答案：通过安装Jupyter扩展，VSCode可支持Notebook编辑、Python环境管理及代码调试；结合脚本与Notebook实现高效数据科学工作流，支持版本控制与可视化分析。
Visual Studio Code（VSCode）近年来已成为数据科学领域广受欢迎的开发环境，其强大的扩展生态让 Jupyter Notebook 的交互式编程体验无缝集成。通过合理配置，你可以在 VSCode 中实现高效、灵活且可版本控制的数据科学工作流。
启用 Jupyter 扩展
要在 VSCode 中使用 Jupyter Notebook，第一步是安装官方 Jupyter 扩展。该扩展由微软维护，支持 .ipynb 文件的编辑、运行和可视化。
打开 VSCode 的扩展面板（Ctrl+Shift+X），搜索 “Jupyter”，找到由 Microsoft 发布的 Jupyter 扩展并安装。安装完成后，重启编辑器即可识别 .ipynb 文件。
- 安装后可直接在编辑器中打开现有 Notebook
- 支持选择 Python 解释器和虚拟环境
- 自动检测 conda 或 venv 环境中的内核
在 VSCode 中编写与运行 Notebook
VSCode 将 Notebook 拆分为独立的代码单元，提供类似传统 IDE 的编辑体验，同时保留交互性。
你可以通过点击“+”号添加新单元，使用 Shift+Enter 运行当前单元并跳转到下一个。输出结果会直接显示在代码下方，支持图表、Markdown 渲染和变量查看。
- 代码补全、括号匹配和语法高亮功能完整
- 内置变量浏览器，实时查看当前内核中的变量和数据结构
- 支持将 .py 脚本转换为 Notebook 单元（通过 #%% 分隔）
结合脚本与 Notebook 的混合工作流
一个高效的数据科学流程往往包含探索性分析（Notebook）和模块化代码（.py 文件）。VSCode 支持两者共存，便于从实验过渡到生产。
例如，在 Notebook 中验证模型思路后，可将核心逻辑提取为 Python 模块，在项目中导入重用。这种结构更利于测试、调试和团队协作。
- 使用相对导入组织项目代码
- 利用 Python Test Explorer 运行单元测试
- 通过 Git 集成实现版本控制，Notebook 的 JSON 结构也能有效 diff
调试与可视化增强
相比传统 Jupyter 界面，VSCode 提供更强的调试能力。你可以在代码单元中设置断点，逐行执行并查看调用栈和变量状态。
对于数据可视化，Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 图表均可内联显示。大表格数据还可通过“查看为 DataFrame”功能以表格形式浏览，提升可读性。
- 调试器支持条件断点和异常捕获
- 绘图可导出为图像或在独立窗口打开
- 支持 LaTeX 数学公式渲染
基本上就这些。集成 Jupyter 的 VSCode 工作流兼顾了交互式探索与工程化开发的优势，适合从个人项目到团队协作的多种场景。不复杂但容易忽略的是环境一致性——确保 kernel 与项目依赖匹配，能避免大多数运行时问题。
