vscode jupyter不联网装

你好！对于在 VS Code 中使用 Jupyter Notebook 而不联网安装的问题，可以通过以下步骤进行操作：

1. 首先，请确保已经安装了 Visual Studio Code。如果尚未安装，请前往官方网站（https://code.visualstudio.com/）下载并安装。

2. 打开 VS Code，点击左侧的扩展按钮（或按下快捷键`Ctrl+Shift+X`）打开扩展面板。

3. 在扩展面板中搜索 "Jupyter" 并选择 "Jupyter" 扩展进行安装。此扩展将允许你在 VS Code 中使用 Jupyter Notebook。

4. 安装完成后，你可以使用快捷键 `Ctrl+Shift+P` 打开命令面板，并输入 "Jupyter: Create New Blank Notebook"，按下回车键创建一个新的空白笔记本。

5. 在新建的笔记本中，你可以像在 Jupyter Notebook 中一样编写代码和运行代码。

请注意，安装 Jupyter 扩展后，你可以在本地使用 Jupyter Notebook 功能，而无需连接到互联网。但是，在某些情况下，你可能需要依赖互联网来安装一些必要的依赖库或下载数据集等。希望这些步骤能帮到你！如有其他问题，请随时提问。

相关问题

jupyter不联网装

你可以按照以下步骤在不联网的情况下安装 Jupyter Notebook：

1. 首先，确保你已经安装了 Python。在命令行中输入 `python --version`，如果能够正确显示 Python 版本号，则说明已经安装成功。

2. 接下来，你需要安装 Jupyter Notebook 的依赖包。在命令行中输入以下命令来安装这些依赖包：

   pip install ipython jupyter

3. 安装完成后，你可以使用以下命令来生成 Jupyter Notebook 的配置文件：

   jupyter notebook --generate-config

4. 打开生成的配置文件 `jupyter_notebook_config.py`，找到并修改以下两行代码：

   #c.NotebookApp.ip = 'localhost'
   #c.NotebookApp.open_browser = True

将其修改为：

   c.NotebookApp.ip = '127.0.0.1'
   c.NotebookApp.open_browser = False

5. 保存修改后的配置文件，并在命令行中输入以下命令来启动 Jupyter Notebook：

   jupyter notebook

6. 此时，你应该能够在浏览器中访问 Jupyter Notebook 了。打开浏览器，在地址栏中输入 `http://localhost:8888`，然后按回车键即可开始使用 Jupyter Notebook。

这样就完成了在不联网的情况下安装和使用 Jupyter Notebook 的过程。希望对你有所帮助！如果有任何问题，请随时向我提问。

jupyter无法联网

### Jupyter Notebook 无法连接网络的原因分析

当遇到 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 无法连接网络的情况时，通常涉及以下几个方面：

- **环境配置问题**：可能是由于 Python 环境中的某些包版本不兼容导致的。
- **内核配置错误**：如果未正确安装或配置 IPython 和 ipykernel，则可能导致 Kernel 连接失败[^3]。
- **网络设置冲突**：防火墙或其他安全软件可能阻止了 Jupyter 的正常通信。

### 解决方案概述

针对上述提到的各种可能性，可以采取如下措施来解决问题：

#### 方法一：更新核心组件至最新稳定版

通过命令行工具强制重新安装最新的 `ipython` 及其配套库 `ipykernel` 来修复潜在的依赖关系损坏情况。具体操作指令如下所示：

pip install --ignore-installed ipython --upgrade

此过程会覆盖现有旧版本并确保两者处于最佳协作状态。

#### 方法二：确认已正确注册 Conda 内核

对于使用 Anaconda 发行版构建的工作站而言，还需要特别注意是否已经完成了必要的内核初始化工作。可以通过执行下面这条命令完成这项任务：

conda install ipykernel

该步骤有助于保证当前活跃环境中具备完整的交互计算能力支持[^4]。

#### 方法三：验证可用 Kernelspec 列表

有时即使所有必需件都准备妥当，仍然会出现找不到合适解释器的现象。此时可借助于专用管理命令查看实际存在的选项列表，并据此作出相应调整：

jupyter kernelspec list

以上命令能够帮助排查是否存在预期之外的变化影响到了默认选择逻辑[^5]。

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