Conda: abrir VSCode Notebooks con tu ambiente creado

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Lectura

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.

Esto es muy sencillo y solo tiene una pequeña diferencia con la forma en la que abriste tu notebook en la clase de instalación de Conda. Sigue los pasos que te muestro a continuación para hacerlo.

  1. Abre Visual Studio Code desde tu terminal con el comando:
code .

Recuerda que si usas WSL debes verificar en el cuadro verde de la parte inferior izquierda que efectivamente usas VSCode desde WSL.

  1. Abre la notebook vacía que creaste anteriormente o crea una nueva llamada Untitled.ipynb.
Notebook_abierta.png
  1. Asegura que tienes instalada la extensión de Python en VSCode que instalamos en una clase anterior.

En caso de que uses WSL debe estar instalada en la versión de VSCode con WSL.

Extension_python.png
  1. Regresa al notebook. En su esquina superior derecha aparecerá un botón que dice Select Kernel, Not Started o incluso puede aparecer en el botón que ya tienes un Kernel seleccionado. Da clic en él.
Select_kernel.png
  1. Al presionarlo aparecerán todas las opciones de Kernels/ambientes que están instalados en tu computadora. Elige el que prefieras. Para este ejemplo escogeré el ambiente py39 que creamos en la clase anterior.
Elegir_ambiente_py39.png

Al elegirlo notarás que aparece el nombre del ambiente en el botón que presionaste anteriormente en la parte superior derecha.

Ambiente_seleccionado.png

Listo, has seleccionado un ambiente. De esta forma puedes cambiar de ambiente cuando lo necesites y abrir tus notebooks para trabajar con ellas en VSCode.

¿Qué hacer si no me aparecen los ambientes creados con Conda?

  1. 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.

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

Si estás en WSL elige la versión de VSCode de WSL. Debe decir la versión de Linux que instalaste.

Reiniciar_vscode.png

Ahora ya sabes cómo utilizar cualquier ambiente creado en Conda para usar tus Jupyter Notebooks. Entonces, avancemos a la siguiente clase para aprender a eliminar ambientes y librerías.

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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

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

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.

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 😄

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

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

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 .

(py35) [email protected] ~ % code .
zsh: command not found: code

a mi me sale esto

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

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

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.

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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