Πώς να χρησιμοποιήσετε ένα εικονικό περιβάλλον στον κώδικα του Visual Studio για τον εντοπισμό σφαλμάτων των φορητών υπολογιστών Jupyter

Βελτιστοποιήστε το εικονικό σας περιβάλλον σε φορητούς υπολογιστές Jupyter

Φανταστείτε αυτό: έχετε ρυθμίσει ένα έργο Python, διαμορφωμένο σωστά με ένα εικονικό περιβάλλον και όλα λειτουργούν άψογα στο τερματικό σας. 🛠️ Αλλά όταν ανοίγετε το Jupyter Notebook σας σε VS Code, η επιλογή πυρήνα δεν αναγνωρίζει το εικονικό σας περιβάλλον. Απογοητευτικό, σωστά;

Αυτό το ζήτημα είναι πιο συνηθισμένο από ό,τι φαντάζεστε, ειδικά όταν κάνετε ταχυδακτυλουργικά πολλά εργαλεία όπως η επέκταση Jupyter, το Pylance και μια συγκεκριμένη έκδοση Python. Παρά τη δημιουργία ενός πυρήνα με εγκατάσταση του πυρήνα ipython ή την προσθήκη εκτελέσιμων Python στους διερμηνείς σας, το σημειωματάριο ενδέχεται να μην έχει τη σωστή ρύθμιση. 😤

Τα καλά νέα; Δεν είστε μόνοι σε αυτή τη μάχη και υπάρχει λύση. Πολλοί προγραμματιστές, συμπεριλαμβανομένου και εμένα, αντιμετώπισαν αυτό το πρόβλημα και αποκάλυψαν βήματα για να ευθυγραμμίσουν το περιβάλλον που χρησιμοποιείται στο Jupyter με αυτό που έχει διαμορφωθεί στο τερματικό σας. Αυτή η ευθυγράμμιση εξασφαλίζει συνεπή συμπεριφορά, αυτόματες συμπληρώσεις και μια απρόσκοπτη εμπειρία εντοπισμού σφαλμάτων.

Σε αυτόν τον οδηγό, θα μοιραστώ δοκιμασμένες μεθόδους για να εμφανιστεί το εικονικό σας περιβάλλον στη λίστα πυρήνων του Jupyter και να το διαμορφώσω σωστά στον κώδικα VS. Στο τέλος, θα διορθώσετε αβίαστα και θα αλληλεπιδράσετε με τον κώδικα Python στο Jupyter, όπως ακριβώς κάνετε στο τερματικό. 🚀

Ξεκλείδωμα ενσωμάτωσης εικονικού περιβάλλοντος σε φορητούς υπολογιστές Jupyter

Τα σενάρια που παρασχέθηκαν νωρίτερα αντιμετωπίζουν ένα κοινό πρόβλημα που αντιμετωπίζουν οι προγραμματιστές: τη διάθεση ενός εικονικού περιβάλλοντος για διαδραστική κωδικοποίηση στα σημειωματάρια Jupyter εντός του κώδικα VS. Αρχικά, εστιάζουμε στην καταχώρηση του εικονικού περιβάλλοντος ως πυρήνα Jupyter χρησιμοποιώντας το ipykernel πακέτο. Αυτή η προσέγγιση διασφαλίζει ότι το εικονικό περιβάλλον αναγνωρίζεται από το Jupyter, επιτρέποντάς σας να το επιλέξετε από το αναπτυσσόμενο μενού του πυρήνα. Αυτό το βήμα είναι ζωτικής σημασίας επειδή ευθυγραμμίζει το περιβάλλον που χρησιμοποιείται στα σημειωματάρια με το περιβάλλον τερματικού, επιτρέποντας τη συνεπή συμπεριφορά κατά την εκτέλεση σεναρίων Python. 🚀

Για παράδειγμα, φανταστείτε ότι μόλις ενεργοποιήσατε το εικονικό σας περιβάλλον και έχετε εγκαταστήσει όλες τις απαραίτητες εξαρτήσεις για το έργο σας. Προσπαθείτε να διορθώσετε τον κώδικά σας διαδραστικά, αλλά ο Jupyter ορίζει τον καθολικό διερμηνέα, με αποτέλεσμα να λείπουν βιβλιοθήκες και άλλα σφάλματα. Με την εγκατάσταση ipykernel μέσα στο εικονικό σας περιβάλλον και καταχωρώντας το χρησιμοποιώντας την παρεχόμενη εντολή, εξαλείφετε τέτοιες αποκλίσεις και απλοποιείτε τη ροή εργασίας.

