vscode anaconda jupyter

VSCode、Anaconda和Jupyter是三个不同的工具。

VSCode是一个由Microsoft开发的免费跨平台的代码编辑器，它支持多种编程语言和插件，可以进行代码开发、调试和版本控制等。

Anaconda是一个基于Python的数据科学和机器学习的开发环境，它包含了许多常用的Python库，例如NumPy、Pandas、Matplotlib等，并且提供了Jupyter Notebook等交互式编程环境。

Jupyter是一个基于Web的交互式编程环境，支持多种编程语言，例如Python、R、Julia等，可以进行数据分析、可视化、机器学习等工作。在Anaconda中，Jupyter Notebook是默认安装的一个组件，可以方便地进行数据科学的开发和交互式演示。

在VSCode中，可以使用Anaconda插件来方便地管理和使用Anaconda环境，并且也支持使用Jupyter Notebook进行交互式编程。

相关问题

vscode 连接jupyter

### 配置 VSCode 连接到 Jupyter Notebook 或 Jupyter Server

#### 设置本地或远程 Jupyter 服务器连接

为了使 Visual Studio Code 能够连接到 Jupyter 笔记本或是远程的 Jupyter 服务器，需遵循特定的操作流程。

对于想要连接至远程 Jupyter 服务器的情况，获取该服务器的 URL 和 Token 是必要的前提条件[^1]。一旦准备就绪，在 VSCode 内通过调用命令面板并执行 `Jupyter: Specify Jupyter Server for Connections` 命令来指定要连接的目标地址即可完成基本配置工作。

当涉及到具体操作步骤时，如果目标是位于远程位置上的 Linux 服务器，则应先利用 SSH 协议建立安全连接，并确保在 VSCode 的集成终端里能够正常访问这台机器；之后再着手于 Python 环境以及 Jupyter 组件本身的部署——比如创建一个新的 Conda 环境用于承载 Jupyter 应用程序及其依赖项：

conda create --name notebook python=3.7
conda activate notebook
conda install jupyter notebook

上述指令序列展示了怎样基于 Anaconda 发行版快速搭建起适合运行 Jupyter Notebook 的开发环境[^3]。

另外值得注意的是，除了基础的数据科学工具链支持外，VSCode 对于 Jupyter 用户而言还提供了诸如变量查看器这样的辅助特性，允许开发者实时监控正在处理中的数据结构变化情况；同时集成了强大的调试能力，使得编写高质量的交互式分析脚本变得更加容易。

vscode用jupyter插件

### 如何在 Visual Studio Code 中配置和使用 Jupyter 插件

#### 安装 Jupyter 扩展
为了能够在 Visual Studio Code (VSCode) 中使用 Jupyter Notebook 功能，需先安装官方提供的 Python 和 Jupyter 扩展。打开 VSCode 的扩展市场，在搜索栏中分别查找并安装 "Python" 和 "Jupyter"[^1]。

#### 配置开发环境
确保本地计算机上已正确安装 Python 解释器以及 pip 工具。对于某些特定情况下的依赖冲突问题，比如 pyzmq 版本过高带来的兼容性难题，可能需要调整库文件版本来解决问题[^2]。可以通过命令行工具执行如下操作：

pip uninstall pyzmq
pip install pyzmq==18.0.0

上述指令用于移除现有较高版本的 `pyzmq` 库，并指定安装较低稳定版 18.0.0 来解决潜在不兼容的情况。

#### 创建与管理虚拟环境（可选）
建议创建独立的项目专属虚拟环境来进行实验或开发工作，这有助于隔离不同项目的依赖关系，减少相互干扰的可能性。可以利用 venv 或 conda 命令轻松完成此任务:

# 使用venv模块创建新的虚拟环境
python -m venv myenv

# 对于Anaconda用户，则推荐采用conda方式建立环境
conda create --name myenv python=3.x anaconda

激活新建好的虚拟环境之后再继续后续步骤。

#### 启动 Jupyter Server 并加载 Notebooks 文件
当一切准备就绪后，可以在 VSCode 内部通过左侧活动栏中的图标启动内嵌式的 Jupyter server 实例；也可以选择连接到远程服务器上的已有实例。一旦成功接入目标服务端口，就可以像平常一样浏览、编辑 .ipynb 类型文档了。