VS Code 通过内置 Jupyter 支持实现一体化开发，1. 可直接打开 .ipynb 文件并运行代码单元格；2. 支持 .py 与 .ipynb 自由转换，提升代码管理效率；3. 提供断点调试与 Git 版本控制能力；4. 兼容本地或远程多环境内核，适合从探索分析到生产部署的全流程。
在数据科学和机器学习领域，交互式编程已成为主流工作方式。Jupyter Notebook 提供了灵活的代码分块执行与可视化展示能力，而 VS Code 作为一款功能强大的现代代码编辑器，正通过深度集成 Jupyter 支持，为开发者带来流畅高效的开发体验。
内置 Jupyter 支持，无需切换环境
VS Code 通过官方 Python 扩展原生支持 Jupyter Notebook，用户可以直接在编辑器中打开 .ipynb 文件，无需启动浏览器或独立服务。代码单元格以清晰区块呈现，支持快捷键运行（Shift+Enter），输出结果实时显示在下方，保留完整 Markdown 与图表渲染能力。
这种集成让开发者既能享受 Notebook 的交互优势，又能使用 VS Code 的智能补全、语法高亮、变量提示和调试工具，真正实现一体化开发。
混合编程：.py 与 .ipynb 自由转换
VS Code 允许将普通 Python 脚本按单元格划分，通过 #%% 注释标记分隔代码块，然后以 Jupyter 模式运行。这意味着你可以在熟悉的 .py 文件中获得与 Notebook 相同的交互体验。
同时，也可将 .ipynb 导出为干净的 .py 脚本，便于版本控制和模块化管理。这种双向流转特别适合从探索性分析过渡到生产代码的场景。
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调试与版本控制更高效
Jupyter 原生环境对调试支持有限，而在 VS Code 中，你可以直接对 Notebook 单元格设置断点，逐行执行并查看变量状态，极大提升排错效率。
配合 Git 插件，Notebook 的变更也能被精准追踪。虽然 .ipynb 是 JSON 格式，但 VS Code 提供了结构化对比视图，能清晰展示代码与输出的变化，减少合并冲突。
远程内核与多环境支持
VS Code 可连接本地或远程的 Jupyter Server，支持选择不同 conda 或 venv 环境中的内核。你在项目中配置的虚拟环境会自动识别，确保依赖隔离与运行一致性。
对于需要 GPU 或服务器资源的任务，只需简单配置，即可在本地编辑、远程执行，适合大规模数据处理与模型训练。
基本上就这些。VS Code 与 Jupyter 的融合，既保留了交互式计算的灵活性，又引入了工程化开发的最佳实践，已经成为许多数据科学家日常工作的首选组合。
