VSCode 搭配 Jupyter 插件可实现类 Jupyter Lab 的交互式编程体验。需安装官方 Jupyter 插件、配置 Python 环境及 ipykernel，新建 .ipynb 文件后选择对应 kernel；支持 cell 编辑、运行、Markdown 切换；.py 文件中用 # %% 分隔 cell 可无缝调试与导出；配合自动激活、免选 kernel 等设置提升效率。
VSCode 搭配 Jupyter 插件，能让你在轻量编辑器里获得接近 Jupyter Lab 的交互式编程体验，关键在于配置得当、操作顺手。
安装核心插件与内核
打开 VSCode 扩展市场，搜索并安装官方 Jupyter 插件（Microsoft 出品）。确保你已安装 Python，并通过 pip 或 conda 安装了 jupyter 和对应环境的 ipykernel。比如在某个虚拟环境中运行：
pip install jupyter ipykernelpython -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"
重启 VSCode 后，新建 .ipynb 文件，右上角会显示 kernel 选择按钮，选中你刚注册的环境即可开始运行代码块。
像用 Notebook 一样写代码
在 .ipynb 文件中，按 Enter 可在当前 cell 内换行；Esc 退出编辑模式，再按 B 或 A 在下方或上方插入新 cell；Y 切为代码 cell，M 切为 Markdown cell。运行用 Ctrl+Enter（当前 cell）或 Shift+Enter（运行后跳到下一个 cell）。
输出区域默认紧跟 cell 下方，支持图表、表格、HTML 渲染，和传统 Notebook 基本一致。
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无缝切换脚本与 Notebook
VSCode 支持直接在普通 .py 文件里写 Jupyter 风格代码：用 # %% 分隔 cell。保存后点击右上角 “Run Cell” 按钮，就能逐段执行，变量保留在当前 kernel 中。适合从脚本快速调试，也方便把验证好的逻辑导出为干净的 Python 文件。
还可以右键 cell 区域选择 “Export to Python”，一键生成不含 metadata 的纯脚本。
提升效率的小技巧
- 启用 “Jupyter: Enable Automatic Activation”，打开
.ipynb或含# %%的.py文件时自动激活 Jupyter 功能 - 在设置中搜索 “jupyter.askForKernel”，设为
false可跳过每次手动选 kernel - 用
Ctrl+Shift+P输入 “Jupyter: Create New Blank Notebook” 快速新建 notebook - 终端中启动的 kernel 会出现在命令面板的 “Jupyter: Select Interpreter to Start Jupyter Server” 列表里，方便复用已有服务
基本上就这些。不复杂但容易忽略细节，配好一次，后续写数据分析、模型实验、教学演示都更顺手。