Στη συνέχεια, τα σενάρια επεξηγούν πώς να διαμορφώσετε την επέκταση Python του VS Code για τη διαχείριση διερμηνέων. Προσθέτοντας μη αυτόματα το δυαδικό Python του εικονικού περιβάλλοντος ως διερμηνέα στον κώδικα VS, το ενσωματώνετε στο οικοσύστημα του IDE. Αυτό το βήμα όχι μόνο καθιστά απρόσκοπτη την επιλογή του πυρήνα, αλλά διασφαλίζει επίσης ότι άλλες λειτουργίες που σχετίζονται με την Python, όπως το IntelliSense και η αυτόματη συμπλήρωση που παρέχονται από την Pylance, είναι πλήρως λειτουργικές. Αυτή η ενοποίηση είναι ιδιαίτερα επωφελής όταν εργάζεστε με πολύπλοκα έργα όπου ο εντοπισμός σφαλμάτων και η ανατροφοδότηση σε πραγματικό χρόνο είναι κρίσιμες. 🛠️

Τέλος, συμπεριλάβαμε μεθόδους δοκιμής για να επιβεβαιώσουμε ότι χρησιμοποιείται ο σωστός πυρήνας και διερμηνέας. Χρησιμοποιώντας εντολές όπως "ποιος πύθωνας” στο σημειωματάριο επιβεβαιώνει ότι το σημειωματάριο δείχνει στο επιθυμητό περιβάλλον. Επιπλέον, τα σενάρια Python χρησιμοποιούν επικύρωση που βασίζεται σε υποδιεργασία για να ελέγξουν την καταχώρηση του πυρήνα και την ακρίβεια της διαδρομής. Αυτό διασφαλίζει ότι η ρύθμισή σας είναι στιβαρή και χωρίς σφάλματα, ανοίγοντας το δρόμο για μια ομαλή εμπειρία κωδικοποίησης. Αυτά τα βήματα, αν και είναι ελαφρώς τεχνικά, είναι επαναχρησιμοποιήσιμα και παρέχουν ένα αξιόπιστο πλαίσιο για κάθε προγραμματιστή που παλεύει με την ενσωμάτωση του Jupyter και του VS 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()

Κατακτήστε τις διαμορφώσεις εικονικού περιβάλλοντος σε Jupyter και VS Code

Μια άλλη κρίσιμη πτυχή της διαχείρισης εικονικών περιβαλλόντων στα Notebooks Jupyter με VS Code είναι η κατανόηση της διαμόρφωσης των μεταβλητών περιβάλλοντος. Οι μεταβλητές περιβάλλοντος διαδραματίζουν ζωτικό ρόλο διασφαλίζοντας ότι οι πυρήνες του Jupyter οδηγούν στις σωστές διαδρομές Python και έχουν πρόσβαση στις απαιτούμενες εξαρτήσεις. Διαμορφώνοντας αυτές τις μεταβλητές, μπορείτε να αποφύγετε σενάρια όπου ο πυρήνας σας αποτυγχάνει να φορτώσει βιβλιοθήκες ή δείχνει σε λάθος διερμηνέα Python. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό για προγραμματιστές που εργάζονται σε σύνθετα έργα με συγκεκριμένες απαιτήσεις χρόνου εκτέλεσης. 🌟

Για παράδειγμα, ρυθμίζοντας το PYTHONPATH Η μεταβλητή περιβάλλοντος σάς επιτρέπει να επεκτείνετε τη διαδρομή αναζήτησης της ενότητας στην Python. Αυτό είναι χρήσιμο όταν η δομή του έργου σας περιλαμβάνει προσαρμοσμένες μονάδες ή σενάρια που βρίσκονται εκτός των τυπικών καταλόγων. Μπορείτε να προσθέσετε αυτές τις διαδρομές κατά την ενεργοποίηση εικονικού περιβάλλοντος για να διασφαλίσετε την απρόσκοπτη ενσωμάτωση με τα σημειωματάρια Jupyter. Αυτή η τεχνική ελαχιστοποιεί τα λάθη και ενισχύει την παραγωγικότητα, ειδικά όταν εργάζεστε σε εργασίες βαριές από δεδομένα ή σε αγωγούς μηχανικής εκμάθησης.

Επιπλέον, η διαχείριση των διαμορφώσεων για συγκεκριμένο περιβάλλον απευθείας στον κώδικα VS χρησιμοποιώντας το ρυθμίσεις.json Το αρχείο παρέχει μια βελτιωμένη ροή εργασίας. Αυτό σας επιτρέπει να καθορίσετε ρυθμίσεις όπως τη διαδρομή Python, εντολές ενεργοποίησης τερματικού και προτιμήσεις πυρήνα Jupyter στον χώρο εργασίας σας. Με τη μόχλευση αυτών των εργαλείων, δημιουργείτε ένα πιο συνεκτικό και αποτελεσματικό περιβάλλον ανάπτυξης, μειώνοντας τα γενικά έξοδα της μη αυτόματης διαμόρφωσης, διατηρώντας παράλληλα τη συνέπεια μεταξύ των περιόδων σύνδεσης.