Jupyter نوٹ بک کو ڈیبگ کرنے کے لیے بصری اسٹوڈیو کوڈ میں ورچوئل ماحول کا استعمال کیسے کریں

Jupyter نوٹ بک میں اپنے ورچوئل ماحول کو ہموار کرنا

اس کی تصویر بنائیں: آپ نے ایک Python پروجیکٹ ترتیب دیا ہے، ایک ورچوئل ماحول کے ساتھ صاف ستھرا ترتیب دیا گیا ہے، اور آپ کے ٹرمینل میں ہر چیز بے عیب طریقے سے کام کرتی ہے۔ 🛠️ لیکن جب آپ اپنی Jupyter نوٹ بک کو VS کوڈ میں کھولتے ہیں، تو کرنل کا انتخاب آپ کے ورچوئل ماحول کو نہیں پہچانتا ہے۔ مایوس کن، ٹھیک ہے؟

یہ مسئلہ آپ کے خیال سے کہیں زیادہ عام ہے، خاص طور پر جب متعدد ٹولز جیسے Jupyter ایکسٹینشن، Pylance، اور Python کے مخصوص ورژن کو جگل رہے ہوں۔ ipython kernel install کے ساتھ کرنل بنانے یا اپنے ترجمانوں میں Python executables کو شامل کرنے کے باوجود، نوٹ بک اب بھی درست سیٹ اپ سے محروم رہ سکتی ہے۔ 😤

اچھی خبر؟ آپ اس جنگ میں اکیلے نہیں ہیں، اور ایک حل بھی ہے۔ میرے سمیت بہت سے ڈویلپرز نے اس مسئلے کا سامنا کیا ہے اور Jupyter میں استعمال ہونے والے ماحول کو آپ کے ٹرمینل میں کنفیگر کیے گئے ماحول کے ساتھ ہم آہنگ کرنے کے لیے اقدامات کیے ہیں۔ یہ صف بندی مستقل رویے، خودکار تکمیل، اور بغیر کسی رکاوٹ ڈیبگنگ کے تجربے کو یقینی بناتی ہے۔

اس گائیڈ میں، میں آپ کے ورچوئل ماحول کو Jupyter کی کرنل لسٹ میں ظاہر کرنے اور اسے VS Code میں مناسب طریقے سے ترتیب دینے کے لیے آزمائشی طریقے شیئر کروں گا۔ آخر تک، آپ Jupyter میں Python کوڈ کے ساتھ آسانی سے ڈیبگ اور تعامل کریں گے، بالکل اسی طرح جیسے آپ ٹرمینل میں کرتے ہیں۔ 🚀

Jupyter نوٹ بک میں ورچوئل انوائرمنٹ انٹیگریشن کو غیر مقفل کرنا

پہلے فراہم کردہ اسکرپٹ ڈویلپرز کو درپیش ایک عام مسئلے کو حل کرتے ہیں: VS کوڈ کے اندر Jupyter Notebooks میں انٹرایکٹو کوڈنگ کے لیے ایک ورچوئل ماحول فراہم کرنا۔ سب سے پہلے، ہم ورچوئل ماحول کو Jupyter کرنل کے طور پر رجسٹر کرنے پر توجہ مرکوز کرتے ہیں۔ ipykernel پیکج یہ نقطہ نظر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ورچوئل ماحول کو Jupyter کے ذریعے پہچانا گیا ہے، جس سے آپ اسے کرنل ڈراپ ڈاؤن سے منتخب کر سکتے ہیں۔ یہ قدم اہم ہے کیونکہ یہ نوٹ بک میں استعمال ہونے والے ماحول کو ٹرمینل ماحول کے ساتھ ہم آہنگ کرتا ہے، پائتھون اسکرپٹ کو چلاتے وقت مستقل رویے کو فعال کرتا ہے۔ 🚀

مثال کے طور پر، تصور کریں کہ آپ نے ابھی اپنے ورچوئل ماحول کو چالو کیا ہے اور اپنے پروجیکٹ کے لیے تمام ضروری انحصار انسٹال کر لیے ہیں۔ آپ اپنے کوڈ کو انٹرایکٹو طریقے سے ڈیبگ کرنے کی کوشش کرتے ہیں، لیکن Jupyter عالمی ترجمان کو ڈیفالٹ کرتا ہے، جس کی وجہ سے لائبریریاں غائب ہوتی ہیں اور دیگر خرابیاں ہوتی ہیں۔ انسٹال کر کے ipykernel اپنے ورچوئل ماحول میں اور فراہم کردہ کمانڈ کا استعمال کرتے ہوئے اسے رجسٹر کرکے، آپ اس طرح کے تضادات کو ختم کرتے ہیں اور ورک فلو کو آسان بناتے ہیں۔

