Kako uporabiti virtualno okolje v kodi Visual Studio za odpravljanje napak v prenosnikih Jupyter

Poenostavitev vašega virtualnega okolja v prenosnikih Jupyter

Predstavljajte si to: nastavili ste projekt Python, ki je lepo konfiguriran z virtualnim okoljem, in v vašem terminalu vse deluje brezhibno. 🛠️ Toda ko odprete svoj Jupyter Notebook v kodi VS, izbira jedra ne prepozna vašega virtualnega okolja. Frustrirajoče, kajne?

Ta težava je bolj pogosta, kot si morda mislite, zlasti pri žongliranju z več orodji, kot so razširitev Jupyter, Pylance in določena različica Python. Kljub ustvarjanju jedra z namestitvijo jedra ipython ali dodajanju izvedljivih datotek Python v vaše tolmače, prenosnik morda še vedno pogreša pravilno nastavitev. 😤

Dobra novica? V tej bitki niste sami in obstaja rešitev. Mnogi razvijalci, vključno z mano, so se soočili s to težavo in odkrili korake za uskladitev okolja, uporabljenega v Jupyterju, s tistim, ki je konfiguriran v vašem terminalu. Ta poravnava zagotavlja dosledno vedenje, samodokončanja in brezhibno izkušnjo odpravljanja napak.

V tem priročniku bom delil preizkušene metode za prikaz vašega virtualnega okolja na Jupyterjevem seznamu jedra in pravilno konfiguracijo v kodi VS. Na koncu boste brez težav odpravljali napake in komunicirali s kodo Python v Jupyterju, tako kot to počnete v terminalu. 🚀

Odklepanje integracije virtualnega okolja v prenosnikih Jupyter

Prej navedeni skripti obravnavajo pogosto težavo, s katero se soočajo razvijalci: omogočanje virtualnega okolja za interaktivno kodiranje v Jupyter Notebooks znotraj kode VS. Najprej se osredotočimo na registracijo virtualnega okolja kot jedra Jupyter z uporabo ipykernel paket. Ta pristop zagotavlja, da Jupyter prepozna virtualno okolje, kar vam omogoča, da ga izberete v spustnem meniju jedra. Ta korak je ključnega pomena, ker uskladi okolje, ki se uporablja v prenosnikih, s terminalskim okoljem, kar omogoča dosledno vedenje pri izvajanju skriptov Python. 🚀

Na primer, predstavljajte si, da ste pravkar aktivirali svoje virtualno okolje in namestili vse potrebne odvisnosti za svoj projekt. Interaktivno poskušate odpravljati napake v kodi, vendar Jupyter privzeto uporablja globalnega tolmača, kar vodi do manjkajočih knjižnic in drugih napak. Z namestitvijo ipykernel znotraj vašega virtualnega okolja in ga registrirate s podanim ukazom, odpravite takšna neskladja in poenostavite potek dela.

Nato skripti ponazarjajo, kako konfigurirati razširitev Python kode VS za upravljanje tolmačev. Z ročnim dodajanjem binarne datoteke Python virtualnega okolja kot tolmača v kodi VS jo integrirate v ekosistem IDE. Ta korak ne samo, da naredi izbiro jedra brezhibno, ampak tudi zagotovi, da druge funkcije, specifične za Python, kot sta IntelliSense in samodejno dokončanje, ki ga zagotavlja Pylance, popolnoma delujejo. Ta integracija je še posebej koristna pri delu s kompleksnimi projekti, kjer sta odpravljanje napak in povratne informacije v realnem času kritična. 🛠️

Nazadnje smo vključili metode testiranja za preverjanje, ali se uporabljata pravilno jedro in tolmač. Uporaba ukazov, kot je "kateri python” v zvezku potrjuje, da je zvezek usmerjen v predvideno okolje. Poleg tega skripti Python uporabljajo validacijo na podlagi podprocesov za preverjanje registracije jedra in točnosti poti. To zagotavlja, da je vaša nastavitev robustna in brez napak, kar utira pot nemoteni izkušnji kodiranja. Čeprav so ti koraki nekoliko tehnični, jih je mogoče ponovno uporabiti in zagotavljajo zanesljiv okvir za vse razvijalce, ki se spopadajo z integracijo Jupyter in 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()

Obvladovanje konfiguracij virtualnega okolja v Jupyterju in kodi VS

Drugi ključni vidik upravljanja virtualnih okolij v prenosnikih Jupyter s kodo VS je razumevanje konfiguracije spremenljivk okolja. Spremenljivke okolja igrajo ključno vlogo pri zagotavljanju, da vaša jedra Jupyter kažejo na pravilne poti Python in dostopajo do zahtevanih odvisnosti. S konfiguracijo teh spremenljivk se lahko izognete scenarijem, ko vaše jedro ne uspe naložiti knjižnic ali kaže na napačen tolmač Python. To je še posebej pomembno za razvijalce, ki delajo na kompleksnih projektih s posebnimi zahtevami glede časa izvajanja. 🌟

Na primer, nastavitev PYTHONPATH spremenljivka okolja vam omogoča razširitev poti iskanja modula v Pythonu. To je uporabno, kadar struktura vašega projekta vključuje module ali skripte po meri, ki se nahajajo zunaj standardnih imenikov. Te poti lahko dodate med aktivacijo virtualnega okolja, da zagotovite brezhibno integracijo z Jupyter Notebooks. Ta tehnika zmanjša napake in poveča produktivnost, zlasti pri delu s podatkovno zahtevnimi nalogami ali cevovodih strojnega učenja.

Poleg tega upravljanje konfiguracij, specifičnih za okolje, neposredno v kodi VS z uporabo nastavitve.json omogoča poenostavljen potek dela. To vam omogoča, da v svojem delovnem prostoru določite nastavitve, kot so pot Python, ukazi za aktiviranje terminala in nastavitve jedra Jupyter. Z uporabo teh orodij ustvarite bolj kohezivno in učinkovito razvojno okolje, zmanjšate stroške ročne konfiguracije in hkrati ohranite doslednost med sejami.