Conda: abrir VSCode Notebooks con tu ambiente creado

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Hola de nuevo, yo sé que en la clase anterior te comenté que aprenderíamos a eliminar ambientes, pero antes hay algo muy importante que debes de aprender: abrir tus notebooks desde VSCode con cualquier ambiente que hayas creado.

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si alguien tiene problemas para correr su notebook en los nuevos ambientes virtuales, puede que se deba a que no han instalado el paquete necesario

conda install ipykernel

Perfect! instalado y funcionando. Un curso de 2 horas que me ha tomado unas 6, pero me ha gustado, creo que se le sacará provecho al momento de trabajar con las herramientas mas adelante en otros cursos de DSC

Tambien pueden trabajar con Jupyter Lab que es una versión de Jupyter Notebooks, pero con esteroides este nuevo editor que será el futuro de los Notebooks brinda una interfaz más amigable y con más opciones para la gestión de los ambientes de desarrollo.

En el podemos trabajar con archivos:

  • Notebooks
  • Markdown
  • Terminales
  • Archivos de Python
  • Consolas

Para instalarlo usamos

conda install jupyterlab

para ejecutarlo

jupyter-lab

Al ejecutarlo nos brindara una URL que podremos pegar en el navegador, para poder empezar a trabajar con esta maravillosa herramienta.

Si no te funciona code .

Vi esta soluciona mas abajo, Subiré este comentario que vi en la cadena:

¡Hola! Intenta esto:
Abre Visual Studio Code normalmente
Presiona ctrl + shift + p
Escribe “Shell Command”
Selecciona la opción que diga “Shell Command: Install “code” command in shell PATH”
Reinicia tu computadora
Con eso debería bastar 😄

Información resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

  • Dentro de vs Code es donde cambio los ambientes de trabajo, pasa así poder tener varios proyectos.

  • Haciendo todos los pasos, pero desde UBUNTU pude lograr que me aparecieran todos los espacios de trabajo en vs Code

  • Este curso tiene muchas oportunidades de mejora

Me pasaba que en el Visual Studio no me aparecía la py39, únicamente la py35. Se solucionó al reiniciar la laptop.

Una vez creado el ambiente, en que carpeta deben estar o debo crear los archivos de mi proyecto? ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-9f07e0c9-f9d4-43bb-a204-b0ec552add1a.jpg)

para los que se encuentren en widows con wls y no les aparece el ambiente creado, fijense primero de que hayan instalado anaconda pero en ubunto20.04 y ahi les aparecera en el vscode y no en wls:ubuntu.
Se los digo porque a mi me aparecía el ambiente creado, pero solo el wls:ubunto y luego lo reinstale de nuevo, pero desde una consola de Ubuntu 20.04 y recien ahi tuve en el VSCODE los ambientes que habia creado nuevamente.
PSDT: si lo estan instaldno de nuevo anaconda, tienee que repetir los pasos para crear los mabinetes de nuevo porque esta vez se estan creando en wls

Para todos los amigos que tengan Windows y no saben cómo cambiar, el Kernel para que se ejecute con el ambiente creado, les paso este Post

https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/tasks/integration/python-vsc/

Ahora queda en la parte DER INFERIOR. (Actualizado 2022-DIC)

recuerden que deben tener el python wsl para poder correr el programa, y en la terminal deben tener tambien activado el py39 y recien iniciar con $ code .

Tu ambiente virtual debe tener instalado (de manera local) previamente el jupyter-notebook: conda install notebook, luego debes seleccionar el kernel que contenga el nombre de tu env, en el VSCode.

Noten que si tenía el VSCode abierto y luego cambiaron los ambientes, deben recargar o cerrar y volver a abrir como indica el profesor en las instrucciones al final.

Funcionando

Si usas linux como sistema nativo en tu computadora, al seleccionar los kernels debes seleccionar en la pestaña más abajo donde dice: "select another kernel..." → "python environments" → y ahí te deben aparecer los ambientes que creaste con conda.
si no les aparece sus ambientes y aparte ya instalaron ipykernel en ubuntu, puede ser que no instalaron jupyter para WSL en vscode, aparte de instalar python para WSL. con eso se arreglo mi problema. hice click en select kernel/environment/py39

Esa parte de agregar tu entorno virtual de conda a tu vscode fue un poco dificil pero efectivo al momento de trabajarlo.

Logrado!

Al inicio no me aparecía, pero seguí los siguientes pasos:

  1. Click en Select Kernel
  2. Clieck en Select another Kernel
  3. Click en Python Environments…
  4. Y allí lo encontre py39

    Y claro instale este paquete al inicio
conda install ipykernel

Por fin me corre todo, olvide instalar Jupyter notebook para que me salga la selection Kernel, ejjejejeej

Muy genial como se puede tener las ultimas actualizaciones separadas si algo llega a fallar por version. nicee

Todo claro

Esta muy bien. Aunque creo que pycharm es mejor y mas amigable para la creacion de entornos virtuales.

mmm para eso sirve el kernel de VS, para seleccionar los ambientes!!!

Que tareas tan buenas, afortunadamete no he tenido ningun problema.

Gracias

para los q no les haya salido los py35 y py 39 les digo que despues de crear base como ambiente predeterminado reinicien su compu y ya de ahi hagan la clase 11 y luego les sladra bien desde la terminal insertando WSL y ya de ahi hagan la clase 11 y saldra bien. si no sale despue sde esto, reinicien y estoy seguro q saldra

(py35) rbarrientos@MacBook-Pro-de-Roberto ~ % code .
zsh: command not found: code

a mi me sale esto

A mi me aparece la verion 3.9 en WSL:Ubuntu, pero cuando abro la version wsl: ubuntu 20.04 no aparece. nose si sera lo mismo, epro si aparecen difernetes carpetas

Es la primera clase de este módulo en la que no me da algún extraño error :'v

Yo estaba seguro que habia instalado el addinf Python en VS por que trabajo con el mismo hace meses en mi computadora pero al parecer hay que volver instalarlo cuando estas conectado a tu server remoto de Ubuntu

un curso de aparentes dos horas que se convirtió en un día, excelente !

Quedo bien y corriendo! 😃

buen procedimiento

Asegura tener instalada la extensión de Python. ¿Lo recuerdas? Porque con ello se instala todo lo necesario para que puedas escoger estos ambientes y usar Jupyter Notebooks.

Si el problema todavía persiste recarga tu ventana de VSCode usando el comando Ctrl + R o Command + R.

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