vscodeはipynbを実行できます

vsコードJupyterノートブックを実行する鍵は、Python環境が適切に構成されていることを確認し、コード実行順序がセルの順序と一致していることを理解し、パフォーマンスに影響を与える可能性のある大きなファイルまたは外部ライブラリに注意してください。 VSコードで提供されるコードの完了とデバッグ関数は、コーディング効率を大幅に改善し、エラーを減らすことができます。

VS Jupyterノートブックを実行するためのコードのヒントとトラップ（.ipynb）

最初にVSコード環境を準備します。 Python拡張機能とJupyter拡張機能をインストールする必要があります。これらの2つの拡張機能は、VSコード拡張ストアで簡単に見つけることができ、インストールプロセスも非常に簡単です。インストールボタンをクリックして、コードを再起動するだけです。上記の手順を完了したら、実際の操作段階を入力します。

.ipynbファイルを開きます。 VSコードはファイルタイプを自動的に認識し、Jupyterノートブックインターフェイスを提供します。おなじみのコードセル、マークダウンセルなどが表示されます。この段階では、Python環境が正しく構成されていることを確認する必要があります。これは、VSコードがPythonインタープリターを見つける場所を既に知っていることを意味します。複数のPythonバージョンがある場合、VSコードは選択できます。 Pythonの正しいバージョンを選択することは非常に重要です。そうしないと、あらゆる種類の予期しないエラーが発生する可能性があります。

これで、コードの書き込みと実行を開始できます。単一のセルを実行する方法は、セルの左側の実行ボタンをクリックするか、ショートカットキーシフトShift Enterを使用することです。これにより、現在のセルのコードが実行され、以下の出力が表示されます。ノートブック全体を実行するには、メニューバーのオプションまたはショートカットキーを使用できます。ここで、コードの実行順序はセルの順序と一致していることに注意する必要があります。以前のセルコードを変更する場合、これらのセルを再実行して最新の結果を確認する必要があります。これは多くの場合、初心者によって見落とされ、デバッグが困難になります。

完了したら、すべてが問題ないかどうかを確認してください。コードを実行した後、出力の結果を注意深く確認して、それらが期待と一致していることを確認してください。エラーが発生した場合、VSコードのデバッグ関数は非常に便利です。ブレークポイントを設定し、コードをステップスルーし、変数の値を表示できます。これにより、問題をすばやく見つけることができます。以前は大規模なデータ分析プロジェクトに対処していましたが、簡単なインデックスエラーのためにプログラムはクラッシュしました。その時点で、私はVSコードのデバッグ機能を使用して段階的にトラブルシューティングを行い、最終的に問題を発見し、多くの時間を節約しました。

Jupyterノートブックを実行するコードの1つの利点は、強力なコード完了と構文の強調機能を強調し、コーディング効率を大幅に改善し、エラーを減らすことです。また、コードのフォーマットツール（ blackなど）など、さまざまな拡張機能もサポートしています。これにより、コードがより標準化されて読みやすくなります。ただし、VSコードは完璧なソリューションではありません。非常に大きなノートブックファイルを扱っている場合、またはノートブックが多数の外部ライブラリに依存している場合、VSコードのパフォーマンスが影響を受け、稼働が遅くなる可能性があります。この場合、JupyterLabまたはその他の専門化されたJupyter環境の使用を検討することをお勧めします。

全体として、VSコードは、Jupyterノートブックを実行するための効率的で便利な方法です。コードの編集、実行、デバッグなどのさまざまな機能を統合し、データサイエンスや機械学習開発者に非常に友好的です。ただし、Python環境を正しく構成し、コード実行順序を理解し、一般的な落とし穴を回避し、その利点を完全にプレイするために、VSコードのデバッグ機能を適切に使用する必要があることを忘れないでください。

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