前言

大家都知道，Jupyter Notebook 是一款非常优秀的 Python 开发工具，但编辑 Jupyter Notebook 通常需要在网页上进行，许多本地编辑器并不支持编译 Notebook。然而，最近微软的 Visual Studio Code（简称 VSCode）宣布支持 Jupyter Notebook，这无疑为开发者们带来了极大的便利。本文将详细介绍如何在 VSCode 中实现这一功能，以及如何充分利用这些新功能。

官宣

随着 Python 扩展的更新，Visual Studio Code 将正式支持本地编辑 Jupyter Notebook。这意味着你可以直接在 VSCode 中编辑 .ipynb 文件，并利用其强大的功能来增强 Jupyter Notebook 的交互性。你可以进行源代码控制管理、打开多个文件，并享受诸如智能感知、Git 集成和多文件管理等功能带来的高效开发体验。这些功能不仅提升了数据科学家和开发者的效率，还为他们提供了全新的实验和数据分析方式。你可以通过下载最新的 Python 扩展并在 VSCode 中创建或打开一个 Jupyter Notebook 来亲身体验这一功能。

使用指南

创建或打开 Jupyter Notebook

如果你还没有现有的 Jupyter Notebook 文件，可以使用快捷键 Ctrl + Shift + P（Windows）或 Cmd + Shift + P（macOS）打开 VSCode 的命令面板，然后运行 “Python: Create Blank New Jupyter Notebook” 命令。如果你已经有一个 Jupyter Notebook 文件，只需在 VSCode 中打开该文件即可。VSCode 会自动为你打开一个新的本地 Jupyter 编辑器。

编辑和运行代码

一旦你打开了一个 Jupyter Notebook，你就可以添加新的代码单元格、编写代码、运行单元格，并执行其他必要的操作。这使得整个过程更加灵活和便捷。

智能感知与代码补全

当你在编写代码时，VSCode 的 IntelliSense 功能会为你提供智能的代码补全建议。为了进一步提升你的编码体验，你可以安装我们的 IntelliCode 扩展，这将为你提供基于当前代码环境的智能自动补全建议。通过这种方式，你可以获得 AI 支持的智能感知功能，大大提升开发效率。

变量追踪与数据可视化

VSCode 还提供了变量追踪功能，你可以通过点击 Notebook 工具栏上的“Variables”按钮来实时查看和跟踪变量的变化。这有助于你更好地理解和调试代码。此外，你还可以使用 Plot Viewer 来展示和分析数据，而无需频繁切换界面。

连接远程服务器

当你在创建或打开 Jupyter Notebook 时，VSCode 默认会在本地启动一个 Jupyter 服务器。如果你想连接到远程 Jupyter 服务器，可以通过 VSCode 的命令面板运行 “Specify Jupyter server URI” 命令，并输入相应的服务器 URI。

导出代码

当你准备好将实验性的代码转换为生产级别的 Python 代码时，只需点击顶部工具栏上的“Convert and Save as Python File”按钮。Python 扩展会自动帮你完成所有的工作。之后，你可以在现有的 Python 交互窗口中查看生成的代码，并继续利用 Python 扩展的其他功能，如调试器、重构工具、Visual Studio Live Share 和 Git 源代码控制，以确保代码的质量和稳定性。

调试功能

VSCode 支持调试 Jupyter Notebook，你可以通过将代码导出为 Python 文件并在 Python 交互窗口中运行来实现。未来版本还将引入单元格级别的调试功能，这将进一步提升调试效率。