VS Code 运行 Jupyter Notebook 的核心前提是正确配置 ipykernel：必须在当前选中的 Python 解释器环境中安装、用 --user 参数注册到用户级内核目录，并重启 VS Code 窗口；否则内核选择器为空或显示 “unavailable”，且卡在连接状态。
VS Code 运行 Jupyter Notebook 缺的不是插件，而是 ipykernel —— 它没装、没注册、或没连上当前选中的 Python 解释器，Notebook 就根本启动不了。
为什么右上角内核选择器是空的或只显示 “Python 3 (system)”
VS Code 不会自动扫描你电脑上所有 Python 环境，它只读取你当前选中的那个解释器路径下是否注册了可用内核。常见原因包括：
- 没运行过
python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"，内核压根没写入~/.local/share/jupyter/kernels/（Linux/macOS）或%USERPROFILE%\AppData\Roaming\jupyter\kernels\（Windows） - 注册命令漏了
--user，导致内核被写到系统级目录（如C:\Program Files\），VS Code 没权限读取 -
--name用了空格或中文（比如--name "my env"），Jupyter 内部解析失败，jupyter kernelspec list里可能看不到条目 - VS Code 没重启：注册完必须关闭并重开整个窗口，仅 “Developer: Reload Window” 不生效
选了内核却一直卡在 “Connecting to kernel…”
这说明内核进程启动了，但和 VS Code 的通信链路断了。本质是 IPC 层（通常是 ZeroMQ 绑定本地端口）失败，不是代码问题。
- 检查 Output → Jupyter 面板，搜
Failed to start the kernel或No module named 'ipykernel'—— 如果有，说明进程根本没起来，回退去确认ipykernel是否真在该环境里 - Windows 用户关掉杀毒软件或企业防火墙：某些安全软件会拦截
tcp://127.0.0.1:XXXXX这类本地连接 - 别用管理员身份启动 VS Code：会导致内核子进程无法访问用户级 socket 文件
- 降级
ipykernel：6.27+ 版本在部分 WSL/Windows 组合下有 socket 绑定 bug，试试pip install "ipykernel
明明选了 conda/virtualenv 内核，import 却报 ModuleNotFoundError
内核名只是个标签，不保证执行环境和你预期一致。VS Code 有两个独立配置层：
- 右上角 Kernel 选择器：决定单元格实际运行时的 Python 环境（含
sys.path、已安装包） - 左下角 Python Interpreter 显示：只影响 .py 文件补全、静态检查、调试器默认行为，对 notebook 执行无直接影响
- 务必在打开 .ipynb 后，**手动点击右上角内核名 → 从下拉列表中选你注册的
Python (myenv)**，不能依赖左下角解释器“带过去” - 验证是否真正生效：在 notebook 里运行
import sys; print(sys.executable)，输出路径必须和你注册内核时激活的环境一致
最容易被忽略的一点：注册内核的命令必须在目标环境中执行，且 python 必须指向那个环境里的可执行文件——哪怕你用 conda activate myenv 激活了，也要确认 which python（macOS/Linux）或 where python（Windows）输出的是对应路径。路径错一点，ipykernel 就装到别的地方去了。
