科研/数据分析:JupyterLab。 工程化开发:VS Code + Jupyter 插件。 灵活切换:多数开发者会同时使用 JupyterLab 和 VS Code,根据场景选择工具。 建议先掌握JupyterLab和VS Code的基础操作,再根据项目需求深入特定功能。 迁移与学习建议 1. 从 Notebook
Keymap：自定义快捷键。比如设置`Ctrl Shift L`一键格式化代码，比VS Code原生快捷键更顺手。Material Theme：支持256色主题，实测在暗色模式下，对比度提升40%，长时间编码眼睛疲劳度降低。 extensions：集成终端、文件管理器等工具。在同一个侧边栏就能完成代码提交和Docker容器操作。五、隐藏功能：你可能不知道的插件...
除了 Python 之外,Jupyter Notebook 还可以支持Java、R、Julia和其他流行的编程语言。VS Code Python 插件已提供了对 Jupyter Notebook 的本地支持。 Jupyter 下载地址:https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsai.jupyter 原文链接:https://medium.com/better-programming/the-best-vs-code-e...
在VS Code中配置Jupyter使用远程服务器内核,可以按照以下步骤进行: 安装Jupyter扩展: 在VS Code中,打开Extensions视图(可以使用快捷键Ctrl+Shift+X),搜索“Jupyter”插件,并选择安装。 打开命令面板: 使用快捷键Ctrl+Shift+P(Windows/Linux)或Cmd+Shift+P(Mac)打开VS Code的命令面板。 指定远程Jupyter服务器: ...
在VS Code 的插件市场,搜索 “Python”,安装由微软官方维护的 Python 扩展。该插件提供了代码智能补全、调试支持、Jupyter Notebook 集成等核心功能,是 Python 开发的必备工具。 打开VSCode,点击左侧活动栏中的“扩展”(Extensions)图标。 在搜索框中输入“Python”,然后选择由Microsoft开发的官方插件进行安装。
通用VS Code扩展 让我们从介绍一些通用的扩展开始,这些扩展可以在VSCode中提高工作效率并提供更好的用户体验。 Prettier Remote SSH Live Share Better Comments CodeSnap Code Runner Path Intellisense vscode-icons Night Owl 1. Prettier Prettier是一种被广泛采用的代码格式化工具,它可以在您的项目中实现一致的代码风...
打开左侧栏目的 extensions 插件,搜索 chinese,可以改为中文 搜索Microsoft python,点击安装后,会自动安装一些扩展包 debbuger 搜索jupyter,点击安装后,会自动安装一些扩展包 jupyter notebook 3. VS code 环境配置 新建一个文件夹 (未来代码存储的文件夹) 右键打开文件夹,选中 Open with Code 选中"信任父文件夹 XX...
to be used as a Jupyter kernel. This isNOT a Jupyter kernel--you must have Python environment in which you've installed theJupyter package, though many language kernels will work with no modification. To enable advanced features, modifications may be needed in the VS Code language extensions....
modification. To enable advanced features such as full IntelliSense and debugging, there may be modifications needed in the VS Code language extensions. These will be documented as the project evolves. The screenshot below shows viewing and running a Julia Notebook in VS Code using the Jupyter ...
我这会就是再次遇到了,想用VSCode连接服务器上的jupyter notebook运行tensorflow代码,这样在本地的VScode中直接写代码就方便了很多。整个过程很简单,我自诩记性也不错,但还是不如这白纸黑字来的保险,查资料也是很花时间的。首先是本机与服务器之间配置ssh就不仔细描述了,要是忘了google一下“ssh远程登录服务器”大...