Notebooks

Ce qu’est un notebook et son noyau est expliqué dans Les notebooks. Cette page suppose l’extension Python installée et l’interpréteur choisi (Python et environnement conda).

Installer l’extension Jupyter

Panneau Extensions (Ctrl + Maj + X), taper jupyter dans la zone de recherche, choisir « Jupyter », de Microsoft (identifiant ms-toolsai.jupyter dans le volet de droite), Install. Elle ajoute l’affichage des fichiers .ipynb à VS Code.

Choisir le noyau

Ouvrir un fichier .ipynb du TD. En haut à droite, le bouton « Select Kernel » ouvre une liste. Le premier niveau ne montre que les noyaux déjà employés ; les environnements sont sous « Select Another Kernel… », puis « Python Environments… ». Choisir base, ou l’environnement du TD. Le nom choisi s’affiche à la place du bouton. Si l’environnement n’est pas dans la liste : J1.

La liste est celle de l’extension Python, et l’interpréteur choisi pour le dossier y est en tête : avec python.defaultInterpreterPath sur base (Fichiers de réglages), c’est base qui est proposé. Sur les postes de la salle, base contient déjà ipykernel, le paquet qui fait d’un environnement un noyau ; la première cellule s’exécute sans installation.

Le noyau se choisit à part de l’interpréteur des fichiers .py et du terminal. Les trois peuvent différer, et c’est la cause la plus fréquente d’un import qui marche dans l’un et pas dans l’autre (J4).

Vérifier

Ce qu’on fait	Ce qu’on doit voir	Sinon
Exécuter une cellule contenant import sys; print(sys.executable) (Maj + Entrée)	le chemin d’Anaconda, le même que dans l’invite de commandes d’Anaconda	J2, J4
Bouton Restart, puis Run All	toutes les cellules s’exécutent, dans l’ordre, sans erreur	J3

Un noyau dans son propre environnement

Un environnement créé au TD 1h n’a de noyau que si le paquet ipykernel y est installé. VS Code le propose au premier lancement (J2) ; sinon, dans l’invite de commandes d’Anaconda :

conda install -n recette -c conda-forge ipykernel

Puis rouvrir la liste des noyaux.