VSCode 中的 Python/Jupyter 笔记本没有使用正确的环境

Question

情况

我在 Windows 10 上使用 Anaconda 3。

我有一个 Visual Studio Code 工作区 ( my_workspace )，而不是一个 Jupyter 笔记本 ( my_notebook.ipynb )。 VSCode 安装了 Python 扩展。

文件my_workspace/settings.json包含：

{
    "python.pythonPath": "C:\\Users\\Me\\Anaconda3\\envs\\my_env\\python.exe"
}

my_env是现有的 Anaconda 环境。 我可以激活它并在 shell 中使用它，如果我在这样的 shell 中运行jupyter lab ，则笔记本中的代码可以按预期导入my_env的包。

如果我在my_notebook.ipynb中打开my_workspace ，然后在选项卡中打开 my_notebook.ipynb，在my_env的状态栏中也会提到 my_env（“Python 3.7.6 64-bit ('my_env': conda)”），并且打开时会自动激活my_env VSCode 控制台中的 PowerShell 提示符（我运行了一次 conda conda init ）。

问题

当笔记本在 VSCode 中打开时，Jupyter kernel 似乎使用base环境的 Python 解释器而不是my_env中的解释器。 导入安装在my_env中但未安装在base中的 package 时，出现此错误：

>>> import keras
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'keras'

这发生在所有包上，而不仅仅是keras 。

在 VSCode 的笔记本选项卡中，如果我单击右上角的解释器名称，然后选择正确的解释器（ my_env中的解释器），则笔记本在my_env中正确运行。 但是每次我重新打开 VSCode 时都必须这样做。

如何使默认 kernel 尊重 settings.json 中选择的settings.json ？

Answer 1

我认为现在没有参数来控制settings.json 。 我在启动笔记本的环境中遇到了类似的问题，我能够通过修改 IPython 笔记本中的kernelspec部分来解决这个问题。

基本上，将笔记本作为 JSON 文件打开并删除kernelspec部分。 当笔记本从 vscode 启动时，该部分将填充工作区的默认 python 环境内核。 在我的情况下，充满了 pipenv 环境。

Answer 2

就我而言，在创建新环境后，必须多次重新启动 VS 代码，然后才能找到新的环境。 看起来 VS Code 必须花一些时间才能在系统中找到新的 Env。

Answer 3

也许这有帮助，但也许没有。 我在远程机器上的 ssh session 期间遇到了这个问题。 我不得不使用 VS 代码命令 > Python: Select 解释器

在这里形成我需要将位置添加到我希望工作的环境中。

只要在路径中安装了 jupyter 就应该没有问题（：