本文旨在解决在VS Code中使用Jupyter Notebook时常见的ipykernel包缺失错误。我们将深入探讨该问题的成因，并提供一系列诊断、安装及环境配置的专业解决方案，包括正确安装ipykernel、理解并利用Python虚拟环境，以及在VS Code中正确选择Jupyter内核，确保您的开发环境顺畅运行。
引言：理解ipykernel与Jupyter Notebook
在使用VS Code进行Python数据科学开发时，Jupyter Notebook因其交互性和逐步执行的特性而广受欢迎。然而，许多用户在尝试运行Jupyter单元格时会遇到一个常见错误：“Running cells with ‘…’ requires the ipykernel package.”。这个错误通常意味着Jupyter Notebook无法找到或初始化其所需的Python内核，而ipykernel正是负责提供这个核心功能的关键包。它允许Jupyter服务器与特定的Python环境进行通信，从而执行代码并返回结果。
诊断ipykernel缺失问题
当您遇到上述错误时，通常是以下两种情况之一：
ipykernel根本未安装：在Jupyter尝试使用的Python环境中，ipykernel包尚未被安装。环境不匹配：ipykernel可能已经安装在某个Python环境中，但Jupyter Notebook正在使用另一个没有安装ipykernel的Python环境。
为了诊断问题，您可以首先检查当前Python环境中是否已安装ipykernel。
检查ipykernel安装状态
打开您的终端或命令提示符，并运行以下命令：
python -m pip list
或者，如果您确定正在使用Python 3：
python3 -m pip list
此命令将列出当前Python环境中所有已安装的包。仔细查找列表中是否存在ipykernel。如果未找到，则需要进行安装。
解决方案一：安装ipykernel包
如果ipykernel未安装，最直接的解决方案就是将其安装到Jupyter Notebook正在尝试使用的Python环境中。
通过pip安装ipykernel
在终端中执行以下命令来安装ipykernel：
python -m pip install ipykernel
如果您的系统上同时存在Python 2和Python 3，并且您想确保安装到Python 3环境，请使用：
python3 -m pip install ipykernel
有时，为了确保强制更新或重新安装，您可能会看到更复杂的命令，例如：
"c:/Users/NESLİHAN/AppData/Local/Microsoft/WindowsApps/python3.11.exe" -m pip install ipykernel -U --user --force-reinstall
这条命令是针对特定Python解释器路径的，-U表示升级，–user表示安装到用户目录而不是系统目录，–force-reinstall表示强制重新安装。在大多数情况下，简单的pip install ipykernel就足够了。
解决方案二：理解与利用Python虚拟环境
在Python开发中，强烈推荐使用虚拟环境（Virtual Environment）。虚拟环境允许您为每个项目创建独立的Python环境，从而避免不同项目之间库版本的冲突。这也是解决ipykernel问题的关键所在。
为什么使用虚拟环境？
隔离性：每个项目拥有独立的site-packages目录，互不干扰。可控性：您可以精确控制每个项目所需的依赖版本。避免污染全局环境：防止将大量包安装到系统全局Python环境中，保持系统整洁。
创建和激活虚拟环境
创建虚拟环境：在您的项目根目录中，打开终端并运行：
python -m venv .venv
这将在当前目录下创建一个名为.venv的文件夹，其中包含一个新的、独立的Python环境。
激活虚拟环境：
Windows:
.venvScriptsactivate
macOS/Linux:
source .venv/bin/activate
激活后，您的终端提示符前通常会显示虚拟环境的名称（例如 (.venv)），表明您当前正在该环境中操作。
在虚拟环境中安装ipykernel及其他库
激活虚拟环境后，所有通过pip安装的包都将只存在于这个虚拟环境中。
安装ipykernel：
pip install ipykernel
安装项目所需的其他库：例如，您在问题中提到的数据科学常用库：
pip install pandas numpy matplotlib seaborn opencv-python Pillow
通过pip list命令可以再次确认所有必要的库是否已安装在当前激活的虚拟环境中。
解决方案三：在VS Code中选择正确的Jupyter内核
即使ipykernel已安装在正确的环境中，如果VS Code的Jupyter扩展没有选择该环境作为其内核，问题依然存在。
识别Python解释器路径
在Windows上，您可以通过在命令提示符中输入where python或where python3来查找Python解释器的安装路径。在macOS/Linux上，可以使用which python或which python3。这有助于您确认哪个Python路径与您的虚拟环境或目标环境相对应。
在VS Code中选择Jupyter内核
打开Jupyter Notebook：在VS Code中打开您的.ipynb文件。
选择内核：在VS Code界面的右上角，您会看到一个类似于“Python 3.x.x”或“选择内核”的按钮。点击它。
选择正确的解释器：在弹出的列表中，您应该会看到多个Python解释器选项。
如果您正在使用虚拟环境，请查找显示虚拟环境名称（例如 Python 3.11.x (.venv)）并指向您的虚拟环境路径的选项。选择与您安装了ipykernel的虚拟环境或目标Python环境相对应的解释器。
例如，您可能会看到类似 venv python3.11: C:/where/your/env/is 的选项，这就是您需要选择的。
总结与最佳实践
解决ipykernel缺失的问题，核心在于确保Jupyter Notebook所使用的Python环境已经安装了ipykernel，并且该环境被正确地选为Jupyter内核。
关键点回顾：
ipykernel是Jupyter运行的基石：它负责Jupyter Notebook与Python环境的通信。优先使用虚拟环境：为每个项目创建和激活虚拟环境是Python开发的最佳实践。在虚拟环境中安装所有依赖：包括ipykernel以及项目所需的其他库。在VS Code中明确选择内核：确保Jupyter Notebook使用您已配置好的虚拟环境作为其Python内核。
通过遵循这些步骤，您将能够有效地诊断并解决ipykernel相关的问题，从而在VS Code中享受流畅的Jupyter Notebook开发体验。深入理解Python包管理、虚拟环境和Jupyter内核的工作原理，将大大提升您的开发效率和问题解决能力。
以上就是解决VS Code Jupyter中ipykernel缺失问题：一份详尽的教程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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