荐 在VS Code中编写Jupyter Notebook

对于在线学习过机器学习有关课程的朋友来说,Jupyter Notebook应该不陌生。Jupyter Notebook提供了基于Web的交互式机器学习环境,用户无需安装任何软件,只需可以上网的浏览器,就可以体验机器学习。Jupyter Notebook在线环境可以让用户编写Notebook,修改代码,并实时执行,查看结果。不过基于Web的编辑器,并没有提供过多的代码编写辅助,对于习惯使用IDE编写代码的开发人员,裸写机器学习代码,的确不太方便。

现在有个好消息,Visual Studio Code提供了对Jupyter Notebook的本机支持。借助于强大的插件系统,VS Code日益成为机器学习工程师喜爱的编程工具,关于VS Code的介绍,可以参考我前面的一篇文章:

深度学习软件开发环境搭建

下面介绍如何在VS Code中编写和使用Jupyter Notebook。

在VS Code中使用Jupyter Notebook

使用VS Code创建新的Notebook:组合键 CTRL + SHIFT + P ,然后运行 Python: Create Blank New Jupyter Notebook 命令。

在VS Code中打开现有的Notebook:选择菜单: File | Open File… ,打开Jypyter Notebook文件(.ipynb后缀)。

点击单元格左侧的 三角 按钮,可以执行单元格中的代码。

新建或打开Jupyter笔记本文件时,默认情况下,VS Code会自动在本地启动Jupyter服务器。请确保当前的Python环境已经安装了jupyter,可以通过:

<code>conda install jupyter # 或 pip install jupyter</code>

命令安装。如果说你想使用远程Jupyter服务器,抑或你已经在本地启动了Jupyter服务器,你可以自行指定。组合键 CTRL + SHIFT + P ,然后输入 Python: Specify Jupyter Server URI :

Jupyter中编写Python代码,和在VS Code中编写普通的Python代码一样,其方便之处就在于可以执行一小块代码,并立即看到结果。比如我使用matplotlib绘图,图形可以显示在VS Code编辑器中:

非常遗憾的是,VS Code还不支持Jupyter Notebook的调试。要调试Jupyter Notebook,需要首先将其导出为Python文件。导出为Python文件后,即可使用VS Code调试器单步执行代码、设置断点、检查状态并分析问题。关于VS Code调试Python代码,以后有机会再写。

通过插件提升Jupyter Notebook体验

写到这儿,似乎在VS Code中和在Web环境下编写Jupyter Notebook没什么差别。别慌,VS Code的强大就在于其插件。下面介绍一个智能代码补齐插件:IntelliCode。

在插件库中搜索 IntelliCode ,请认准微软出品。安装插件之后,在编写代码时,IntelliSense会在代码单元内为您提供智能代码补齐建议,这里提供的建议是AI基于当前代码上下文提供的自动完成建议,和以前的IntelliSense还不太一样,并不仅仅是包名或者函数名或参数这样的建议。当然,现在的AI还不是特别靠谱,有时提供的一些建议有些智障,期待后续会持续增强吧。

使用VS Code的另一个好处是,您可以通过单击笔记本工具栏中的”variable”按钮来浏览变量的当前状态和值,可以实时跟踪变量的值。这个功能并不需要额外安装插件。

VS Code包含着一个巨大的宝库:插件,里面有各种各样的宝贝,等着我们去发现。等我有更多的心得,再和大家分享。

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