company_banner

Нативное редактирование Jupyter Notebooks в VS Code

Автор оригинала: Microsoft
  • Перевод
С октябрьским релелизом расширения Python, мы рады объявить о поддержке нативного редактирования Jupyter Notebooks в Visual Studio Code! Теперь вы можете напрямую редактировать файлы .ipynb и получать интерактивность Jupyter Notebooks с полной мощью VS Code.

Вы можете управлять исходным кодом, открывать несколько файлов и использовать такие функции, как IntelliSense, интеграцию с Git и управление несколькими файлами. Все они предлагают совершенно новые способы для дата-сайнтистов и разработчиков эффективно экспериментировать и работать с данными. Вы можете попробовать все это уже сегодня, загрузив последнюю версию расширения Python и создав/открыв Jupyter Notebook внутри VS Code.



Начиная с первой публикации наших практик в области анализа данных в VS Code одной из главных функций, которую запрашивали пользователи, являлся макет, похожий на блокнот, для редактирования собственных блокнотов Jupyter в VS Code. В оставшейся части этого поста мы рассмотрим эти новые возможности VS Code.

Начало работы


Для начала, расскажем как начать работу с Jupyter в VS Code.

  • Если у вас еще нет существующего файла Jupyter Notebook, откройте VS Code Command Palette с помощью сочетания клавиш CTRL+SHIFT+P (Windows) или Command+SHIFT+P (macOS) и запустите команду «Python: Create Blank New Jupyter Notebook».
  • Если у вас уже есть файл Jupyter Notebook, это так же просто, как просто открыть этот файл в VS Code. Он автоматически откроется с новым нативным редактором Jupyter.



Открыв Jupyter Notebook, вы можете добавлять новые ячейки, писать код в ячейках, запускать ячейки и выполнять другие действия с блокнотом.

Автозаполнение на базе AI


Во время написания кода IntelliSense даст вам интеллектуальные подсказки прямо в ячейках. Кроме того, вы можете значительно расширить возможности своего редактора, установив наше расширение IntelliCode, чтобы получить IntelliSense на базе AI с более интеллектуальными предложениями автозаполнения, основанными на текущем контексте кода.



Обозреватель переменных


Еще одним преимуществом использования VS Code является то, что вы можете воспользоваться обозревателем переменных и средством просмотра графиков, нажав кнопку «Переменные» на панели инструментов блокнота. Обозреватель переменных поможет вам в реальном времени отслеживать текущее состояние переменных вашего блокнота.



Теперь вы можете просматривать свои наборы данных, фильтровать данные и даже экспортировать графики! Прошли те времена, когда вам приходилось вводить df.head() для просмотра данных.

Подключение к удаленным серверам Jupyter


Когда файл блокнота Jupyter создается или открывается, VS Code автоматически создает сервер Jupyter локально по умолчанию. Если вы хотите использовать удаленный сервер Jupyter, это тоже просто и реализуется с помощью команды «Specify Jupyter server URI» через VS Code command palette и ввод URI сервера.



Экспорт в виде кода Python


Когда вы будете готовы превратить эксперимент в боевой код Python, просто нажмите кнопку «Convert and Save as Python File» на верхней панели инструментов, и пусть расширение Python сделает всю работу за вас. Затем вы можете просмотреть этот код Python в нашем существующем интерактивном окне Python и продолжить работу с функциями расширения Python для дальнейшей подготовки своего кода к продакшену (например с встроенным отладчиком, рефакторингом, Visual Studio Live Share и Git source control.



Отладка


VS Code поддерживает отладку Jupyter Notebooks с помощью функции «Экспорт в виде кода Python», описанной в предыдущем разделе. Когда ваш код появится в интерактивном окне Python, вы можете использовать встроенный отладчик VS Code для отладки кода. Мы работаем над тем, чтобы добавить отладку ячейки в редактор Jupyter в следующем обновлении, так что следите за новостями!
  • +33
  • 7,4k
  • 9
Microsoft
410,12
Microsoft — мировой лидер в области ПО и ИТ-услуг
Поделиться публикацией

Похожие публикации

Комментарии 9

    0

    Просто бомбическая новость!

      0
      Прям с языка сорвал!
    • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
        0
        Пробовал Julia в Jupyter. Вроде еще что-то есть, точно не помню
          0

          В Google collab если для Swift. Думаю причина в том, что не все языки поддерживают REPL, да и сами блокноты удобны только для коротких скриптов.

            0
            Не сказал бы. Блокноты позволяют очень удобно писать по частям. Потом, окончательно — да, согласен, лучше собирать до кучи в какой-то IDE. Но как инструмент исследования и прототипирования — штука исключительно удобная.
            0

            Несколько десятков движков есть


            Jupyter supports over 40 programming languages, including Python, R, Julia, and Scala.

            https://jupyter.org/

              0
              Да дофига языков уже в нём и появляются всё новые! Julia есть, R есть, даже Scala есть! Гляньте на эту тему github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels. Я например уже хочу попробовать разрабатывать в jupyter железо с помощью MyHDL (такая питонья библиотека для разработки железа). Сейчас пишу виджет для Юпитера, позволяющий смотреть vcd-файлы. Исключительно удобная среда! Не представляю себе как раньше жил без этого.
              0
              Отлично! С величайшим удовольствием пользуюсь VS Code

              Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

              Самое читаемое