VSCode 搭配官方 Jupyter 插件即可实现高效交互式编程：支持代码补全、实时可视化、变量检查与 Markdown 融合；推荐启用新内核选择器，conda 环境需手动指定解释器；.ipynb 适合分享与教学，.py 文件用 #%% 分隔可获 cell 功能；调试、绘图、DataFrame 预览均在单窗口完成；辅以清除输出、移动 cell 等快捷键提升效率。
VSCode 搭配 Jupyter 插件，能真正把交互式编程变成一种享受——代码补全、实时可视化、变量检查、Markdown 笔记融合，一气呵成。
装对插件，是流畅体验的第一步
只需安装官方 Jupyter 扩展（由 Microsoft 发布），它已内置 Python 支持和内核管理能力。不必额外装 Python 或 Pylance 插件（除非你有类型提示或 lint 需求），但建议开启 “Jupyter: Use New Kernel Picker” 设置，让内核切换更直观。如果用 conda 环境，确保在命令面板（Ctrl+Shift+P）里选中对应环境的 Python 解释器，Jupyter 才能识别你的包。
用 .ipynb 还是 .py？按场景选
VSCode 支持两种模式：
- .ipynb 文件：标准 Notebook 格式，适合分享、教学、带图表的分析报告；打开即进“单元格编辑”模式，Shift+Enter 运行单个 cell，体验接近传统 Jupyter Lab。
- .py 文件 + #%% 分隔符：写纯脚本时，用 #%% 把代码切成逻辑块，VSCode 会自动渲染为可运行 cell —— 适合日常开发，Git 友好、结构清晰、调试方便。
调试、绘图、变量查看，一个窗口搞定
在 cell 中打断点，直接点击右上角 ▶️ 调试运行，变量会实时出现在侧边栏的 “Variables” 面板；绘图（如 matplotlib）默认内联显示，支持缩放、下载；想看 DataFrame？鼠标悬停或双击变量名，就能展开表格预览。不需要切到浏览器，也不用 print 大量中间结果。
提升效率的小技巧
这些操作不显眼但很实用：
- Ctrl+K Ctrl+U：清除所有 cell 输出（避免误提交大体积 notebook）
- Alt+↑/↓：上下移动整个 cell（比拖拽准得多）
- Ctrl+Shift+P → “Jupyter: Create New Blank Notebook”：快速建新本子，不用先建文件再打开
- 在 Markdown cell 中写 LaTeX 公式，比如 $E=mc^2$，渲染后直接显示数学符号
基本上就这些。不需要复杂配置，也不依赖浏览器，VSCode + Jupyter 的组合，把交互性、工程性和可维护性真正串起来了。
