大家都知道Jupyter Notebook是一款编写Python的神器，然而编辑Jupyter Notebook离不开网页，很多本地的编辑器都不支持编译Notebook。最近，微软的强大编译器VsCode宣布支持Jupyter Nootbook，就让我们看一下，他们是如何做到的，以及怎么使用吧。
生成配置文件：jupyter-notebook --generate-config
随着Python的广泛应用，使用一款高效的集成开发环境（IDE）变得尤为重要。而在众多IDE中，Visual Studio Code（简称Vscode）凭借其强大的功能和活跃的社区成为了许多开发者的首选。本文将深入探讨Python和Vscode环境的安装与配置，旨在帮助读者更好地搭建Python开发环境。
之前给小伙伴安利过vscode，很有就有小伙伴反馈说vscode虽然还挺好用，但是插件太多了，不知道要安装哪些。乱装一通不但效果不好，而且还会导致每次打开vscode都要吃掉不少内存，还会非常得慢。
Visual Studio Code是微软的一个完全免费的代码编辑器。它是迄今为止我发现的最灵活、功能最丰富的代码编辑器。它甚至比PyCharm Community 具有更多的功能。并且还支持 Jupyter——并且Jupyter Desktop好用多了。
一台服务器除了可以在命令行使用软件，还可以安装很多网络应用。如果有 root 管理员账号，可以很方面的配置这些网络应用，例如自己搭建一个博客系统，一个论坛或者一个 ftp文件传输系统。这个章节中我们介绍几个比较酷的网络应用。
疫情严重的日子里，人们对远程办公的渴望达到了巅峰。但在经历了多次试错与崩溃后，才发现能有一款与自己合拍的远程编程工具是多么的重要啊！
Python编程越来越普遍，在我的应用中，已经完全替代了Perl，正在替换R语言。
现在，我写代码已经越来越离不开 VSCode 了，这些插件可以让编码效率提升至少一倍，根本停不下来，只要你的思路不卡壳，写代码就像是在自动驾驶。这里有 13 个 VSCode 最好的 Python 扩展，可大大提升你的生产力。
执行完之后退出python终端，具体命令为： exit() 接下来生成秘钥： openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout mycert.pem -out mycert.pem # 按照提示填写一大堆东西
因为我在外地，所以安装的VSCode是全新安装版。所以是全新安装，所以在下文中也会有一些安装初次安装软件后的探索的心理去探索软件。以下这些链接都是我以前写过的一些关于VSCode的文章，大家如果感兴趣可以去看看，虽然文笔不好，但胜在真实。
尝试安装了很多Python移动编程软件，发现了很多问题，不是编码效率低就是各种bug。今天，来自一位python编程小哥指导，向大家推荐两款精心挑选的手机编程软件，它们也是非常成熟的手机编程工具。
记得上学那会儿，就喜欢折腾，其中印象深刻的一个就是在手机上写Python代码并运行Python。
清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
虽然在[[117-R工具指南23-利用vscode进行R的远程开发，并打通conda环境]] 中，可以通过vscode 选择特定的环境使用R。
尝试安装了很多Python移动编程软件，发现了很多问题，不是编码效率低就是各种bug。今天向大家推荐两款精心挑选的手机编程软件，它们也是非常成熟的手机编程工具。
上文介绍了Python在不同平台的安装方法，本文将带领你了解Python解释器和编辑器的概念，并且选择出最符合自己的解释器和编辑器！
好的开发环境无疑会大大提升编码效率，近日结合换新电脑，又再次钻研了一下Python环境安装的问题，稍加总结以资后鉴。
一：插件记录 Atlantic Night Aurora X autoDocstring Better Comments Bracket Pair Colorizer Brackets Light Pro Chinese Code Runner Code Spell Checker Dracula Offical FireFly Pro GitLens Helium Ini-format Jupyter Jupyter Keymap Jupyter Notebook Renderers Kite Open
jupyter虽然好用，但他只能运行ipynb文件，对于py文件还是只能通过命令行来运行，不是很方便。
一群拥有各种语言丰富编程经验的Matlab高级用户，对现有的科学计算编程工具感到不满——这些软件对自己专长的领域表现得非常棒，但在其它领域却非常糟糕。他们想要的是一个开源的软件，它要像C语言一般快速而有拥有如同Ruby的动态性；要具有Lisp般真正的同像性而又有Matlab般熟悉的数学记号；要像Python般通用、像R般在统计分析上得心应手、像Perl般自然地处理字符串、像Matlab般具有强大的线性代数运算能力、像shell般胶水语言的能力，易于学习而又不让真正的黑客感到无聊；还有，它应该是交互式的，同时又是编译型的……
对于刚刚接触或者对Python有一些了解的初学者，很难区分Python解释器，编辑器以及终端这些概念。以致于在学习教程的时候遇到一些困难以及犯一些错误。
