VS-Code 中 Python 文件与 Jupyter Notebook 实战讲义

前言

在数据科学、软件开发等领域，Python 文件（.py）与 Jupyter Notebook 文件（.ipynb）是最常用的两种文件格式：前者适合编写结构化程序、模块封装；后者支持 “文本 + 代码 + 输出” 的交互式编辑，便于数据分析、实验记录与成果展示。本讲义将从环境搭建→基础操作→进阶功能→实战技巧四个维度，详细讲解在 VS Code 中高效使用这两种文件的方法，兼顾新手入门与进阶需求。

第一部分前期环境准备

在使用 Python 文件与 Jupyter Notebook 前，需完成 VS-Code、Python 环境及必备插件的配置，这是确保后续操作顺畅的基础。

1.1 安装 VS Code

1.1.1 下载与安装步骤

下载渠道：访问 VS-Code 官方网站（https://code.visualstudio.com/），根据操作系统（Windows/macOS/Linux）选择对应版本。

“将 Code 注册为受支持的文件类型的编辑器”：双击.py/.ipynb 文件可直接用 VS Code 打开。

1.1.2 首次启动基础设置

首次打开 VS-Code 后，建议先完成两项基础配置：

设置中文界面：

点击左侧 “扩展” 图标（四个小方块），搜索 “Chinese (Simplified)”，点击 “安装”，重启 VS Code 后自动切换为中文；

调整界面主题：

点击左下角 “管理” 图标（小齿轮）→“颜色主题”，推荐新手选择 “Light+（默认浅色）” 或 “Dark+（默认深色）”，避免视觉疲劳。

1.2 配置 Python 环境

Python 文件与 Jupyter Notebook 的运行依赖 Python 解释器，需先安装 Python 并配置环境变量。

安装 Python

下载 Python：访问 Python 官方网站（https://www.python.org/downloads/），下载 3.9 及以上版本（推荐 3.11，兼容性好）；
安装关键选项（Windows 为例）：

务必勾选 “Add Python.exe to PATH”（自动配置环境变量，避免后续手动设置）；
选择 “Customize installation”，保持默认组件（尤其 “pip” 必须勾选，用于安装 Python 库）；

验证 Python 安装：

打开终端，输入python --version（Windows）或python3 --version（macOS/Linux），显示 Python 版本（如 3.11.4）即成功；
输入pip --version，显示 pip 版本（如 23.1.2）即成功（pip 是 Python 的包管理工具，用于安装 numpy、pandas 等库）。

1.3 安装必备插件

VS-Code 本身不支持 Python 与 Jupyter 功能，需通过插件扩展。在左侧 “扩展” 面板（快捷键Ctrl+Shift+X）搜索并安装以下插件：

插件名称	核心功能	必要性
Python（微软官方）	提供 Python 语法高亮、代码补全、调试、库导入提示等基础功能	必装
Jupyter（微软官方）	支持在 VS Code 中创建、编辑、运行 Jupyter Notebook 文件	必装
Pylance	增强 Python 代码补全（支持类型提示、函数文档）、错误检测，提升开发效率	必装
Data Wrangler	可视化查看 DataFrame 数据（支持筛选、排序、统计摘要），适合数据分析	推荐
GitHub Copilot	AI 辅助编程（生成代码、修复错误、优化逻辑），需 GitHub 账号（首月免费）	可选
Black Formatter	自动格式化 Python 代码（符合 PEP8 规范），保持代码风格统一	推荐

插件安装与验证

安装方法：在扩展面板搜索插件名称，点击 “安装”，无需重启 VS-Code 即可生效；
验证 Python 插件：新建一个.py 文件，输入import pandas，若没有红色波浪线（且有 “安装 pandas” 的提示），说明插件正常工作；
验证 Jupyter 插件：新建一个.ipynb 文件，若能看到 “+ Markdown”“+ Code” 按钮，说明插件正常工作。

