VSCode的Jupyter Notebook支持有多强大？

VSCode中.ipynb文件需Jupyter扩展支持完整功能：安装Jupyter与Python扩展后，可执行代码、切换内核、查看变量、调试断点及用# %%混合工作流。

如果您在 VSCode 中打开 .ipynb 文件却无法执行代码、渲染图表或查看变量，则可能是由于 Jupyter 扩展未正确安装或内核配置异常。以下是验证与激活其核心能力的操作路径：

本文运行环境：MacBook Pro M2，macOS Sequoia。

一、开箱即用的 Notebook 编辑与执行

VSCode 内置对 .ipynb 文件的基础解析能力，但需依赖 Jupyter 扩展启用完整交互功能。该机制使用户无需启动浏览器即可完成单元格编辑、逐块运行、输出内联展示等操作。

1、确保已安装官方 Jupyter 扩展（ms-toolsai.jupyter） 与 Python 扩展（ms-python.python）。

2、通过快捷键 Command + Shift + P 调出命令面板，输入并执行 “Python: Create Blank New Jupyter Notebook”。

3、新建文件后，在首个代码单元格中输入 print("Hello from VSCode Jupyter")，按 Shift+Enter 运行并验证输出是否就地呈现。

二、内核自动检测与多环境切换

VSCode 可扫描系统中所有可用 Python 环境（包括 conda、venv、pyenv），并自动注册为可选内核。此能力避免手动配置 kernel.json，同时支持跨项目精准绑定解释器。

1、点击右上角显示的当前内核名称（如 “Python 3.11.9”），弹出内核选择菜单。

2、在列表中选择目标环境，例如 “conda-env-mydata-py311” 或 “./venv/bin/python”。

3、确认状态栏内核标识更新后，在新单元格中运行 import sys; print(sys.executable)，比对路径是否匹配所选环境。

三、交互式窗口与变量实时洞察

VSCode 将 Notebook 拆解为可独立调试的代码块，并通过专用交互式窗口提供类 IDE 的变量追踪能力。变量查看器直接映射当前内核内存状态，支持数值、数组、DataFrame 等结构的折叠展开与图形预览。

1、点击 Notebook 工具栏中的 “Variables” 图标，唤出变量面板。

2、在代码单元格中运行 import pandas as pd; df = pd.DataFrame({'a': [1,2], 'b': [3,4]})。

3、观察变量面板中 df 条目是否出现，点击右侧 “View as DataFrame” 查看表格渲染效果。

四、断点调试与异常捕获

区别于传统 Jupyter 浏览器，VSCode 支持在 Notebook 单元格内设置条件断点、单步步入/跳出、监视表达式及异常暂停。调试器直接复用 VSCode 全局调试协议，无需额外插件或服务。

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1、在任意代码单元格中添加 breakpoint() 或点击行号左侧灰色区域设置断点。

2、点击单元格上方出现的 “Debug Cell” 按钮（虫子图标）启动调试会话。

3、当执行暂停时，在调试侧边栏检查 “Locals” 面板中变量值，并使用 F10/F11 控制执行流。

五、# %% 分隔符驱动的脚本-Notebook 混合工作流

VSCode 支持将普通 .py 文件识别为 Notebook，依据 # %% 注释划分逻辑单元。该机制打通实验性探索与工程化部署之间的隔阂，允许同一文件兼具可调试性与可版本控制性。

1、新建 test.py 文件，输入以下内容：

# %%

print("This is cell 1")

# %%

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3])

plt.show()

2、保存后右键文件标签，选择 “Open in Interactive Window”。

3、每个 # %% 区块将作为独立单元格加载，支持分别运行与调试。

以上就是VSCode的Jupyter Notebook支持有多强大？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！