Поделиться через

Вставка и обновление содержимого из записной книжки Jupyter

Имя расширения

Пакет разработки Learn, Visual Studio Code мета-расширение состоит из нескольких вложенных расширений. Эта функция включена в расширение Learn Markdown . Расширение Learn Markdown входит в состав пакета Разработки Learn, его нет необходимости устанавливать отдельно.

Важно!

Функции вставки и обновления содержимого из записной книжки Jupyter сейчас не работают на Mac.

Сводка

Записные книжки Jupyter — это стандартный способ интерактивного создания и совместного использования кода в мире Python. Такая книжка сочетает код Python, разметку Markdown и (необязательно) получаемые из кода выходные данные.

Расширение Learn Authoring Pack включает функции для добавления статической версии Markdown записной книжки Jupyter в документ:

Learn: insert Jupyter notebook (Вставить записную книжку Jupyter). Введите URL-адрес записной книжки. Markdown-версия записной книжки будет добавлена в документ в месте расположения курсора. Не изменяйте начальный и конечный теги. Они используются следующей функцией для обновления записной книжки.

Сведения. Обновление записной книжки Jupyter. Эта функция заменит ранее вставленное содержимое записной книжки между началом и концом на последнюю версию. Вводить URL-адрес не нужно, он записан в начальном теге. Функция обновления предполагает, что документ содержит только одну записную книжку. Не добавляйте несколько записных книжек в один документ.

Доступ к функциям

  • Нажмите клавиши CTRL+SHIFT+P , чтобы открыть палитру команд, а затем начните вводить имя функции, пока она не появится. Выберите функцию.
  • Вы также можете получить доступ к записной книжке Вставка Jupyter из меню Learn Markdown Authoring, введя ALT+M. Прокрутите вниз, чтобы найти Jupyter Notebook.

В действии

Ниже приведена краткая демонстрация этой функции.

Вставка записной книжки Jupyter

Устранение неполадок

Важно!

Функции вставки и обновления содержимого из записной книжки Jupyter сейчас не работают на Mac.

Для использования этих функций на компьютере должны быть установлены Python, jupyter и nbconvert.

Чтобы узнать наличие установки Python, откройте терминал VS Code и выполните следующую команду:

  • Для Windows — where python.
  • Для Linux и Mac — which python.

Возврат хотя бы одного пути подтверждает, что установка Python присутствует. В противном случае установите Python.

Затем проверьте установку jupyter:

  • Для Windows — where jupyter.
  • Для Linux и Mac — which jupyter.

Если путь не возвращается, установите jupyter:

pip install --upgrade jupyter

После установки Python и jupyter установите nbconvert:

pip install --upgrade nbconvert