VSCode 已经成为许多开发者处理 Jupyter Notebook 的首选工具。相比传统的浏览器界面，VSCode 提供了更强大的代码编辑功能和更好的项目管理体验。
安装必要的扩展
打开 VSCode，在扩展市场中搜索并安装 "Jupyter" 扩展。这个扩展由 Microsoft 官方维护，安装后会自动包含 Jupyter Notebook、Interactive Python 和 Pylance 等相关功能。
安装完成后，你还需要确保系统中已经安装了 Python 和 Jupyter。如果还没有安装，可以通过 pip 命令安装：
python --version 或 python3 --version
pip install jupyter notebook
安装过程可能会很慢，耐心等待...
Python 环境还没安装的话得先装一个，参考这篇文章：VSCode 中如何安装 Python 并配置环境？图文详细教程
创建和打开 Notebook
在 VSCode 中创建新的 Notebook 文件有两种方式。第一种是使用命令面板，按 Ctrl+Shift+P（Mac 上是 Cmd+Shift+P），输入 "Jupyter: Create New Jupyter Notebook"，然后选择该命令。
第二种方式是直接创建一个以 .ipynb 为扩展名的文件。在文件资源管理器中右键点击，选择新建文件，输入文件名如 test.ipynb，VSCode 会自动识别这是一个 Jupyter Notebook 文件。
如果你已经有现成的 .ipynb 文件，直接在文件资源管理器中双击该文件即可在 VSCode 中打开。创建后，你可以在文件中添加以下内容作为示例（一个单元格一个单元格添加，要分 Markdown 和 Python 代码）：
## 第一个单元格
print("Hello, VSCode!")
## 第二个单元格
x = 10
y = 20
result = x + y
print(f"10 + 20 = {result}")
## 第三个单元格
for i in range(5):
print(f"数字: {i}")VSCode 会自动识别这是一个 Jupyter Notebook 文件并以 Notebook 界面打开，你可以逐个运行这些代码单元格来测试功能。
选择 Python 解释器
打开 Notebook 文件后，VSCode 会在右上角显示当前使用的 Python 解释器。如果需要更换解释器，点击右上角的解释器信息，从下拉列表中选择合适的 Python 环境。
如果你使用虚拟环境，确保选择了正确的虚拟环境中的 Python 解释器。VSCode 通常能够自动检测到 conda 环境和 venv 虚拟环境。如果选中的环境没有安装相关的库，它会提示你安装的。
编写和运行代码
在 Notebook 中，你可以创建两种类型的单元格：代码单元格和 Markdown 单元格。默认创建的是代码单元格，可以直接输入 Python 代码。
要运行单个代码单元格，点击单元格左侧的运行按钮，或者使用快捷键 Shift+Enter。运行后，输出结果会显示在单元格下方。
如果没有运行按钮，你需要查看单元格里的代码是否是 Python 格式的，Markdown 格式的无法运行。
如果要运行整个 Notebook，可以使用命令面板中的 "Jupyter: Run All Cells" 命令，或者点击顶部工具栏的 "Run All" 按钮。
调试功能
VSCode 中的 Jupyter Notebook 支持完整的调试功能。在代码单元格中设置断点，然后点击单元格左侧的调试按钮（下拉选择 Debug Cell），代码执行会在断点处暂停，你可以检查变量值、单步执行代码。
这种集成的调试体验是 VSCode 相比浏览器版 Jupyter 的主要优势之一，特别适合处理复杂的数据分析和机器学习项目。
通过以上步骤，你就可以在 VSCode 中高效地使用 Jupyter Notebook 了。这种方式结合了 Notebook 的交互性和 VSCode 的强大编辑功能，为数据科学和研究工作提供了理想的开发环境。
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