# VS Code 生产力指南 - Jupyter Notebook

—— 如何用 VS Code 打造高效率的生产力工具。

# 背景

Jupyter Notebook 是一个很强大的工具,它允许我们在一个文档环境内编写、运行代码、查看输出、将数据可视化并查看结果……总之,有了它,我们写含代码的文档就方便多了。

在上一篇文章中,我们完成了 VS Code 基本环境的搭建。这篇文章我将对 Jupyter with VS Code 进行详细讲解。

# 环境配置

众所周知,Jupyter Notebooks 依赖 Python 环境。
为了确认你是否拥有 Python 环境,在 VS Code 命令面板(Ctrl + Shift + P)内键入 Python: Select Interpreter, 如果看到有可以选择的 Python 版本,那就没问题。

如果没有 Python 环境,可以通过以下方法安装:

  1. Python 官网 (opens new window) 下载最新版本安装包(尽量选择 web-based installer 版本)
  2. 如果网络环境有问题,可以直接下载我转存的 3.8.2-amd64-webinstall (opens new window) 版本并安装

配置完本地 Python 环境后,我们还需要在 VS Code 内安装 Python (opens new window) 插件。在近期的一次更新中,Jupyter Notebooks 已经被包含在这个插件内,不用再单独安装了。

# 创建笔记本

环境配置完成后,我们可以在 VS Code 命令面板(Ctrl + Shift + P)输入 Python: Create Blank New Jupyter 创建一个空白的 Jupyter 笔记本(.ipynb 文件)。如下图简单测试一下:

可以看到,代码正常运行。

# 基本操作

Jupyter Notebook 使用 代码单元(code cells) 的形式来创建、编辑和运行代码。

# 添加 code cells

# 运行单个 code cell

# 运行多个 code cells

# 移动 code cell

# 删除 code cell

# 在代码与 Markdown 之间切换

# 图表查看器

通过图表查看器,你可以轻松查看代码输出的图表,也可以将图标导出各种格式的图片:

# 数据与变量查看器

变量的类型、数量与值可以通过变量查看器实时查看:

也可以通过数据查看器浏览更具体的数据:

# 总结

本篇文章讲解了 Jupyter Notebook 在 VS Code 上的配置和基本操作。更多 VS Code 的骚操作,敬请期待下一篇文章。

# 参考与致谢



文章作者:Power Lin
原文地址:https://wiki-power.com (opens new window)
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Last Updated: 2020/11/26 下午3:19:01