vscode 的 git 插件如何忽略 jupter 文件的输出

VSCode 中的 Git 插件通常不会直接提供忽略 Jupyter（IPython notebook 或 JupyterLab）文件输出的功能，因为 Git 主要是版本控制系统，专注于跟踪代码文件的变化。然而，你可以通过配置 `.gitignore` 文件来达到这个目的。

`.gitignore` 是一个文本文件，告诉 Git 软件哪些文件或目录不应该被添加到仓库中。对于 Jupyter 输出（比如 `.ipynb_checkpoints`、`__pycache__` 文件夹），你可以在 `.gitignore` 文件中添加如下内容：

*.ipynb_checkpoints/
__pycache__
*.log
!*.ipynb

这行表示忽略所有以 `.ipynb_checkpoints` 开头的文件，`__pycache__` 文件夹，以及任何.log结尾的文件（可能包含日志信息）。最后一行 `!*.ipynb` 则明确指定不忽略 `.ipynb` 文件本身（即 Jupyter notebook 文件），这样你在修改了 notebook 内容并保存后，Git 将会追踪它们。

如果你使用的是 VSCode 的 Git 集成，可以右键点击项目根目录，选择 "Git" -> "Add .gitignore" 来创建或编辑这个文件。

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VSCode 和 Jupyter 是两种常用的开发工具，用于不同的开发场景。

VSCode（Visual Studio Code）是一款轻量级的集成开发环境（IDE），由微软开发。它提供了丰富的功能和插件，支持多种编程语言和框架。VSCode 可以用于编写和调试代码，具有强大的代码编辑功能，包括代码补全、智能提示、代码重构等。它还支持版本控制系统（如 Git）和任务管理器，方便团队协作和项目管理。VSCode 的插件生态系统非常丰富，用户可以根据自己的需求安装各种插件来扩展功能。

Jupyter 是一个交互式笔记本工具，以网页形式呈现。它支持多种编程语言，最常用的是 Python。Jupyter 提供了一个交互式环境，可以一边编写代码一边运行，并且可以将代码和结果以文本、图像等形式整合在一起，方便展示和分享。Jupyter 的核心是 Notebooks，它可以包含代码、文本、图表、公式等内容，并且支持实时运行和修改。Jupyter 还支持许多扩展，可以方便地进行数据分析、机器学习等任务。

总结来说，VSCode 适用于编写和调试代码，具有丰富的编辑功能和插件生态；而 Jupyter 则适用于交互式的数据分析和展示，便于代码和结果整合。具体选择哪个工具取决于你的开发需求和个人偏好。

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### VSCode与Jupyter集成及对比

#### VSCode中的Jupyter集成

VSCode已经内置了对Jupyter笔记本的支持，允许开发者在同一环境中享受两者的优点。安装最新版的VSCode以及Python扩展之后，可以直接打开`.ipynb`文件并运行其中的代码单元格[^1]。

对于希望利用VSCode强大编辑特性的数据科学家来说，这种集成方式非常有用。它不仅保留了传统Jupyter Notebook的优点——即交互式的计算环境和支持Markdown格式化文本的能力，还引入了许多来自IDE的功能改进，例如更强大的语法高亮显示、智能感知(IntelliSense)，甚至可以在不离开当前窗口的情况下管理虚拟环境和依赖项[^3]。

#### 功能比较

| 特性 | Jupyter Notebook | VS Code with Jupyter |
| --- | --- | --- |
| **交互性** | 提供即时反馈机制，适合探索性和实验性质的任务 | 继承自Jupyter的核心优势，同时增加了更多定制选项 |
| **编辑体验** | 基于浏览器的应用程序，易于上手 | 结合了完整的IDE特性，如高级代码导航、重构工具等 |
| **版本控制兼容性** | 文件结构简单(.ipynb),但可能难以处理复杂的变更历史记录 | 更容易与Git等工作流相结合，简化项目管理和协作过程 |
| **可扩展性** | 主要面向数据科学领域，支持多语言内核 | 支持广泛的编程语言和技术栈，并拥有庞大的社区贡献插件库 |

值得注意的是，在某些特定场景下，比如大规模分布式训练或者需要特殊硬件加速的情况，Cube Studio这样的平台可能会提供更加专业的解决方案，它们通常会预配置好适用于不同应用场景（如大数据处理或机器学习模型构建）的容器镜像[^4]。

# 这是一个简单的例子来展示如何在VSCode中使用Jupyter魔法命令
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()