如何启动Python Interactive Window

在Visual Studio Code (VSCode) 中，启动Python Interactive Window（也称为 Jupyter Console 或 IPython Shell）的步骤如下：

1. 打开VSCode：确保已安装了 Python 和相关扩展，如 Python 的支持、Pandas 等。

2. 导航到项目文件夹：如果在某个项目下工作，将当前工作目录切换到项目文件夹。

3. 工具栏操作：
- 在左侧的活动栏中，找到并点击 "Terminal" 图标，它通常位于调试和终端选项的下方。
- 点击 "New Terminal"，会出现一个新的终端窗口。

4. 运行Python Interactive Window：
- 在新终端中，输入以下命令来启动Python交互式环境（IPython）：

     python

- 按回车键后，你会看到类似 "Python interactive console" 的提示，你现在就可以输入Python代码了。

5. 或者，你也可以选择：
- "Run > Start Interactive Window with Current Python": 这会自动创建一个新的互动窗口，并加载当前项目的Python环境。

6. 利用该窗口，你可以直接使用Pandas等库进行数据操作和分析，甚至创建图表。

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visual studio2022给python设置启动项

Visual Studio 2022可以为Python项目配置定制的启动选项，以便快速运行、调试或测试代码。以下是设置Python启动项的基本步骤：

1. 打开Visual Studio 2022并创建或打开一个Python项目。

2. 点击菜单栏上的“视图”(View)，然后选择“任务”(Tasks) 或者直接按Ctrl+Shift+T快捷键打开任务管理器。

3. 在任务管理器窗口中，右上角点击“新建任务”(New Task) 或者选择“Python”类别下面的模板如"Python Interactive Window" 或 "Python: Current File".

4. 如果你想创建一个新的命令行启动，可以选择“新建文件”(Create a new file) ，然后输入`.py`文件名，添加想要的命令行参数。例如：

   python main.py arg1 arg2

5. 配置完成后，可以在“开始”(Start up) 行填写你设置的命令行内容，这将成为每次项目启动时的默认行为。

6. 可以选择是否保存这个任务，如果需要，可以随时从任务管理器中找到它，调整或编辑设置。

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]。

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