VS Code 与 Jupyter Notebook 是互补关系，非二选一：VS Code 提供调试、Git 集成、多文件协同等生产级能力，Jupyter 专注快速探索与可视化；现代工作流推荐 VS Code 主开发、.ipynb 作实验记录。
VS Code 和 Jupyter Notebook 不是“二选一”的关系，而是互补协作的工具组合。真正关键的是：用 VS Code 打开 .ipynb 文件，就能获得比浏览器版 Jupyter 更稳定、更可调试、更易协作的体验——这才是现代数据科学家的实际工作流。
Jupyter Notebook 仍是探索分析的核心载体
它把代码、图表、公式和文字自然地组织在一个文档里，适合快速试错、可视化验证和教学演示。比如跑通一个新模型的前几行数据加载、分布直方图、缺失值热力图，Jupyter 的单元格执行方式最直观。
但纯浏览器版有明显短板：
- 无法精细调试（不支持条件断点、变量监视、调用栈跳转）
- Git 同步困难（.ipynb 是 JSON 格式，合并冲突难读难解）
- 项目结构松散，缺乏模块化管理能力
- 没有真正的多文件协同（比如边写 notebook 边改 utils.py）
VS Code 让 Notebook 落地为生产级开发环境
安装 Python 和 Jupyter 官方扩展后，VS Code 就能原生打开、运行、编辑 .ipynb，并保留所有交互功能（Matplotlib/Plotly 图表内嵌渲染、LaTeX 公式、Markdown 渲染）。
更重要的是，它补上了 Jupyter 缺失的关键能力：
- 单步调试：在 notebook 单元格里设断点，查看变量实时值，跳进函数内部
- 无缝切换：同一窗口里并排打开 .py 脚本、.ipynb、README.md、配置文件
- Git 集成：修改 notebook 时能看到 diff（VS Code 会智能对比 cell 内容而非原始 JSON）
- 智能补全与类型提示：基于 Pylance，对自定义函数、pandas DataFrame 列名都能精准提示
什么时候该用纯 Jupyter 或 JupyterLab？
适合这些场景：
- 临时快速分析：从 CSV 拖进来，5 分钟画完图发给同事看
- 教学或分享：导出为 HTML 或 PDF，保留格式与输出，无需对方装环境
- 远程服务器轻量访问：通过 jupyter lab --no-browser --port=8888 启动，用浏览器直连
- 需要多面板自由拖拽（如一边写代码、一边看终端、一边查文档）——这时 JupyterLab 比传统 Notebook 更合适
真实工作流建议
入门阶段：先用 Jupyter Notebook 熟悉数据分析流程，理解 cell 执行逻辑。
进阶之后：默认用 VS Code 开发，.ipynb 当“实验记录本”，核心逻辑封装进 .py 模块，用 notebook 调用并展示结果。
团队协作时：约定 notebook 只存“可重现的分析步骤”，不放大段重复代码；所有业务逻辑、工具函数统一放在 src/ 目录下，由 Git 管理。
基本上就这些。
