Trabajar con notebooks dentro de Visual Studio Code ofrece una experiencia potente que combina la familiaridad de Jupyter con herramientas avanzadas de edición, depuración y control de variables. Dominar este flujo de trabajo te permite escribir, corregir y analizar código de forma más eficiente sin salir de un solo entorno.
¿Cómo crear y configurar un notebook en VS Code?
El primer paso es ubicarte en la carpeta de trabajo —en este caso, la carpeta notebooks— y crear un nuevo archivo. El detalle fundamental está en la extensión del archivo: debe ser .ipynb [0:38]. Una vez creado, VS Code reconoce automáticamente el formato y muestra el ícono correspondiente.
Después de crear el archivo necesitas seleccionar el kernel [0:54]. El kernel es el motor de ejecución que conecta tu notebook con un intérprete de Python específico. Aquí se utiliza el ambiente notebooks-env con Python 3.12, lo que garantiza que todas las dependencias instaladas en ese entorno virtual estén disponibles.
¿Qué tipos de celdas puedes usar?
- Celdas de código: permiten escribir y ejecutar instrucciones de Python, como el clásico
print("hola mundo") [1:06].
- Celdas de markdown: sirven para documentar el notebook con texto formateado. Se ejecutan con
Ctrl + Enter y renderizan el contenido inmediatamente [1:18].
Esta combinación de celdas es lo que hace a los notebooks tan útiles: puedes alternar explicaciones con código funcional en un mismo documento.
¿Cómo manejar errores y corregir celdas?
Uno de los ejemplos prácticos más valiosos surge al trabajar con pandas y Matplotlib [1:32]. Al cargar un archivo datos.csv con pandas, el notebook despliega una tabla con las columnas: fecha, producto, cantidad y precio. Sin embargo, al intentar graficar con Matplotlib referenciando una columna inexistente llamada "columna", se genera un error.
Aquí aparece una de las capacidades más importantes de los notebooks: la ejecución independiente de celdas [2:04]. Si un error proviene de una celda específica, puedes regresar a ella, corregir el problema —en este caso cambiar el nombre de la columna a "cantidad"— y volver a ejecutar solo esa celda sin necesidad de reiniciar todo el notebook. Al hacerlo, el gráfico se despliega correctamente [2:28].
¿Qué opciones de ejecución ofrece la barra superior?
- Ejecutar todo: vuelve a correr todas las celdas del notebook en orden [2:38].
- Reiniciar: limpia el estado del kernel y permite ejecutar todo desde cero [2:44].
Estas opciones son esenciales cuando necesitas asegurarte de que el notebook funciona de principio a fin sin depender de un estado previo.
¿Cómo depurar código y explorar variables en VS Code?
Una de las grandes ventajas de usar VS Code frente a otros entornos es el acceso a herramientas de depuración (debugging) [3:20]. Puedes añadir breakpoints —puntos de interrupción— en cualquier línea de una celda para pausar la ejecución y examinar qué sucede paso a paso.
En el ejemplo se define una función que calcula el área recibiendo base y altura [3:34]. Al colocar un breakpoint y seleccionar la opción de depurar la celda, se habilita un panel lateral donde puedes avanzar instrucción por instrucción. Al acercar el cursor a una variable, puedes ver su valor en tiempo de ejecución [3:54], lo cual es invaluable para detectar errores lógicos.
¿Cómo inspeccionar las variables del notebook?
Después de ejecutar celdas donde se asignan valores —por ejemplo, a = 1 y b = 2— puedes acceder al explorador de variables [3:06]. Este panel muestra todas las variables almacenadas en memoria a lo largo de todo el notebook, no solo de la celda activa.
Para guardar el trabajo, basta con usar Cmd + S (o Ctrl + S). El punto que aparece en la pestaña indica cambios sin guardar [4:10]. También puedes renombrar el archivo haciendo clic derecho sobre él en el explorador de archivos.
Cada entorno —Google Colab, Jupyter Notebooks, Jupyter Lab y VS Code— tiene fortalezas particulares. Comparte en los comentarios cuál se adapta mejor a tu flujo de trabajo y por qué lo prefieres.
