VS Code结合Jupyter扩展实现高效交互式编程，支持.ipynb文件编辑、单元格执行（Shift+Enter）、变量查看与调试；通过“# %%”标记在.py脚本中创建代码单元，兼顾版本控制与代码复用；集成pandas、matplotlib等库增强数据可视化，支持本地或远程内核管理，统一开发体验，提升数据分析与协作效率。
在数据科学、机器学习和教学领域，交互式编程已成为主流工作方式。Jupyter Notebook 提供了直观的单元格执行与可视化输出，而 VS Code 作为现代代码编辑器，集成了强大的开发功能。将二者结合，能打造一个高效、灵活又不失简洁的编程环境。
VS Code 中原生支持 Jupyter Notebook
VS Code 通过官方扩展“Jupyter”实现了对 .ipynb 文件的完整支持。安装该扩展后，你可以直接在编辑器中打开和编辑 Notebook 文件，无需启动本地服务器。
关键特性包括：
- 以单元格形式组织代码，支持快捷键运行（Shift+Enter）
- 实时显示图表、表格、Markdown 渲染结果
- 变量查看器可浏览当前内核中的变量名、类型与值
- 集成 Python 调试器，可在单元格中逐行调试代码
统一开发体验：从脚本到 Notebook 自由切换
VS Code 允许你在普通 Python 脚本（.py）和 Notebook（.ipynb）之间无缝转换。使用“# %%”标记可将脚本划分为可执行的代码单元，这种格式被称为“Python Interactive”模式。
这样做的好处是：
- 便于版本控制：.py 文件比 .ipynb 更适合 Git 管理
- 提升代码复用性：同一个文件既可用于交互探索，也可作为模块导入
- 利用 IDE 功能：语法高亮、自动补全、错误提示在脚本中同样生效
增强的数据分析与可视化能力
结合 Python 生态库如 pandas、matplotlib、seaborn 或 plotly，VS Code 中的 Jupyter 支持高质量的数据展示。
你可以在单元格中：
- 快速加载 CSV 或数据库数据并预览前几行
- 生成交互式图表并在侧边栏或独立窗口中查看
- 使用 IPython.display 富媒体输出，嵌入 HTML、图像或音频
输出内容会保存在 .ipynb 文件中，方便分享给团队成员或用于报告撰写。
远程内核与多环境管理
VS Code 支持连接本地或远程的 Jupyter Server，甚至可通过 SSH 或 WSL 使用不同系统的 Python 环境。
操作建议：
- 在项目根目录创建 requirements.txt 或 environment.yml，确保环境一致性
- 在命令面板选择“Jupyter: Select Interpreter”切换虚拟环境
- 配置远程服务器时，只需输入 URL 和令牌即可接入已有内核
基本上就这些。VS Code 加上 Jupyter 的组合，既保留了交互式编程的灵活性，又融入了专业编辑器的工程化优势。无论是做数据分析原型、写教学示例，还是构建可维护的模型流程，这套工具链都能胜任。不复杂但容易忽略的是：善用单元格结构和变量检查器，能让探索过程更清晰可控。
