Kā izmantot virtuālo vidi Visual Studio kodā, lai atkļūdotu Jupyter piezīmjdatorus

Virtuālās vides racionalizēšana Jupyter piezīmjdatoros

Iedomājieties šo: jūs esat iestatījis Python projektu, kas ir glīti konfigurēts ar virtuālo vidi, un jūsu terminālī viss darbojas nevainojami. 🛠️ Bet, atverot savu Jupyter piezīmju grāmatiņu programmā VS Code, kodola atlase neatpazīst jūsu virtuālo vidi. Nomākta, vai ne?

Šī problēma ir biežāka, nekā jūs varētu domāt, it īpaši, ja žonglējat ar vairākiem rīkiem, piemēram, Jupyter paplašinājumu, Pylance un konkrētu Python versiju. Neraugoties uz kodola izveidi ar ipython kodola instalēšanu vai Python izpildāmo failu pievienošanu saviem tulkiem, piezīmjdatoram joprojām var pietrūkt pareizas iestatīšanas. 😤

Labās ziņas? Jūs neesat viens šajā cīņā, un ir risinājums. Daudzi izstrādātāji, tostarp es, ir saskārušies ar šo problēmu un atklājuši darbības, lai saskaņotu Jupyter izmantoto vidi ar jūsu terminālī konfigurēto vidi. Šī izlīdzināšana nodrošina konsekventu darbību, automātisko pabeigšanu un vienmērīgu atkļūdošanas pieredzi.

Šajā rokasgrāmatā es dalīšos ar pārbaudītām metodēm, lai jūsu virtuālā vide tiktu parādīta Jupyter kodola sarakstā un pareizi konfigurētu to VS kodā. Beigās jūs bez piepūles atkļūdosit un mijiedarbosities ar Python kodu programmā Jupyter, tāpat kā terminālī. 🚀

Virtuālās vides integrācijas atbloķēšana Jupyter piezīmjdatoros

Iepriekš sniegtie skripti risina izplatītu problēmu, ar kuru saskaras izstrādātāji: virtuālās vides pieejamība interaktīvai kodēšanai Jupyter piezīmjdatoros VS Code ietvaros. Pirmkārt, mēs koncentrējamies uz virtuālās vides reģistrēšanu kā Jupyter kodolu, izmantojot ipykernel iepakojums. Šī pieeja nodrošina, ka Jupyter atpazīst virtuālo vidi, ļaujot to atlasīt kodola nolaižamajā izvēlnē. Šis solis ir būtisks, jo tas saskaņo piezīmjdatoros izmantoto vidi ar termināļa vidi, nodrošinot konsekventu darbību, palaižot Python skriptus. 🚀

Piemēram, iedomājieties, ka tikko esat aktivizējis savu virtuālo vidi un instalējis visas projektam nepieciešamās atkarības. Jūs mēģināt interaktīvi atkļūdot kodu, taču Jupyter pēc noklusējuma izmanto globālo tulku, kā rezultātā trūkst bibliotēku un rodas citas kļūdas. Instalējot ipykernel savā virtuālajā vidē un reģistrējot to, izmantojot sniegto komandu, jūs novēršat šādas neatbilstības un vienkāršojat darbplūsmu.

Tālāk skripti ilustrē, kā konfigurēt VS Code Python paplašinājumu tulku pārvaldībai. Manuāli pievienojot virtuālās vides Python bināro failu kā tulku VS kodā, jūs to integrējat IDE ekosistēmā. Šī darbība ne tikai padara kodola atlasi nevainojamu, bet arī nodrošina, ka citi Python specifiskie līdzekļi, piemēram, IntelliSense un Pylance nodrošinātā automātiskā pabeigšana, darbojas pilnībā. Šī integrācija ir īpaši izdevīga, strādājot ar sarežģītiem projektiem, kur atkļūdošana un reāllaika atgriezeniskā saite ir būtiska. 🛠️

Visbeidzot, mēs iekļāvām testēšanas metodes, lai pārbaudītu, vai tiek izmantots pareizais kodols un tulks. Izmantojot tādas komandas kā "kurš pitons” piezīmju grāmatiņā apstiprina, ka piezīmju grāmatiņa norāda uz paredzēto vidi. Turklāt Python skripti izmanto uz apakšprocesu balstītu validāciju, lai pārbaudītu kodola reģistrāciju un ceļa precizitāti. Tas nodrošina, ka jūsu iestatījums ir stabils un bez kļūdām, paverot ceļu vienmērīgai kodēšanas pieredzei. Šīs darbības, lai arī nedaudz tehniskas, ir atkārtoti lietojamas un nodrošina uzticamu sistēmu ikvienam izstrādātājam, kurš cīnās ar Jupyter un VS koda integrāciju.

# 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()

Virtuālās vides konfigurāciju apgūšana programmā Jupyter un VS Code

Vēl viens būtisks virtuālās vides pārvaldīšanas aspekts Jupyter piezīmjdatoros ar VS kodu ir vides mainīgo konfigurācijas izpratne. Vides mainīgajiem ir būtiska nozīme, lai nodrošinātu, ka Jupyter kodoli norāda uz pareizajiem Python ceļiem un piekļūst nepieciešamajām atkarībām. Konfigurējot šos mainīgos, varat izvairīties no gadījumiem, kad kodols nevar ielādēt bibliotēkas vai norāda uz nepareizu Python tulku. Tas ir īpaši svarīgi izstrādātājiem, kuri strādā pie sarežģītiem projektiem ar īpašām izpildlaika prasībām. 🌟

Piemēram, iestatot PITONPATS vides mainīgais ļauj paplašināt moduļa meklēšanas ceļu programmā Python. Tas ir noderīgi, ja jūsu projekta struktūrā ir iekļauti pielāgoti moduļi vai skripti, kas atrodas ārpus standarta direktorijiem. Šos ceļus varat pievienot virtuālās vides aktivizēšanas laikā, lai nodrošinātu netraucētu integrāciju ar Jupyter piezīmjdatoriem. Šis paņēmiens samazina kļūdas un palielina produktivitāti, jo īpaši, strādājot ar smagiem datiem vai mašīnmācīšanās konveijeriem.

Turklāt videi specifisku konfigurāciju pārvaldīšana tieši VS kodā, izmantojot settings.json fails nodrošina racionalizētu darbplūsmu. Tas ļauj darbvietā norādīt tādus iestatījumus kā Python ceļš, termināļa aktivizācijas komandas un Jupyter kodola preferences. Izmantojot šos rīkus, jūs izveidojat saskaņotāku un efektīvāku izstrādes vidi, samazinot manuālās konfigurācijas izmaksas, vienlaikus saglabājot konsekvenci sesijās.