第二部分 VS-Code 中 Python 文件（.py）的使用

Python 文件（.py）适合编写完整程序（如脚本、函数、类），支持模块化开发与批量执行。本节从 “新建→编辑→运行→调试→格式化” 全流程讲解操作方法。

2.1 新建 Python 文件

打开工作区：

点击 VS-Code 顶部菜单栏 “文件”→“打开文件夹”，选择之前创建的项目文件夹；
打开后，左侧 “资源管理器” 会显示文件夹内容，方便管理项目文件。

新建.py 文件：

方法 1：在左侧资源管理器中，右键点击项目文件夹→“新建文件”，输入文件名（如data_process.py），确保后缀为.py；
方法 2：按Ctrl+N新建空白文件，点击底部状态栏 “纯文本”，在弹出的 “选择语言模式” 中搜索 “Python”，再按Ctrl+S保存，输入文件名并添加.py后缀。

2.2 运行 Python 文件

VS-Code 提供多种运行 Python 文件的方式，可根据需求选择：

使用 “运行” 按钮（简单直观）

打开.py文件；
点击右上角的 “运行 Python 文件” 按钮；
运行结果会显示在下方 “终端” 面板的 “Python” 标签页中。

第三部分 VS Code 中 Jupyter Notebook（.ipynb）的使用

Jupyter Notebook（.ipynb）是 “交互式计算文档”，由 Markdown 单元格（文本说明）和Code 单元格（代码与输出）组成，适合数据分析、实验记录、教程编写。本节详细讲解其核心操作。

3.1 新建 Jupyter Notebook 文件

3.1.1 新建步骤

新建.ipynb 文件：

方法 1：右键点击项目文件夹→“新建文件”，输入文件名（如EDA_analysis.ipynb），确保后缀为.ipynb；
方法 2：按Ctrl+Shift+P打开命令面板，输入 “Create: New Jupyter Notebook”，自动生成 “Untitled-1.ipynb”，按Ctrl+S重命名并保存到项目文件夹。

3.1.2 选择 Python 解释器（关键步骤）

首次打开.ipynb 文件时，VS-Code 会提示 “选择内核”（即 Python 解释器），需选择之前创建的虚拟环境（如venv）：

点击顶部 “选择内核”（或底部状态栏 “未选择内核”）；
在弹出的列表中，选择 “Python 3.11.4 ('venv') - 本地”（“venv” 为虚拟环境名称）；
若未找到虚拟环境，点击 “输入解释器路径”→“浏览”，选择项目文件夹下venv\Scripts\python.exe（Windows）或venv/bin/python（macOS/Linux）。

3.2 Notebook 核心操作：单元格管理

Notebook 的核心是 “单元格”，分为 Markdown 单元格和 Code 单元格，需掌握单元格的添加、编辑、运行、删除等操作。

3.2.1 单元格类型切换

新建单元格默认是 Code 单元格，点击单元格左上角的 “Code”，可切换为 “Markdown”；
也可通过快捷键切换：选中单元格后，按Esc进入命令模式，按M切换为 Markdown，按Y切换为 Code。

3.2.2 Markdown 单元格：编写文本说明

Markdown 是轻量级标记语言，支持标题、列表、公式、链接等，适合编写实验目的、步骤说明、结果分析。

Markdown 单元格操作

编辑模式：点击单元格内容，直接修改文本；
预览模式：按Ctrl+Enter或点击单元格右上角的 “对勾”，渲染 Markdown 为美观文本；
重新编辑：双击预览后的 Markdown 单元格，回到编辑模式。

3.2.3 Code 单元格：编写与运行代码

Code 单元格用于编写 Python 代码，支持实时运行并显示输出（如数据表格、图表），是 Notebook 的核心功能。

基础操作示例（数据分析）

添加 Code 单元格：

方法 1：点击顶部 “+ Code” 按钮；
方法 2：选中现有单元格，按Esc进入命令模式，按B在下方添加新单元格；

运行代码：

方法 1：点击单元格左侧的 “运行单元格” 按钮（▶️）；
方法 2：按Ctrl+Enter（运行当前单元格，光标留在当前单元格）；
方法 3：按Shift+Enter（运行当前单元格，光标跳至下一个单元格）；

查看输出：运行后，单元格下方会显示输出结果（如df.head()的前 5 行数据表格）。

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