vscode가 ipynb를 실행할 수 있습니다

vs 코드 Jupyter Notebook을 실행하는 열쇠는 파이썬 환경이 올바르게 구성되도록하고 코드 실행 순서가 셀 순서와 일치하고 성능에 영향을 줄 수있는 큰 파일 또는 외부 라이브러리를 알고 있어야합니다. VS 코드에서 제공하는 코드 완료 및 디버깅 기능은 코딩 효율성을 크게 향상시키고 오류를 줄일 수 있습니다.

Jupyter 노트북 실행을위한 코드 팁 및 트랩 (.ipynb)

대 코드 환경을 먼저 준비하십시오. Python Extensions 및 Jupyter 확장 기능을 설치해야합니다. 이 두 확장은 VS Code Extension Store에서 쉽게 찾을 수 있으며 설치 프로세스도 매우 간단합니다. 설치 버튼을 클릭하고 대 코드를 다시 시작하면됩니다. 위의 단계를 완료 한 후 실제 작동 단계에 입력하십시오.

.ipynb 파일을 엽니 다. vs 코드는 파일 유형을 자동으로 인식하고 Jupyter 노트북 인터페이스를 제공합니다. 친숙한 코드 셀, 마크 다운 셀 등이 표시됩니다. 이 단계에서는 파이썬 환경이 올바르게 구성되어 있는지 확인해야합니다. 이것은 귀하의 VS 코드가 이미 Python 통역사를 찾을 위치를 이미 알고 있음을 의미합니다. 여러 파이썬 버전이있는 경우 대 코드가 선택할 수 있습니다. 올바른 버전의 파이썬을 선택하는 것이 매우 중요합니다. 그렇지 않으면 모든 종류의 예기치 않은 오류가 발생할 수 있습니다.

이제 코드 작성 및 실행을 시작할 수 있습니다. 단일 셀을 실행하는 방법은 셀 왼쪽의 실행 버튼을 클릭하거나 바로 가기 키 Shift Enter 사용하는 것입니다. 이것은 현재 셀에서 코드를 실행하고 아래의 출력을 표시합니다. 전체 노트북을 실행하려면 메뉴 표시 줄에서 옵션 또는 바로 가기 키를 사용할 수 있습니다. 여기서 코드의 실행 순서는 셀 순서와 일치한다는 점에 유의해야합니다. 이전 셀 코드를 수정하면 최신 결과를 확인하려면 해당 셀을 다시 실행해야합니다. 이것은 종종 초보자에 의해 간과되어 디버깅 어려움을 초래합니다.

완료되면 모든 것이 정상인지 확인하십시오. 코드를 실행 한 후에는 출력 결과를주의 깊게 확인하여 기대치와 일치하는지 확인하십시오. 오류가 발생하면 VS 코드의 디버깅 기능이 매우 유용합니다. 브레이크 포인트를 설정하고 코드를 진행하며 변수 값을보고 문제를 신속하게 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 대규모 데이터 분석 프로젝트를 처리했지만 간단한 인덱스 오류로 인해 프로그램이 충돌했습니다. 당시 VS Code의 디버깅 기능을 사용하여 단계별 문제를 해결하고 마침내 문제를 발견하여 많은 시간을 절약했습니다.

Jupyter Notebook을 실행하는 VS 코드의 장점 중 하나는 강력한 코드 완료 및 구문 강조 기능으로 코딩 효율성을 크게 향상시키고 오류를 줄입니다. 또한 코드 형식 도구 (예 : black )와 같은 다양한 확장 기능을 지원하여 코드를보다 표준화하고 읽을 수있게 할 수 있습니다. 그러나 VS 코드는 완벽한 솔루션이 아닙니다. 매우 큰 노트북 파일을 다루거나 노트북이 많은 외부 라이브러리에 의존하는 경우 코드의 성능에 영향을 미치고 속도가 느려질 수 있습니다. 이 경우 Jupyterlab 또는 기타 특수한 Jupyter 환경을 사용하는 것을 고려할 수 있습니다.

전반적으로 VS 코드는 Jupyter 노트북을 실행하는 효율적이고 편리한 방법입니다. 코드 편집, 실행 및 디버깅과 같은 다양한 기능을 통합하며 데이터 과학 및 기계 학습 개발자에게 매우 친숙합니다. 그러나 Python 환경을 올바르게 구성하고 코드 실행 순서를 이해하고 VS 코드의 디버깅 기능을 잘 활용하여 일반적인 함정을 피하고 장점을 완전히 플레이해야합니다.

위 내용은 vscode가 ipynb를 실행할 수 있습니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!