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VSCODE加codna

时间: 2025-05-06 19:25:56 浏览: 25
### 如何在 VSCode 中安装和配置 Jupyter 扩展以支持 Python 和 Anaconda 环境 #### 安装必要的软件包 为了使 Visual Studio Code (VSCode) 支持 Jupyter Notebook 并能与 Anaconda 环境协同工作,需先确保已安装了最新版的 VSCode 及 Anaconda 发行版[^1]。 #### 安装 Jupyter 扩展 打开 VSCode 的扩展市场,在搜索栏输入 “Jupyter”,找到由 Microsoft 提供的官方插件并点击安装按钮完成安装过程。该操作会自动关联至本地已有的 Python 解释器及其对应的库文件夹下所含有的 ipykernel 组件以便后续能够识别不同的 Python 版本作为内核选项之一[^2]。 #### 配置多版本 Python 内核 对于希望在同一项目中切换不同版本 Python 运行环境的情况,可以通过创建虚拟环境的方式来实现这一目标。具体做法是在命令面板(Ctrl+Shift+P 或 Cmd+Shift+P)里执行 `Python: Select Interpreter` 命令来挑选合适的解释器实例;当涉及到非默认位置存储的自定义路径时,则可能需要手动指定其确切地址。 ```bash # 创建新的虚拟环境用于隔离依赖关系 python -m venv my_env_name ``` 一旦选择了恰当的解释器之后,就可以通过 `.vscode/settings.json` 文件进一步定制化当前工作区内的设置参数,比如指明特定于某个项目的 Python 版本号或是其他个性化需求: ```json { "python.pythonPath": "${workspaceFolder}/venv/bin/python" } ``` #### 使用 Anaconda 环境中的 Python 作为 Jupyter Kernel 为了让 VSCode 下拉菜单里的可用 kernel 列表显示来自 Anaconda 分发渠道下的各个子环境,应当确认这些环境中已经预先激活了 IPython 核心组件——即通过 conda 渠道成功安装过 `ipykernel` 包。接着按照前述方法选取相应的解释器即可让它们出现在可供选择的 kernels 当中[^3]。 ```bash # 向现有 Conda 环境添加 Jupyter 内核支持 conda install ipykernel ```
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