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VS Code Python Notebook 执行故障排查： 解决单元格无法运行难题

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VS Code Python Notebook Cell 执行故障排查

在VS Code中使用Python Notebook时，遇到单元格无法运行、长时间卡顿的情况并非罕见。该问题常表现为单元格持续运行但无结果输出，最终只能手动中断。此类状况一般暗示着与Jupyter内核的连接存在障碍，虽然VS Code表面没有报错，但底层的通信环节可能已中断。针对此类问题，以下是一些分析方向及应对方案。

内核连接与配置

内核是Jupyter notebook运行Python代码的核心。连接问题往往与内核的选择、安装以及环境配置息息相关。

解决方案一：检查内核选择

VS Code 允许用户选择不同的Python环境作为内核。确保已正确选择与你希望使用的环境匹配的内核。步骤如下：

  1. 点击 notebook 右上角的 “Select Kernel” 按钮 ( 通常会显示当前内核的版本或者一个选择框）。
  2. 选择你希望使用的 Python 环境对应的 kernel。如果没有可选项，或存在多个不确定的选项， 建议重新激活所需的环境。
  3. 如果是虚拟环境，确认该虚拟环境已正确安装ipykernel 包，可以使用pip install ipykernel 命令来安装。 
    pip install ipykernel
    • 执行成功后，需要重新选择kernel，一般虚拟环境的名字也会随之出现在选项中。

解决方案二：重置或删除已保存的内核设置

有时候 VS Code 保存的内核配置可能存在问题，清除相关设置可以帮助系统重新检测可用内核。操作步骤如下：

  1. 关闭VS Code。
  2. 找到VS Code的用户数据文件夹，在Windows系统中，该路径通常在 %APPDATA%\Code (可通过在文件资源管理器地址栏输入直接访问); macOS系统中则通常位于 ~/Library/Application Support/Code；Linux 系统通常位于 ~/.config/Code.
  3. 进入该文件夹后，找到 User/settings.json 文件 (有可能需要打开 User 文件夹).
  4. 打开 settings.json ，搜索是否有 "jupyter.kernels" 相关配置，删除该部分或者将其注释掉。 
       //"jupyter.kernels": {}   (这是一个示例,实际可能有所不同， 请注意)
  5. 保存文件， 重新启动 VS Code ， 打开Python Notebook 并重新选择 kernel 。

解决方案三：内核的启动失败

如果选择内核时没有任何选项或者总是提示"连接失败",可能是由于某些插件导致。 在 VS Code中禁用 Jupyter 插件或者卸载之后再次安装。或者先完全卸载 Jupyter 包。 之后重新安装 ipykernel 和jupyter：

pip uninstall jupyter ipykernel
pip install jupyter ipykernel

随后，尝试创建一个新的 notebook 文件并运行。 这时VS Code应该能正常启动并选择kernel了。

扩展与依赖

VS Code 功能依赖于各种扩展。有时，这些扩展或依赖的组件可能导致兼容性问题，最终影响到 notebook 的执行。

解决方案四：检查扩展兼容性

  1. 依次检查 Jupyter, Python 扩展版本。 更新扩展到最新版；或者回退到之前的稳定版本（如果当前是新版本）
  2. 关闭并重新打开 VS Code，检查问题是否依旧。
  3. 若更新或回滚扩展没有效果，尝试卸载与 Python notebook 无关的扩展插件, 并检查问题是否得到解决。逐一排查， 定位可能产生冲突的插件。
  4. 在命令行使用如下指令，升级相关依赖包:
 python -m pip install --upgrade ipykernel jupyter notebook

Python 环境问题

有时，特定的 Python 环境可能出现问题。 这可能会导致内核初始化或者代码运行失败。

解决方案五：创建新的虚拟环境

建立一个全新的虚拟环境，并在此环境中安装必要的软件包（如pandas,numpy等），能排除是否是现有环境自身配置问题导致故障的可能。操作流程：

  1. 打开终端（Terminal），创建并激活虚拟环境：

    python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  #  Linux 或 macOS
myenv\Scripts\activate    # Windows

  2. 在新环境中， 安装 ipykernel 以及其它所需的 Python 库：

     pip install ipykernel pandas numpy

  3. 在 VS Code 中, 重新选择此环境对应的内核， 再次尝试运行 notebook。

安全建议:
在操作中需要格外注意： 虚拟环境和实际python 环境的区别。 选择和操作虚拟环境，在很大程度上，是为了保证实际python环境的安全和可用。请务必确认环境已激活再执行命令，防止修改错误的python安装。

通过上述的多种方法尝试，大部分的VS Code中 Python notebook单元格无法运行的问题，都能够被解决。 当故障排除后，应当加强对环境、插件的配置管理，防范类似问题再次出现。