Cara Menggunakan Persekitaran Maya dalam Kod Visual Studio untuk Nyahpepijat Buku Nota Jupyter

Memperkemas Persekitaran Maya Anda dalam Buku Nota Jupyter

Bayangkan ini: anda telah menyediakan projek Python, dikonfigurasikan dengan kemas dengan persekitaran maya, dan semuanya berfungsi dengan sempurna di terminal anda. 🛠️ Tetapi apabila anda membuka Buku Nota Jupyter anda dalam Kod VS, pemilihan kernel tidak mengenali persekitaran maya anda. Mengecewakan, bukan?

Isu ini lebih biasa daripada yang anda fikirkan, terutamanya apabila menyulap berbilang alatan seperti sambungan Jupyter, Pylance dan versi Python tertentu. Walaupun mencipta kernel dengan pemasangan kernel ipython atau menambah executable Python pada penterjemah anda, buku nota mungkin masih terlepas persediaan yang betul. 😤

Berita baik? Anda tidak bersendirian dalam pertempuran ini, dan ada penyelesaiannya. Ramai pembangun, termasuk saya sendiri, telah menghadapi masalah ini dan menemui langkah-langkah untuk menyelaraskan persekitaran yang digunakan dalam Jupyter dengan persekitaran yang dikonfigurasikan dalam terminal anda. Penjajaran ini memastikan gelagat yang konsisten, pelengkapan automatik dan pengalaman penyahpepijatan yang lancar.

Dalam panduan ini, saya akan berkongsi kaedah yang diuji untuk menjadikan persekitaran maya anda muncul dalam senarai kernel Jupyter dan mengkonfigurasinya dengan betul dalam Kod VS. Pada akhirnya, anda akan dengan mudah menyahpepijat dan berinteraksi dengan kod Python dalam Jupyter, seperti yang anda lakukan di terminal. 🚀

Membuka kunci Integrasi Persekitaran Maya dalam Buku Nota Jupyter

Skrip yang disediakan sebelum ini menangani isu biasa yang dihadapi oleh pembangun: menjadikan persekitaran maya tersedia untuk pengekodan interaktif dalam Jupyter Notebooks dalam Kod VS. Pertama, kami menumpukan pada mendaftarkan persekitaran maya sebagai kernel Jupyter menggunakan ipykernel pakej. Pendekatan ini memastikan persekitaran maya diiktiraf oleh Jupyter, membolehkan anda memilihnya daripada dropdown kernel. Langkah ini penting kerana ia menjajarkan persekitaran yang digunakan dalam buku nota dengan persekitaran terminal, membolehkan tingkah laku yang konsisten semasa menjalankan skrip Python. 🚀

Sebagai contoh, bayangkan anda baru sahaja mengaktifkan persekitaran maya anda dan memasang semua kebergantungan yang diperlukan untuk projek anda. Anda cuba menyahpepijat kod anda secara interaktif, tetapi Jupyter lalai kepada penterjemah global, yang membawa kepada kehilangan perpustakaan dan ralat lain. Dengan memasang ipykernel dalam persekitaran maya anda dan mendaftarkannya menggunakan arahan yang disediakan, anda menghapuskan percanggahan tersebut dan memudahkan aliran kerja.

Seterusnya, skrip menggambarkan cara mengkonfigurasi sambungan Python VS Code untuk mengurus penterjemah. Dengan menambahkan binari Python persekitaran maya secara manual sebagai penterjemah dalam Kod VS, anda menyepadukannya ke dalam ekosistem IDE. Langkah ini bukan sahaja menjadikan pemilihan kernel lancar tetapi juga memastikan ciri khusus Python yang lain, seperti IntelliSense dan pelengkapan automatik yang disediakan oleh Pylance, berfungsi sepenuhnya. Penyepaduan ini amat berfaedah apabila bekerja dengan projek yang kompleks di mana penyahpepijatan dan maklum balas masa nyata adalah kritikal. 🛠️

Akhir sekali, kami menyertakan kaedah ujian untuk mengesahkan bahawa kernel dan penterjemah yang betul sedang digunakan. Menggunakan arahan seperti “ular sawa yang mana” dalam buku nota mengesahkan bahawa buku nota itu menghala ke persekitaran yang dimaksudkan. Selain itu, skrip Python menggunakan pengesahan berasaskan subproses untuk menyemak pendaftaran kernel dan ketepatan laluan. Ini memastikan persediaan anda teguh dan bebas ralat, membuka jalan untuk pengalaman pengekodan yang lancar. Langkah ini, walaupun sedikit teknikal, boleh diguna semula dan menyediakan rangka kerja yang boleh dipercayai untuk mana-mana pembangun yang bergelut dengan penyepaduan Jupyter dan 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()

Menguasai Konfigurasi Persekitaran Maya dalam Jupyter dan Kod VS

Satu lagi aspek penting dalam mengurus persekitaran maya dalam Buku Nota Jupyter dengan Kod VS ialah memahami konfigurasi pembolehubah persekitaran. Pembolehubah persekitaran memainkan peranan penting dalam memastikan kernel Jupyter anda menghala ke laluan Python yang betul dan mengakses kebergantungan yang diperlukan. Dengan mengkonfigurasi pembolehubah ini, anda boleh mengelakkan senario di mana kernel anda gagal memuatkan perpustakaan atau menunjuk kepada penterjemah Python yang salah. Ini amat penting untuk pembangun yang mengusahakan projek kompleks dengan keperluan masa jalan tertentu. 🌟

Sebagai contoh, menetapkan PYTHONPATH pembolehubah persekitaran membolehkan anda memanjangkan laluan carian modul dalam Python. Ini berguna apabila struktur projek anda melibatkan modul atau skrip tersuai yang terletak di luar direktori standard. Anda boleh menambah laluan ini semasa pengaktifan persekitaran maya untuk memastikan penyepaduan yang lancar dengan Jupyter Notebooks. Teknik ini meminimumkan ralat dan meningkatkan produktiviti, terutamanya apabila menjalankan tugas berat data atau saluran paip pembelajaran mesin.

Selain itu, menguruskan konfigurasi khusus persekitaran secara langsung dalam Kod VS menggunakan settings.json fail menyediakan aliran kerja yang diperkemas. Ini membolehkan anda menentukan tetapan seperti laluan Python, arahan pengaktifan terminal dan keutamaan kernel Jupyter dalam ruang kerja anda. Dengan memanfaatkan alatan ini, anda mencipta persekitaran pembangunan yang lebih padu dan cekap, mengurangkan overhed konfigurasi manual sambil mengekalkan konsistensi merentas sesi.