Kuidas kasutada virtuaalset keskkonda Visual Studio koodis Jupyteri sülearvutite silumiseks

Jupyteri sülearvutite virtuaalse keskkonna täiustamine

Kujutage ette: olete seadistanud Pythoni projekti, mis on virtuaalse keskkonnaga korralikult konfigureeritud ja kõik töötab teie terminalis laitmatult. 🛠️ Kuid kui avate oma Jupyteri sülearvuti VS-koodis, ei tuvasta kerneli valik teie virtuaalset keskkonda. Masendav, eks?

See probleem on tavalisem, kui arvate, eriti kui žongleerida mitme tööriistaga, nagu Jupyteri laiendus, Pylance ja konkreetne Pythoni versioon. Hoolimata ipythoni kerneli installiga kerneli loomisest või Pythoni käivitatavate failide lisamisest interpretaatoritele, võib sülearvuti õige seadistus siiski puududa. 😤

Hea uudis? Te ei ole selles lahingus üksi ja lahendus on olemas. Paljud arendajad, sealhulgas mina, on selle probleemiga silmitsi seisnud ja avastanud samme Jupyteris kasutatava keskkonna joondamiseks teie terminalis konfigureeritud keskkonnaga. See joondus tagab järjepideva käitumise, automaatse lõpetamise ja sujuva silumiskogemuse.

Selles juhendis jagan testitud meetodeid teie virtuaalse keskkonna kuvamiseks Jupyteri tuumaloendis ja selle VS-koodis õigesti konfigureerimiseks. Lõpuks saate hõlpsalt siluda ja suhelda Pythoni koodiga Jupyteris, täpselt nagu terminalis. 🚀

Virtuaalkeskkonna integreerimise avamine Jupyteri sülearvutites

Varem esitatud skriptid käsitlevad arendajate levinud probleemi: virtuaalse keskkonna kättesaadavaks tegemine Jupyteri sülearvutites interaktiivseks kodeerimiseks VS-koodis. Esiteks keskendume virtuaalse keskkonna registreerimisele Jupyteri tuumana, kasutades ipykernel pakett. See lähenemine tagab, et Jupyter tunneb virtuaalse keskkonna ära, võimaldades teil selle kerneli rippmenüüst valida. See samm on ülioluline, kuna see joondab sülearvutites kasutatava keskkonna terminalikeskkonnaga, võimaldades Pythoni skriptide käitamisel ühtlast käitumist. 🚀

Näiteks kujutage ette, et olete just aktiveerinud oma virtuaalse keskkonna ja installinud kõik projekti jaoks vajalikud sõltuvused. Proovite oma koodi interaktiivselt siluda, kuid Jupyter kasutab vaikimisi globaalset tõlget, mis toob kaasa puuduvad teegid ja muud vead. Paigaldades ipykernel oma virtuaalses keskkonnas ja registreerides selle antud käsuga, kõrvaldate sellised lahknevused ja lihtsustate töövoogu.

Järgmisena illustreerivad skriptid, kuidas konfigureerida VS Code'i Pythoni laiendust tõlgendajate haldamiseks. Kui lisate virtuaalse keskkonna Pythoni kahendfaili käsitsi VS-koodi tõlgina, integreerite selle IDE ökosüsteemi. See samm mitte ainult ei muuda kerneli valikut sujuvaks, vaid tagab ka selle, et muud Pythoni spetsiifilised funktsioonid, nagu IntelliSense ja Pylance'i pakutav automaatne lõpetamine, on täielikult funktsionaalsed. See integreerimine on eriti kasulik keeruliste projektidega töötamisel, kus silumine ja reaalajas tagasiside on kriitilise tähtsusega. 🛠️

Lõpuks lisasime testimismeetodid, et kinnitada, kas kasutatakse õiget tuuma ja interpretaatorit. Kasutades selliseid käske nagu "milline püüton” märkmikus kinnitab, et märkmik osutab ettenähtud keskkonda. Lisaks kasutavad Pythoni skriptid alamprotsessipõhist valideerimist, et kontrollida kerneli registreerimist ja tee täpsust. See tagab, et teie seadistus on vastupidav ja veatu, sillutades teed sujuvale kodeerimiskogemusele. Need sammud, ehkki pisut tehnilised, on korduvkasutatavad ja pakuvad usaldusväärset raamistikku igale arendajale, kes on hädas Jupyteri ja VS-koodi integreerimisega.

# 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()

Virtuaalkeskkonna konfiguratsioonide valdamine Jupyteris ja VS-koodis

Teine oluline aspekt virtuaalsete keskkondade haldamisel VS-koodiga Jupyteri sülearvutites on keskkonnamuutujate konfiguratsiooni mõistmine. Keskkonnamuutujad mängivad olulist rolli selle tagamisel, et teie Jupyteri tuumad osutavad õigetele Pythoni teedele ja pääsevad juurde vajalikele sõltuvustele. Nende muutujate konfigureerimisega saate vältida stsenaariume, kus teie kernel ei laadi teeke või osutab valele Pythoni tõlgile. See on eriti oluline arendajatele, kes töötavad keerukate projektidega, millel on konkreetsed käitusaja nõuded. 🌟

Näiteks seadistades PYTHONPATH keskkonnamuutuja võimaldab laiendada Pythonis mooduli otsinguteed. See on kasulik, kui teie projekti struktuur hõlmab kohandatud mooduleid või skripte, mis asuvad väljaspool standardkatalooge. Saate lisada need teed virtuaalse keskkonna aktiveerimise ajal, et tagada sujuv integreerimine Jupyteri sülearvutitega. See tehnika minimeerib vigu ja suurendab tootlikkust, eriti kui töötate andmemahukate ülesannete või masinõppe torujuhtmetega.

Lisaks saate hallata keskkonnaspetsiifilisi konfiguratsioone otse VS-koodis, kasutades settings.json fail pakub sujuvamat töövoogu. See võimaldab teil oma tööruumis määrata sätteid, nagu Pythoni tee, terminali aktiveerimiskäsud ja Jupyteri tuumaeelistused. Neid tööriistu võimendades loote ühtsema ja tõhusama arenduskeskkonna, vähendades käsitsi seadistamise üldkulusid, säilitades samal ajal järjepidevuse seansside lõikes.