如何使用jupyter调试python

您可以使用以下步骤在Jupyter中调试Python代码：

1. 打开Jupyter Notebooks并创建一个新笔记本。
2. 使用“shift”和“Enter”键运行单元格。
3. 使用“print()”函数输出变量值并检查代码是否按照预期运行。
4. 在代码中使用断点，在需要停止执行的位置设置断点。
5. 使用调试器执行代码，以便在断点处停止执行并检查变量值。

希望这些步骤可以帮助您在Jupyter中成功调试Python代码。

相关问题

jupyter 调试python 如何加断点

在 Jupyter Notebook 中，您可以使用内置的 `%debug` 魔法命令进行调试。这个命令将您带到交互式调试器中，您可以在其中检查变量、查看堆栈跟踪等。

如果您想要在代码中设置断点，请使用 `pdb` 模块。您可以在代码中使用 `import pdb; pdb.set_trace()` 在您希望程序停止执行的位置下设置断点。当程序执行到这个点时，它将停止执行并进入交互式调试器。

以下是一个示例：

import pdb

def my_function():
    x = 1
    y = 2
    pdb.set_trace()  # 设置断点
    z = x + y
    return z

my_function()

当代码执行到 `pdb.set_trace()` 时，程序将停止执行并进入交互式调试器，您可以在其中检查变量、查看堆栈跟踪等。

vscode使用Jupyter运行python

### 配置 Visual Studio Code 使用 Jupyter Notebook 运行 Python 代码

#### 安装必要的扩展
为了能够在 Visual Studio Code (VS Code) 中使用 Jupyter Notebook 来运行 Python 代码，首先需要确保已安装了 Python 扩展以及 Jupyter 扩展。通过 VS Code 的市场可以轻松找到这两个扩展并完成安装[^2]。

#### 创建新的 Jupyter Notebook 文件
一旦上述扩展都准备好了，在左侧活动栏中点击“新建文件夹”图标旁边的下拉菜单，选择 `New File` 并命名为 `.ipynb` 结尾的文件名即可创建一个新的 Jupyter Notebook 文件。此时会自动启动内嵌式的 Jupyter Server。

#### 编写与执行 Python 代码
在新建立的 .ipynb 文件里可以直接编辑 Markdown 和 code cells。对于想要执行一段 Python 代码的情况，只需在一个 cell 内键入相应的 Python 语句，之后按 Shift+Enter 即可对该 cell 下的内容进行求值运算。这使得测试短片段程序变得非常方便快捷。

#### 调试功能支持
当面对复杂的逻辑或是难以定位错误的情况下，利用内置调试工具能够极大提高效率。目前环境下可以通过两种方式实现对 Jupyter Notebook 的有效调试：

- **针对整个笔记本**：借助命令面板（Command Palette），即按下组合键 ⌘⇧P 或者 Ctrl+Shift+P 后输入 "Python: Debug Current File in Interactive Window" 命令来触发整体性的调试过程。

- **单独处理某个单元格**：每个代码块上方都有一个小箭头按钮标记着 “Debug Cell”，它允许开发者专注于特定部分而不必重新加载全部内容。需要注意的是，默认行为只跟踪用户自定义的部分；若希望深入到库函数内部，则需调整设置选项 `"debug.jupyter.breakOnException"` 及关闭 `"datascience.debugJustMyCode"` 设置项[^1]。

import keyword
print(keyword.kwlist)