كيفية استخدام بيئة افتراضية في Visual Studio Code لتصحيح أخطاء أجهزة الكمبيوتر المحمولة Jupyter

تبسيط البيئة الافتراضية الخاصة بك في أجهزة الكمبيوتر المحمولة Jupyter

تصور هذا: لقد قمت بإعداد مشروع بايثون، وتم تكوينه بدقة مع بيئة افتراضية، وكل شيء يعمل بشكل لا تشوبه شائبة في جهازك الطرفي. 🛠️ ولكن عندما تفتح Jupyter Notebook الخاص بك في VS Code، فإن تحديد النواة لا يتعرف على بيئتك الافتراضية. محبط ، أليس كذلك؟

هذه المشكلة أكثر شيوعًا مما قد تعتقد، خاصة عند استخدام أدوات متعددة مثل ملحق Jupyter وPylance وإصدار محدد من Python. على الرغم من إنشاء نواة باستخدام تثبيت ipython kernel أو إضافة ملفات Python التنفيذية إلى المترجمين الفوريين لديك، فقد لا يزال دفتر الملاحظات يفتقد الإعداد الصحيح. 😤

الخبر الجيد؟ أنت لست وحدك في هذه المعركة، وهناك حل. واجه العديد من المطورين، بما فيهم أنا، هذه المشكلة واكتشفوا خطوات لمواءمة البيئة المستخدمة في Jupyter مع البيئة التي تم تكوينها في جهازك الطرفي. تضمن هذه المحاذاة سلوكًا متسقًا وإكمالات تلقائية وتجربة تصحيح أخطاء سلسة.

في هذا الدليل، سأشارك الطرق التي تم اختبارها لجعل بيئتك الافتراضية تظهر في قائمة Jupyter kernel وتكوينها بشكل صحيح في VS Code. في النهاية، ستتمكن من تصحيح الأخطاء والتفاعل مع تعليمات Python البرمجية في Jupyter، تمامًا كما تفعل في الوحدة الطرفية. 🚀

إطلاق العنان لتكامل البيئة الافتراضية في أجهزة Jupyter Notebooks

تعالج البرامج النصية المقدمة سابقًا مشكلة شائعة يواجهها المطورون: إتاحة بيئة افتراضية للبرمجة التفاعلية في Jupyter Notebooks ضمن VS Code. أولاً، نركز على تسجيل البيئة الافتراضية كنواة Jupyter باستخدام ملف com.ipykernel طَرد. يضمن هذا الأسلوب التعرف على البيئة الافتراضية بواسطة Jupyter، مما يسمح لك بتحديدها من القائمة المنسدلة للنواة. تعتبر هذه الخطوة حيوية لأنها تعمل على محاذاة البيئة المستخدمة في دفاتر الملاحظات مع البيئة الطرفية، مما يتيح سلوكًا متسقًا عند تشغيل برامج Python النصية. 🚀

على سبيل المثال، تخيل أنك قمت للتو بتنشيط بيئتك الافتراضية وتثبيت جميع التبعيات اللازمة لمشروعك. تحاول تصحيح التعليمات البرمجية الخاصة بك بشكل تفاعلي، لكن Jupyter يستخدم المترجم العام افتراضيًا، مما يؤدي إلى فقدان المكتبات وأخطاء أخرى. عن طريق التثبيت com.ipykernel داخل بيئتك الافتراضية وتسجيلها باستخدام الأمر المقدم، يمكنك إزالة هذه التناقضات وتبسيط سير العمل.

بعد ذلك، توضح البرامج النصية كيفية تكوين ملحق Python الخاص بـ VS Code لإدارة المترجمين الفوريين. من خلال إضافة برنامج Python الثنائي للبيئة الافتراضية يدويًا كمترجم في VS Code، يمكنك دمجه في النظام البيئي لـ IDE. هذه الخطوة لا تجعل اختيار kernel سلسًا فحسب، بل تضمن أيضًا أن الميزات الأخرى الخاصة بـ Python، مثل IntelliSense والإكمال التلقائي المقدم من Pylance، تعمل بكامل طاقتها. يعد هذا التكامل مفيدًا بشكل خاص عند العمل مع المشاريع المعقدة حيث يكون تصحيح الأخطاء والتعليقات في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية. 🛠️

أخيرًا، قمنا بتضمين طرق اختبار للتحقق من استخدام النواة والمترجم الصحيحين. باستخدام أوامر مثل "أي بيثون" في دفتر الملاحظات يؤكد أن الكمبيوتر الدفتري يشير إلى البيئة المقصودة. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم نصوص Python التحقق من الصحة القائم على العمليات الفرعية للتحقق من تسجيل kernel ودقة المسار. وهذا يضمن أن الإعداد الخاص بك قوي وخالي من الأخطاء، مما يمهد الطريق لتجربة برمجة سلسة. على الرغم من أن هذه الخطوات تقنية بعض الشيء، إلا أنها قابلة لإعادة الاستخدام وتوفر إطارًا موثوقًا به لأي مطور يعاني من تكامل Jupyter وVS Code.