اگلا، اسکرپٹس واضح کرتی ہیں کہ ترجمانوں کے انتظام کے لیے VS کوڈ کے ازگر کی توسیع کو کس طرح ترتیب دیا جائے۔ VS کوڈ میں ایک ترجمان کے طور پر ورچوئل ماحول کی Python بائنری کو دستی طور پر شامل کر کے، آپ اسے IDE کے ماحولیاتی نظام میں ضم کر دیتے ہیں۔ یہ قدم نہ صرف دانا کے انتخاب کو ہموار بناتا ہے بلکہ اس بات کو بھی یقینی بناتا ہے کہ پائتھون سے متعلق دیگر خصوصیات، جیسے IntelliSense اور Pylance کی طرف سے فراہم کردہ خودکار تکمیل، مکمل طور پر فعال ہیں۔ یہ انضمام خاص طور پر فائدہ مند ہے جب پیچیدہ پروجیکٹس کے ساتھ کام کر رہے ہیں جہاں ڈیبگنگ اور ریئل ٹائم فیڈ بیک اہم ہیں۔ 🛠️

آخر میں، ہم نے جانچ کے طریقے شامل کیے تاکہ یہ تصدیق ہو سکے کہ صحیح دانا اور ترجمان استعمال ہو رہے ہیں۔ کمانڈز کا استعمال کرتے ہوئے جیسے "کون سا ازگرنوٹ بک میں اس بات کی تصدیق ہوتی ہے کہ نوٹ بک مطلوبہ ماحول کی طرف اشارہ کر رہی ہے۔ مزید برآں، پائتھون اسکرپٹس کرنل رجسٹریشن اور راستے کی درستگی کی جانچ کرنے کے لیے ذیلی عمل پر مبنی توثیق کا استعمال کرتی ہیں۔ یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ آپ کا سیٹ اپ مضبوط اور غلطی سے پاک ہے، کوڈنگ کے ایک ہموار تجربے کی راہ ہموار کرتا ہے۔ یہ اقدامات، جبکہ قدرے تکنیکی ہیں، دوبارہ قابل استعمال ہیں اور کسی بھی ڈویلپر کے لیے ایک قابل اعتماد فریم ورک فراہم کرتے ہیں جو Jupyter اور VS کوڈ کے انضمام کے ساتھ جدوجہد کر رہے ہیں۔

# 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()

Jupyter اور VS کوڈ میں ورچوئل انوائرنمنٹ کنفیگریشن میں مہارت حاصل کرنا

VS کوڈ کے ساتھ Jupyter Notebooks میں ورچوئل ماحول کے انتظام کا ایک اور اہم پہلو ماحولیاتی متغیرات کی ترتیب کو سمجھنا ہے۔ ماحولیاتی متغیرات اس بات کو یقینی بنانے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں کہ آپ کے Jupyter کرنل درست ازگر کے راستوں کی طرف اشارہ کرتے ہیں اور مطلوبہ انحصار تک رسائی حاصل کرتے ہیں۔ ان متغیرات کو ترتیب دے کر، آپ ایسے منظرناموں سے بچ سکتے ہیں جہاں آپ کا دانا لائبریریوں کو لوڈ کرنے میں ناکام ہو جاتا ہے یا Python کے غلط ترجمان کی طرف اشارہ کرتا ہے۔ رن ٹائم کی مخصوص ضروریات کے ساتھ پیچیدہ پروجیکٹس پر کام کرنے والے ڈویلپرز کے لیے یہ خاص طور پر اہم ہے۔ 🌟

مثال کے طور پر، ترتیب دینا پائتھون پیتھ Environment variable آپ کو Python میں ماڈیول سرچ پاتھ کو بڑھانے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ اس وقت مفید ہے جب آپ کے پروجیکٹ کے ڈھانچے میں معیاری ڈائریکٹریز کے باہر موجود حسب ضرورت ماڈیولز یا اسکرپٹ شامل ہوں۔ آپ ان راستوں کو ورچوئل انوائرمنٹ ایکٹیویشن کے دوران شامل کر سکتے ہیں تاکہ Jupyter Notebooks کے ساتھ ہموار انضمام کو یقینی بنایا جا سکے۔ یہ تکنیک غلطیوں کو کم کرتی ہے اور پیداواری صلاحیت کو بڑھاتی ہے، خاص طور پر جب ڈیٹا بھاری کاموں یا مشین لرننگ پائپ لائنز پر کام کر رہے ہوں۔

مزید برآں، VS کوڈ کا استعمال کرتے ہوئے براہ راست ماحول سے متعلق کنفیگریشنز کا انتظام کرنا settings.json فائل ایک ہموار ورک فلو فراہم کرتی ہے۔ یہ آپ کو اپنے ورک اسپیس میں Python پاتھ، ٹرمینل ایکٹیویشن کمانڈز، اور Jupyter کرنل کی ترجیحات جیسی سیٹنگز کی وضاحت کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ان ٹولز کا فائدہ اٹھا کر، آپ سیشنوں میں مستقل مزاجی کو برقرار رکھتے ہوئے دستی کنفیگریشن کے اوور ہیڈ کو کم کرتے ہوئے، زیادہ مربوط اور موثر ترقیاتی ماحول بناتے ہیں۔