Visual Studio Code에서 가상 환경을 사용하여 Jupyter Notebook을 디버깅하는 방법

VS Code에서 Jupyter 노트북용 가상 환경 구성

이 솔루션은 가상 환경에 중점을 두고 VS Code의 Python 및 Jupyter Notebook 구성을 사용합니다.

# 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 Code의 Python 확장을 사용하여 통역사 관리

이 방법은 VS Code의 Python 확장을 사용하여 가상 환경을 등록합니다.

# 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.

솔루션 테스트 및 검증

이 스크립트는 커널 등록 및 인터프리터 선택을 검증하기 위한 단위 테스트를 포함하여 정확성을 보장합니다.

# 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 및 VS Code의 가상 환경에 대해 자주 묻는 질문

1. 의 목적은 무엇입니까? ipykernel 패키지?
2. 그만큼 ipykernel 패키지를 사용하면 Python 환경이 Jupyter 커널로 작동할 수 있습니다. 이를 통해 Jupyter 노트북은 환경의 Python 인터프리터 및 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
3. VS Code에서 가상 환경을 어떻게 활성화하나요?
4. 터미널 명령을 사용하십시오 source ç/envs/my-project-env/bin/activate. Windows의 경우 이에 상응하는 것은 다음과 같습니다. my-project-env\Scripts\activate.
5. 내 커널이 여전히 전역 인터프리터를 가리키는 이유는 무엇입니까?
6. 이는 가상 환경이 Jupyter에 제대로 등록되지 않은 경우 발생합니다. 사용 python -m ipykernel install 환경을 커널로 등록합니다.
7. VS Code에서 Jupyter에 대한 환경 변수를 어떻게 설정합니까?
8. 수정하다 settings.json 작업 공간에 파일을 넣으세요. 호환성을 보장하려면 가상 환경에 대한 경로와 필요한 변수를 추가하세요.
9. 하나의 프로젝트에서 여러 가상 환경을 사용할 수 있나요?
10. 예, 하지만 필요에 따라 Jupyter Notebook에서 커널을 전환하고 VS Code에서 인터프리터를 업데이트해야 합니다. 사용 Python: Select Interpreter 이 목적을 위해 명령 팔레트에서.

Jupyter 및 VS Code를 사용한 간소화된 디버깅

Jupyter Notebook의 가상 환경을 관리하려면 세부 사항에 주의가 필요하지만 적절한 설정을 통해 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 커널을 등록하고 Python 인터프리터를 구성하면 여러 가지 일반적인 함정을 피하고 개발 워크플로 전반에서 일관성을 유지할 수 있습니다. 🛠️

이러한 기술을 구현하면 성능이 최적화될 뿐만 아니라 스크립트를 디버깅하고 실행할 때 호환성도 보장됩니다. 이 설정은 처음에는 기술적인 것이지만 효율적인 개발을 위해 매우 중요하므로 Python 프로그래머에게 꼭 필요한 기술이 됩니다.