使用 vscode 中的 jupyter notebook 插件时，常见问题包括内核连接失败、代码执行缓慢和格式化问题。1. 内核连接失败可以通过添加新的 python 解释器路径和安装 ipykernel 包解决。2. 代码执行缓慢可以通过将数据处理代码分离到独立的 python 文件中来加速。3. 格式化问题可以使用 vscode 的内置格式化工具如 black 或 autopep8 解决，并设置快捷键来自动格式化代码。
在 VSCode 中使用 Jupyter Notebook 插件时，许多开发者会遇到一些常见问题，这些问题可能会影响我们的工作效率和学习体验。通过解决这些问题，我们不仅能提升工作效率，还能更好地利用 VSCode 强大的功能来进行数据分析和机器学习任务。今天我就来分享一些我在使用过程中遇到的问题以及解决方案，希望能帮助到大家。
首先我们得承认，Jupyter Notebook 插件在 VSCode 中确实是一个非常有用的工具。它允许我们直接在 VSCode 中运行和管理我们的 Notebook 文件，这对于那些习惯于在集成开发环境中工作的数据科学家和开发者来说，简直是福音。然而，使用过程中，难免会遇到一些小问题，比如内核连接失败、代码执行缓慢、格式化问题等。下面我就来详细聊聊这些问题，以及我自己在解决这些问题时的一些经验和心得。
对于内核连接失败的问题，我记得有一次我花了好几个小时才找到原因。原来是我的 Python 环境配置出了问题，导致 Jupyter 内核无法正确识别。解决这个问题后，我发现了一个小技巧，就是在 VSCode 的设置中添加一个新的 Python 解释器路径，这样可以确保每次启动时都能正确连接到内核。还有一个小窍门是，在 VSCode 中安装 ipykernel 包，这可以帮助你更好地管理和启动内核。
# 安装 ipykernel!pip install ipykernel
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