Як використовувати віртуальне середовище в коді Visual Studio для налагодження блокнотів Jupyter

Оптимізація віртуального середовища в ноутбуках Jupyter

Уявіть собі: ви налаштували проект Python, акуратно налаштувавши віртуальне середовище, і все працює бездоганно у вашому терміналі. 🛠️ Але коли ви відкриваєте свій блокнот Jupyter у VS Code, вибір ядра не розпізнає ваше віртуальне середовище. Розчарування, правда?

Ця проблема є більш поширеною, ніж ви думаєте, особливо під час жонглювання кількома інструментами, такими як розширення Jupyter, Pylance та певна версія Python. Незважаючи на створення ядра з інсталяцією ядра ipython або додавання виконуваних файлів Python до ваших інтерпретаторів, блокнот все одно може пропустити правильні налаштування. 😤

Хороші новини? Ви не самотні в цій битві, і є рішення. Багато розробників, у тому числі я, стикалися з цією проблемою та розкрили кроки, щоб узгодити середовище, яке використовується в Jupyter, із середовищем, налаштованим у вашому терміналі. Це вирівнювання забезпечує узгоджену поведінку, автоматичне завершення та безперебійне налагодження.

У цьому посібнику я поділюся перевіреними методами, щоб зробити ваше віртуальне середовище відображеним у списку ядра Jupyter і правильно налаштувати його в VS Code. Зрештою, ви без зусиль зможете налагоджувати та взаємодіяти з кодом Python у Jupyter, як і в терміналі. 🚀

Розблокування інтеграції віртуального середовища в ноутбуках Jupyter

Надані раніше сценарії вирішують поширену проблему, з якою стикаються розробники: створення віртуального середовища для інтерактивного кодування в Jupyter Notebooks у VS Code. По-перше, ми зосереджуємось на реєстрації віртуального середовища як ядра Jupyter за допомогою ipykernel пакет. Цей підхід гарантує, що Jupyter розпізнає віртуальне середовище, дозволяючи вибрати його зі спадного списку ядра. Цей крок є життєво важливим, оскільки він вирівнює середовище, що використовується в ноутбуках, із середовищем терміналу, забезпечуючи послідовну поведінку під час виконання сценаріїв Python. 🚀

Наприклад, уявіть, що ви щойно активували своє віртуальне середовище та встановили всі необхідні залежності для свого проекту. Ви намагаєтеся налагодити код в інтерактивному режимі, але Jupyter за умовчанням використовує глобальний інтерпретатор, що призводить до відсутності бібліотек та інших помилок. Шляхом встановлення ipykernel у вашому віртуальному середовищі та реєструючи його за допомогою наданої команди, ви усуваєте такі невідповідності та спрощуєте робочий процес.

Далі сценарії ілюструють, як налаштувати розширення Python VS Code для керування інтерпретаторами. Вручну додавши двійковий файл Python віртуального середовища як інтерпретатор у VS Code, ви інтегруєте його в екосистему IDE. Цей крок не тільки робить вибір ядра простим, але й гарантує, що інші функції Python, як-от IntelliSense та автозавершення, надані Pylance, повністю функціонують. Ця інтеграція особливо корисна під час роботи зі складними проектами, де налагодження та зворотний зв’язок у реальному часі є критично важливими. 🛠️

Нарешті, ми включили методи тестування, щоб підтвердити, що використовуються правильне ядро ​​та інтерпретатор. Використовуючи такі команди, як «який пітон» у блокноті підтверджує, що блокнот вказує на передбачуване середовище. Крім того, сценарії Python використовують перевірку на основі підпроцесів для перевірки реєстрації ядра та точності шляху. Це гарантує, що ваше налаштування є надійним і безпомилковим, прокладаючи шлях до плавного кодування. Ці кроки, хоч і трохи технічні, можна використовувати повторно та забезпечують надійну структуру для будь-якого розробника, який бореться з інтеграцією Jupyter і 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()

Освоєння конфігурацій віртуального середовища в Jupyter і VS Code

Іншим важливим аспектом керування віртуальними середовищами в Jupyter Notebooks за допомогою VS Code є розуміння конфігурації змінних середовища. Змінні середовища відіграють важливу роль у тому, щоб ядра Jupyter вказували на правильні шляхи Python і отримували доступ до необхідних залежностей. Налаштувавши ці змінні, ви можете уникнути сценаріїв, коли ваше ядро ​​не може завантажити бібліотеки або вказує на неправильний інтерпретатор Python. Це особливо важливо для розробників, які працюють над складними проектами з певними вимогами до часу виконання. 🌟

Наприклад, встановлення PYTHONPATH Змінна середовища дозволяє розширити шлях пошуку модуля в Python. Це корисно, коли структура вашого проекту включає спеціальні модулі або сценарії, розташовані поза стандартними каталогами. Ви можете додати ці шляхи під час активації віртуального середовища, щоб забезпечити повну інтеграцію з Jupyter Notebooks. Ця техніка мінімізує помилки та підвищує продуктивність, особливо під час роботи над завданнями, що містять велику кількість даних, або конвеєрами машинного навчання.

Крім того, керування конфігураціями середовища безпосередньо в коді VS за допомогою settings.json файл забезпечує спрощений робочий процес. Це дає змогу вказати такі параметри, як шлях Python, команди активації терміналу та параметри ядра Jupyter у вашій робочій області. Використовуючи ці інструменти, ви створюєте більш згуртоване та ефективне середовище розробки, зменшуючи накладні витрати на конфігурацію вручну, зберігаючи узгодженість між сеансами.