的算力：
- 点击右上角Kernel Picker（内核选择器）。
- 选择Existing Jupyter Server。
- 输入带有
?token=的服务器 URL 即可连接。
差异比对 (Diff)
由于.ipynb本质是 JSON，VS Code 提供了可视化比对工具。你可以清晰地看到输入、输出或元数据的具体变化，而不需要去阅读混乱的原始代码。
❤️❤️❤️本人水平有限，如有纰漏，欢迎各位大佬评论批评指正！😄😄😄
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