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jupyter 是一个交互式的编程环境，支持多种编程语言（例如 Python、R、Julia 等），允许用户在网页中编写、运行和共享数据分析代码。jupyter 名称来源于支持三种编程语言的基础是: Julia、Python 和 R。jupyter 包含可交互的代码和文本单元格，用于记录和展示代码的输出、文档和图形等。用户可以随时修改代码并运行单元格，可以在 notebook 中维护代码、计算和文档的有机联系，因此被广泛地应用于各种数据分析和科学计算任务。另外，jupyter 还支持多种插件和扩展，可以方便地集成其他工具和库，例如使用matplotlib来展示图形、使用pandas进行数据清洗分析、使用scikit-learn进行机器学习方面的应用等。jupyter 也可作为学习工具在教育和学术领域中被广泛应用，例如执行实验分析、可视化数据和建立交互式显示。
总的来说，jupyter在应用于数据分析、可视化显示、demo展示等方面绝对是个利器。
现在市面上一些编程的工具都趋于多样化，仅讨论编程IDE来说，可选择的就有很多，比如 visual studio、vscode、eclipse、IntelliJ IDEA、xcode、pycharm、jupyter等等等，让人眼花缭乱。我想，对于程序员来说，不好的现象是安装各种IDE，然后也需要去熟悉多种IDE的使用。比如写c++就可能要用好几个IDE，比如在windows上用visual studio，在linux上又切到vscode；比如写java用eclipse；比如写python用pycharm，写python demo用jupyter 等，这些在不同IDE之间的切换，就把开发流程弄复杂了。
我的建议是在自己擅长的编程IDE上逐渐收敛统一，现在看来收敛到vscode看起来就是个很不错的选择。在vscode中不同的编程环境、不同的应用场景可以通过安装相应的插件来实现，而且vscode足够轻量，最主要的是还能够轻松远程和跨平台。
这里主要说在vscode中使用jupyter，以替代在web中使用jupyter的方式。好处很明显就是咱们可以直接在vscode无缝体验jupyter的优势，可以直接在vscode里执行.ipynb。
具体来说说怎么在vscode使用jupyter。
首先需要安装几个插件，分别是 Jupyter、python、pylance，直接在扩展里搜索安装就行，然后其实就可以直接像之前网页中使用jupyter那样在vscode中体验jupyter了。
比如，我拿最近炒鸡火的meta的 SAM 中的jupyter作为示例。
在SAM工程中，有一个文件夹是 notebooks，里面就放了3个 .ipynb jupyter文件
拿 predictor_example.ipynb来看，界面差不多是这样的：
在点击执行block后，会首先要求你去选择一个jupyter kernel，如果使用python，就选择一个python环境。
比如这里咱们选择conda环境的 sam_py39，然后这个conda环境需要你提前创建好，从这个角度来说，你可以很方便的切换py解释器，也就是jupyter kernel。然后就可以愉快的使用了。
可以看到，可以丝滑的进行图像展示。
最关键的是，它还可以很方便的进行变量的跳转，这对于看代码来说真的十分友好。
好了，以上分享了 vscode使用jupyter，希望我的分享能对你的学习有一点帮助。
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