Sublime Text 无法运行 .ipynb 文件或执行 Jupyter 功能，仅能通过 SublimeREPL 将选中代码发送至手动启动的 IPython 内核；需确保 ipython 可执行、内核活跃，并正确配置环境路径与 matplotlib 模式。
Sublime Text 不能运行 .ipynb 文件，也不能执行单元格、渲染图表或管理内核——它压根不实现 Jupyter 协议。所谓“联动”，只有一条可行路径：把选中的 Python 代码发给已启动的 IPython 内核执行。
Sublime 怎么发送代码到 IPython 内核？
本质是「文本编辑器 + 外部 REPL」，依赖 SublimeREPL 插件和手动启动的内核服务。关键不是“配置 Jupyter”，而是确保 ipython 可执行且内核处于活跃状态。
- 必须先在终端运行
jupyter console或ipython启动内核（不是jupyter notebook）；Sublime 不会帮你拉起进程 - 安装
SublimeREPL后，通过Tools → SublimeREPL → Python → Python - IPython打开的是本地ipython进程，不是 notebook kernel - 快捷键绑定里
"repl": "IPython"指向的是 SublimeREPL 自带的 IPython 启动逻辑，若系统未装ipython或环境变量不对，会静默失败 - 若用 conda 环境，需确认
ipython安装在该环境中：conda activate myenv && pip install ipython
为什么选中代码发过去却没输出？
常见现象：按快捷键后光标跳走、控制台无响应、或只显示 In [1]: 后卡住——这不是 Sublime 的 bug，而是内核未就绪或通信中断。
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- 检查终端是否真有
ipython进程在运行：ps aux | grep ipython（macOS/Linux）或任务管理器（Windows） - SublimeREPL 的 IPython 控制台默认不启用
--matplotlib，绘图命令如plt.show()会阻塞；需手动在控制台输入%matplotlib inline（仅对当前会话有效） - 若用
virtualenv或conda env，SublimeREPL 默认调用系统python路径，可能加载错包；可在SublimeREPL → Config → Python → IPython中修改cmd字段，显式指定解释器路径，例如["/path/to/env/bin/ipython"] - 发送含
input()的代码会卡死——SublimeREPL 的 IPython 终端不支持交互式输入，这是设计限制，非配置问题
如何安全编辑 .ipynb 文件而不破坏结构？
.ipynb 是 JSON 文件，Sublime 可高效编辑文本内容，但绝不能当成普通 .py 文件对待。重点在“不执行、只整理”。
- 安装
Jupyter插件（非官方，Package Control 可搜），它提供语法高亮和基础折叠，但不解析 cell 输出；禁用自动保存输出字段（"jupyter_remove_output_on_save": true），避免 diff 泛滥 - 手动清理输出时，删掉所有
"outputs": [...]和"execution_count": ...字段即可，保留"source"和"cell_type"；可用正则"outputs":\s*\[[^\]]*\],?批量删除 - 版本控制前务必运行
jupyter nbconvert --clear-output --inplace notebook.ipynb，比手工删更可靠；Git hook 可自动化这步 - 不要用 Sublime 的“格式化”功能（如 JsPrettier），JSON 格式稍错就会让 Jupyter 加载失败；用内置的
Ctrl+Shift+P → Pretty JSON更稳妥
真正容易被忽略的点是：Sublime 里的“运行”永远不等于 notebook 的执行上下文。Cell 依赖、变量生命周期、输出渲染——这些全由 Jupyter runtime 管理，Sublime 只负责把字符串扔过去。想复现 notebook 行为，就得自己维护状态，比如手动重跑前置 cell 对应的代码块。这不是缺陷，而是定位差异：一个管文本，一个管状态。
