[Mise à jour le : 4/9/2020]

Sources

• Site VSCode
  • Working with the Python Interactive window
  • Working with Jupyter Notebooks in Visual Studio Code
• Documentation Jupyter notebook

• Lectures connexes
  • Les modules et packages
  • Outils - Installer et utiliser Anaconda avec VSCode

Jupyter (anciennement IPython Notebook) permet de combiner facilement du texte Markdown et du code source Python exécutable sur un canevas appelé notebook. Visual Studio Code prend en charge l'utilisation de Jupyter Notebooks de manière native, ainsi que via des fichiers de code Python.

Cette page décrit comment :

1. Travailler avec des cellules de code de type Jupyter dans un fichier Python.
2. Exécuter du code dans la fenêtre interactive Python.
3. Afficher, inspecter et filtrer les variables à l'aide de l'explorateur de variables et de la visionneuse de données.
4. Convertir les notebooks Jupyter en fichier de code Python.
5. Déboguer un notebook Jupyter.
6. Exporter un notebook Jupyter (créer un bloc-notes Jupyter à partir d'un fichier python).

Exemple

Pour créer une cellule de code dans un fichier Python (.py), il suffit d'entrer le commentaire #%%. L'en-tête Run Cell | Run Below | Debug Cell apparaît après avoir entré ce commentaire.

Exemple

La sélection d'une commande RUN dans l'en-tête de la cellule démarre Jupyter, puis exécute la ou les cellules appropriées dans la fenêtre Python Interactive :

Exemple

La fenêtre Python Interactive peut également être utilisée comme une console autonome avec du code arbitraire (avec ou sans cellules de code). Pour utiliser la fenêtre comme une console, l'ouvrir à partir de la palette de commandes (Ctrl + Maj + P ou [F1]) ou du menu contextuel, avec la commande :

Python: Run current file in Python Interactive Window

Ligne de commande de la fenêtre interactive

Le débogage d'une cellule est activé en cliquant sur Debug Cell dans l'en-tête de la cellule.

Exemple

• Description de la barre d'outils.

	Continuer (F5)
	Pas à pas principal (F10)
	Pas à pas détaillé (F11)
	Pas à pas sortant (Maj+F11)
	Redémarrer (Ctrl+Maj+F5)
	Déconnecter

Il est possible d'afficher, d'inspecter et de filtrer les variables de la session Jupyter dans la fenêtre Python Interactive.

Pour cela, cliquer sur l'icône dans la fenêtre Python Interactive.

Exemple

Lorsqu'un environnement avec Jupyter est installé, on peut ouvrir un fichier de bloc-notes Jupyter (.ipynb) dans VSCode, puis le convertir en code Python (.py) en cliquant sur l'icône ci-dessous.

Une fois le fichier converti, on peut exécuter le code comme avec n'importe quel autre fichier Python et également utiliser le débogueur VSCode. On dispose ainsi de la coloration syntaxique, de la complétion de code, etc. et de toutes les fonctionnalités de débogage (pas à pas, affichage des variables, etc.)

On peut également utiliser l'une des commandes ci-dessous pour exporter le contenu d'un fichier Python (.py) vers un bloc-notes Jupyter (.ipynb). L'accès à ces commandes se fait à partir de la palette de commandes (Ctrl + Maj + P ou [F1]).

• Python: Export Current Python File as Jupyter Notebook : crée un bloc-notes Jupyter à partir du contenu du fichier actuel, en utilisant les délimiteurs # %% et # %% [markdown] pour spécifier leurs types de cellules respectifs.

• Python: Export Current Python File and Output as Jupyter Notebook : crée un bloc-notes Jupyter à partir du contenu du fichier actuel et inclut la sortie des cellules de code.

• Python: Export Python Interactive window as Jupyter Notebook : crée un bloc-notes Jupyter à partir du contenu de la fenêtre Python Interactive.

• Sources
  • Wikibooks LaTeX/Mathematics
  • Synthaxe et exemples d'équations sur la documentation Jupyter notebook

• Installation de MathJax

Installer Mathjax dans un environnement Anaconda avec conda ou dans Python avec pip

Exemple

Résultat dans la fenêtre Python Interactive

On peut créer un fichier Jupyter dans VSCode en lui donnant l'extension .ipynb.

Exemple

Pour enregistrer le bloc-notes en cours, cliquer sur la disquette dans la barre d'outils.

Le débogueur Visual Studio Code permet de parcourir le code, de définir des points d'arrêt, d'examiner l'état des variables et d'analyser les problèmes. L'utilisation du débogueur est utile pour chercher et corriger les erreurs dans le code du bloc-notes.

1. Installations
   - Installer debugpy dans un environnement Anaconda avec conda ou dans Python avec pip
   - Installer ipykernel dans un environnement Anaconda avec conda ou dans Python avec pip
2. Importer le notebook Jupyter (.ipynb).
3. Utiliser l'icône :
   • pour exécuter le code d'une cellule.
   • pour exécuter le code d'une cellule pas à pas et visualiser les variables.

Exemple

Pour exporter un bloc-notes Jupyter sous la forme d'un fichier Python (.py), PDF ou HTML, cliquer sur l'icône de conversion dans la barre d'outils.

Exemple