VSCode 与 Jupyter Notebook 结合使用需安装官方 Jupyter 扩展，支持 .ipynb 文件识别、内核管理、# %% 分块执行 .py 文件、调试、可视化及变量查看，兼顾高效编辑与交互计算。
VSCode 和 Jupyter Notebook 结合使用，能兼顾代码编辑的高效性与交互式计算的直观性——关键在于用好 VSCode 内置的 Jupyter 扩展，而不是把 .ipynb 文件当普通文本打开。
安装并启用 Jupyter 扩展
VSCode 默认不自带完整 Jupyter 支持。需在扩展市场搜索 “Jupyter”，安装由 Microsoft 官方发布的 Jupyter 扩展（图标是紫色火焰）。安装后重启 VSCode，它会自动识别 .ipynb 文件，并提供内核选择、单元格执行、变量查看等核心功能。
- 确保已安装 Python 环境（如 conda 或 pip），且至少有一个可用的 Python 内核（可通过终端运行
python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"注册） - 打开一个
.ipynb文件时，右上角会显示内核选择器，点击即可切换环境 - 无需启动 jupyter server —— VSCode 会按需自动启动轻量内核进程
像写脚本一样写 Notebook
不必拘泥于传统 Notebook 的“从上到下点单元格”操作。VSCode 支持将任意 Python 文件（.py）以 Jupyter 方式运行：在文件中用 # %% 分隔代码块，保存后点击右上角「Run Cell」或按 Ctrl+Enter，就能逐块执行，效果等同于 Notebook 单元格。
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# %%是魔法分隔符，支持添加标题：# %% 数据加载，执行时会在侧边栏显示该名称 - 这样写的
.py文件仍可直接用python script.py运行，兼容性更好 - 适合团队协作：避免
.ipynb的 JSON 格式导致 Git 冲突，又保留交互调试能力
高效调试与可视化协同
VSCode 的调试器可直接接入 Jupyter 内核。在 Notebook 单元格或 # %% 块中打上断点，按 F5 启动调试，就能单步执行、查看变量、监视表达式——和调试普通 Python 脚本完全一致。
- 绘图（如 matplotlib、plotly）默认在 VSCode 内嵌视图中渲染，支持缩放、下载、交互（hover/zoom）
- 变量浏览器（Variables panel）实时显示当前内核中的所有变量及其值，比
print()快得多 - 命令面板（
Ctrl+Shift+P）输入 “Jupyter: Create New Blank Notebook” 可快速新建
基本上就这些。不用换工具、不改习惯，VSCode + Jupyter 就是目前最顺手的 Python 科学计算工作流。