# Solution 1: Using ipykernel to Register Your Virtual Environment
# Step 1: Activate the virtual environment
$ source ç/envs/my-project-env/bin/activate

# Step 2: Install ipykernel inside the virtual environment
(my-project-env) $ pip install ipykernel

# Step 3: Add the virtual environment to Jupyter's kernels
(my-project-env) $ python -m ipykernel install --user --name=my-project-env --display-name "Python (my-project-env)"

# Now, restart VS Code and select the kernel "Python (my-project-env)" from the Jupyter toolbar.

# Step 4: Verify that the kernel uses the correct Python path
# Run the following in a Jupyter Notebook cell:
!which python

# This should point to your virtual environment's Python binary.

# Solution 2: Adding the Virtual Environment as a Python Interpreter
# Step 1: Open the Command Palette in VS Code (Ctrl+Shift+P or Cmd+Shift+P on Mac)
# Step 2: Search for "Python: Select Interpreter"
# Step 3: Click "Enter Interpreter Path" and navigate to the Python binary inside your virtual environment.
# Example: /ç/envs/my-project-env/bin/python

# Step 4: Open your Jupyter Notebook in VS Code
# You should now see "Python (my-project-env)" in the kernel dropdown menu.

# Step 5: Verify the interpreter by running a cell with the following command:
!which python
# Ensure it points to your virtual environment's Python binary.

# Unit Test 1: Kernel Availability Test
import os
from subprocess import check_output

def test_kernel_registration():
    kernels = check_output(["jupyter", "kernelspec", "list"]).decode()
    assert "my-project-env" in kernels, "Kernel registration failed!"

test_kernel_registration()

# Unit Test 2: Interpreter Path Validation
def test_python_path():
    python_path = check_output(["which", "python"]).decode().strip()
    expected_path = "/ç/envs/my-project-env/bin/python"
    assert python_path == expected_path, "Interpreter path mismatch!"

test_python_path()

إتقان تكوينات البيئة الافتراضية في Jupyter وVS Code

جانب آخر مهم لإدارة البيئات الافتراضية في Jupyter Notebooks باستخدام VS Code هو فهم تكوين متغيرات البيئة. تلعب متغيرات البيئة دورًا حيويًا في التأكد من أن نواة Jupyter الخاصة بك تشير إلى مسارات Python الصحيحة والوصول إلى التبعيات المطلوبة. من خلال تكوين هذه المتغيرات، يمكنك تجنب السيناريوهات التي تفشل فيها النواة في تحميل المكتبات أو تشير إلى مترجم Python الخاطئ. وهذا مهم بشكل خاص للمطورين الذين يعملون في مشاريع معقدة ذات متطلبات وقت تشغيل محددة. 🌟

على سبيل المثال، تعيين بايثونباث يتيح لك متغير البيئة توسيع مسار البحث عن الوحدة في بايثون. يكون هذا مفيدًا عندما تتضمن بنية مشروعك وحدات نمطية أو نصوص برمجية مخصصة موجودة خارج الدلائل القياسية. يمكنك إضافة هذه المسارات أثناء تنشيط البيئة الافتراضية لضمان التكامل السلس مع Jupyter Notebooks. تعمل هذه التقنية على تقليل الأخطاء وتعزيز الإنتاجية، خاصة عند العمل على مهام كثيفة البيانات أو مسارات التعلم الآلي.

بالإضافة إلى ذلك، إدارة التكوينات الخاصة بالبيئة مباشرةً في VS Code باستخدام settings.json يوفر الملف سير عمل مبسط. يتيح لك ذلك تحديد إعدادات مثل مسار Python وأوامر التنشيط الطرفية وتفضيلات Jupyter kernel داخل مساحة العمل الخاصة بك. ومن خلال الاستفادة من هذه الأدوات، يمكنك إنشاء بيئة تطوير أكثر تماسكًا وكفاءة، مما يقلل من الحمل الزائد للتكوين اليدوي مع الحفاظ على الاتساق عبر الجلسات.