查看Visual Studio Code Tips and Tricks，快速熟悉VSCode。
空余时间整理了 2021 年里我认为 Python 编程必备的几个 VS Code 插件，分享一下
打开 Visual Studio Code 设置，在标签页右上角以 JSON 文件方式打开，直接编辑 JSON 配置，粘贴覆盖以下内容：
在过去的周末，我抽出几个小时来研究Justin Steven在 2021 年 8 月发现的这个Visual Studio Code .ipynb Jupyter Notebook 漏洞的利用情况。
VScode、Pycharm、Spyder 都是目前非常好的Python编辑器，但在数据科学领域，Jupyter notebook 仍有无法取代的地方。正是基于IPython实现的这种交互式操作，给数据分析、建模过程检验中间结果和可视化带来了极大的方便。
我之前一直在用jupyter notebook来写python的，但是这两天打算写个爬虫玩玩，所以配置一下VSCode用来写python。
昨天安装东西也看到了，串口虽然很方便的连接，但是速度慢一些还有一个线拖着，不潇洒。。。但是又没有网口，那一定是用SSH了
可以说，Visual Studio Code 这个编辑器，让微软在开源社区赢回了王者段位，要知道全球 2400 万开发者中有 1400 万称 VSCode 为自己的家，再加上 GitHub 和 VSCode 的结合，几乎所有的程序员的都离不开 VSCode，不过，VSCode 如此优秀，值得每个程序员使用，甚至我觉得非程序员都可以用它来码字。
之前用过Anaconda下的Spyder、Pycharm和Jupyter等写过python的数据分析项目，各有优劣。因为我的C++和Golang项目都是使用的VSCode（CLion、Golang和Pycharm都需要付费使用，而且在Mac上消耗资源比VSCode更大），所以索性将Mac和Windows的python项目都迁移到VSCode上。
Jupyter 笔记本 （以前称为 IPython Notebook） IPython Notebook 现在被称为 Jupyter Notebook。 它是一个交互式计算环境，您可以在其中结合代码执行、富文本、数学、绘图和富媒体。 有关 Jupyter Notebook 的更多详细信息，请参阅 Jupyter 网站。
工欲善其事，必先利其器，开发工具这个东西觉得折腾下还是有好处的。但常常感觉专门抽出时间搞这个浪费时间，更常见的现象是已经明显感觉到当前的开发工具用的很别扭，而且告诉自己等这个忙完了要搭一个更方便的工具，到最后却没下文了直到下次再次遇到这种感觉。我这会就是再次遇到了，想用VSCode连接服务器上的jupyter notebook运行tensorflow代码，这样在本地的VScode中直接写代码就方便了很多。整个过程很简单，我自诩记性也不错，但还是不如这白纸黑字来的保险，查资料也是很花时间的。
除了我们耳熟能详的ChatGPT和Claude之外，还有来自AWS、Cohere等厂商的模型。
第一眼看到是不是觉得很高逼格，暗黑画风，这很大佬。其实它就是------AidLearning。一个运行在安卓平台的linux系统，而且还包含了许多非常强大的IDE，就连宇宙最强大的编辑器vscode 也在其中。
Jupyter美化： https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/8760189.html
在 jupyter notebook参数化运行python 时，怕输出太多文件太大，想及时清除 notebook 的输出。
本文章属于爬虫入门到精通系统教程第三讲 IDE的安装 IDE我用的是VS code，也用过pycharm（但是电脑配置不行，比较卡） VScode安装教程在这https://code.visual
某一天，我突然想找很久之前写的一段代码片段，但是我不记得是写在哪个Notebook里面了。应该怎么办呢？
作者：韩冰https://zhuanlan.zhihu.com/p/89662757 本文已由作者授权，未经允许，不得二次转载
这里介绍在windows、Linux(CentOS7)两个平台上，python开发环境的搭建方法 主要使用miniconda作为python的开发，测试环境 一、windows平台上的python环境搭建 1、首先，下载miniconda 清华镜像源：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 2、下载完成后，安装，安装时选择默认+环境变量
前几天在Python最强王者交流群【Vivi 許】问了一个Python基础的问题，提问截图如下：
已经有超过三人像我反应使用网上的教程Anaconda有问题，有的装不了，有的装的直接整的自己yum命令用不了，linux服务器都被整费。为此我给大家写的简单的安装教程，避免大家可能踩的坑。
在程序员圈子里，Visual Studio Code（以下简称VSCode）可以说是目前最火的代码编辑器之一了。
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