Visual Studio Code で仮想環境を使用して Jupyter Notebook をデバッグする方法

VS Code での Jupyter Notebook の仮想環境の構成

このソリューションでは、仮想環境に重点を置き、VS Code で Python と Jupyter Notebook 構成を使用します。

# 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.

VS Code の Python 拡張機能を使用してインタープリターを管理する

この方法では、VS Code の Python 拡張機能を使用して仮想環境を登録します。

# 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.

ソリューションのテストと検証

このスクリプトは、カーネルの登録とインタープリターの選択を検証するための単体テストを組み込むことで、正確性を保証します。

# 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()

Jupyter および VS Code の仮想環境に関するよくある質問

1. の目的は何ですか ipykernel パッケージ？
2. の ipykernel パッケージを使用すると、Python 環境が Jupyter カーネルとして機能できるようになります。これにより、Jupyter Notebook が環境の Python インタープリターとライブラリを使用できるようになります。
3. VS Code で仮想環境をアクティブ化するにはどうすればよいですか?
4. ターミナルコマンドを使用する source ç/envs/my-project-env/bin/activate。 Windows の場合、同等のものは次のとおりです。 my-project-env\Scripts\activate。
5. 私のカーネルがまだグローバル インタプリタを指しているのはなぜですか?
6. これは、仮想環境が Jupyter に適切に登録されていない場合に発生します。使用 python -m ipykernel install 環境をカーネルとして登録します。
7. VS Code で Jupyter の環境変数を設定するにはどうすればよいですか?
8. を変更します。 settings.json ワークスペース内のファイル。互換性を確保するために、仮想環境へのパスと必要な変数を追加します。
9. 1 つのプロジェクトで複数の仮想環境を使用できますか?
10. はい、ただし、必要に応じて Jupyter Notebook でカーネルを切り替え、VS Code でインタープリタを更新する必要があります。使用 Python: Select Interpreter この目的のためにコマンド パレットから使用します。

Jupyter と VS Code を使用した効率的なデバッグ

Jupyter Notebook の仮想環境を管理するには細部に注意を払う必要がありますが、適切な設定を行うことでプロセスを合理化できます。カーネルを登録し、Python インタープリターを構成することで、多くの一般的な落とし穴を回避し、開発ワークフロー全体で一貫性を維持できます。 🛠️

これらの手法を実装すると、パフォーマンスが最適化されるだけでなく、スクリプトのデバッグおよび実行時の互換性も確保されます。この設定は最初は技術的ですが、効率的な開発には非常に貴重なものとなるため、Python プログラマーにとって必須のスキルになります。