VSCode for Python：从环境配置到Jupyter Notebook

VSCode Python开发关键在于环境链路对齐：需确保Python解释器、pip包管理、Jupyter内核三者一致，否则出现ModuleNotFoundError或内核卡死；首选conda/venv解释器并手动配置，再通过ipykernel注册匹配内核，最后调整Pylance、Notebook中文显示及调试设置。

vscode 搭配 python 开发，关键不在装插件，而在环境链路跑通——python 解释器、pip 包管理、jupyter 内核三者必须对齐，否则 notebook 单元格一运行就报 modulenotfounderror 或直接卡死内核。

选对 Python 解释器，是第一步也是最容易翻车的一步

VSCode 不会自动识别你系统里所有 Python 版本，它只列出 PATH 中可执行、或你手动添加的路径。常见误区：以为装了 Anaconda 就万事大吉，结果 VSCode 默认用了系统自带的 /usr/bin/python3（macOS）或 C:\Python39\python.exe（Windows），和 conda 环境完全脱节。

• 按 Ctrl+Shift+P（Win/Linux）或 Cmd+Shift+P（macOS），输入 Python: Select Interpreter
• 从列表中选带 conda 或 venv 标识的路径，比如 ~/miniconda3/envs/myproject/bin/python（macOS/Linux）或 C:\Users\Me\Anaconda3\envs\myproject\python.exe（Windows）
• 确认右下角状态栏显示该解释器路径，且旁边有绿色对勾
• 如果没出现你的 conda 环境，先在终端激活它：conda activate myproject，再重启 VSCode 或重新触发选择命令

确保 Jupyter 内核与当前解释器一致

VSCode 的 Jupyter 扩展默认会尝试把当前 Python 解释器注册为内核，但有时会失败或注册错版本。打开一个 .ipynb 文件后，左上角 Kernel 选择器若显示 Python 3 (ipykernel) 而不是具体路径，大概率没对齐。

• 在已选好解释器的 VSCode 终端（Terminal → New Terminal）中运行：python -m ipykernel install --user --name myproject --display-name "Python (myproject)"
• 重启 VSCode，再打开 Notebook，Kernel 下拉菜单里就会出现 Python (myproject)
• 点击切换后，运行一个单元格（如 import sys; print(sys.executable)），输出路径应和你选的解释器路径完全一致

常用但易忽略的配置项

有些行为不报错却影响体验，比如自动补全失效、调试断点不触发、Notebook 输出中文乱码，往往只需改一两个 setting。

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• 禁用 Pylance 的类型检查干扰：在 settings.json 中加 "python.analysis.typeCheckingMode": "off"（尤其用 pandas/numpy 时避免误报）
• 让 Notebook 输出支持中文：设置 "jupyter.askForKernelRestart": false + 在 notebook 第一个 cell 运行 %config InlineBackend.figure_format = 'retina'（macOS 高分屏）
• 调试时跳过标准库：在 launch.json 中添加 "justMyCode": true，避免点进 requests、numpy 源码

基本上就这些。环境链路理顺了，后续装 black、isort、pytest 插件，或者连 remote-ssh 跑服务器上的 notebook，都是水到渠成的事。

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