Cómo Usar Jupyter Notebooks en Visual Studio Code

En este tutorial te mostraré cómo configurar y utilizar Jupyter Notebooks dentro de Visual Studio Code. Es una herramienta muy útil para programadores y científicos de datos, ya que permite ejecutar fragmentos de código de forma interactiva, junto con documentación en Markdown.

1. Instalación de Visual Studio Code y Python

Antes de comenzar, asegúrate de tener instalados:

  • Visual Studio Code: Puedes descargarlo desde la página oficial.
  • Python: Descarga Python desde python.org, y asegúrate de tenerlo correctamente configurado en tu sistema.

2. Creación de un Jupyter Notebook en VS Code

  1. Abre Visual Studio Code y asegúrate de que tienes la carpeta de trabajo adecuada abierta.
  2. Abre la paleta de comandos presionando Ctrl + Shift + P en Windows o Cmd + Shift + P en macOS.
  3. En la paleta de comandos, busca «Jupyter» y selecciona la opción Create New Jupyter Notebook.
  4. Esto creará un nuevo archivo llamado Untitled1. Asegúrate de guardar este archivo presionando Ctrl + S y eligiendo un nombre descriptivo, como pruebas.ipynb.

3. Instalación de las Extensiones Necesarias

Cuando creas el notebook, es posible que Visual Studio Code te pida instalar extensiones necesarias para Jupyter. Si te aparece la notificación «Install enabled suggested extensions», haz clic en «Sí» para permitir la instalación.

  • Las extensiones pueden tardar unos minutos en instalarse. Mientras tanto, verás un ícono de «gatito» en la barra de progreso.

4. Configuración del Kernel de Python

Una vez instaladas las extensiones, Visual Studio Code te pedirá que selecciones un kernel de Python para ejecutar el código en el notebook. Sigue estos pasos:

  1. Haz clic en el botón que te pide elegir un kernel.
  2. Selecciona el entorno de Python que prefieras. Si ya creaste un entorno en un vídeo anterior, como mencioné en mi caso, puedes elegirlo ahora.
  3. Permite que Windows o tu sistema operativo acceda a este entorno para evitar posibles problemas de permisos.

5. Ejecución de Código en el Notebook

Ahora que todo está configurado, ya puedes escribir y ejecutar código en Jupyter Notebook. Aquí te muestro un ejemplo sencillo:

nombre = "Guillem"
apellidos = "Mateu"
print(f"Hola, me llamo {nombre} {apellidos}")
  1. Escribe este código en una celda de código.
  2. Para ejecutar el código, simplemente haz clic en el ícono de Play que aparece al lado de la celda.
  3. El resultado debería mostrar: Hola, me llamo Guillem Mateu.

6. Uso de Markdown en Jupyter Notebooks

Además de ejecutar código, Jupyter Notebooks permite escribir texto en formato Markdown, lo que es muy útil para documentar el código. Aquí te muestro cómo agregar texto y títulos:

  1. En una celda, selecciona el tipo de celda Markdown.
  2. Escribe el siguiente código Markdown para agregar un título y un texto explicativo:
## Variables en Python

En este apartado veremos cómo funcionan las variables.
  • El ## indica que se trata de un título de segundo nivel. Puedes usar # para títulos de primer nivel, y ### para subtítulos más pequeños.

7. Ejemplos de Operaciones Básicas

Puedes utilizar Jupyter Notebooks para realizar operaciones simples y ver los resultados al instante. Aquí te muestro un ejemplo básico:

x = 4
y = 5
print(x + y)

Este código imprimirá 9 en la consola. Es una forma rápida de probar y depurar fragmentos de código en Python.

8. ¿Qué más puedes hacer con Jupyter en VS Code?

Jupyter Notebooks es excelente para:

  • Documentar tu código con explicaciones en Markdown.
  • Probar fragmentos de código rápidamente.
  • Crear ejemplos interactivos que puedes compartir con otros.

Si prefieres utilizar otros entornos, como Anaconda, también es posible, aunque en este tutorial he mostrado cómo hacerlo sin depender de Anaconda, ya que puede resultar más pesado para algunos sistemas.

Conclusión

Ahora que ya sabes cómo configurar y usar Jupyter Notebooks en Visual Studio Code, puedes empezar a experimentar con Python de manera interactiva. Si te ha gustado este tutorial, no olvides darle a me gusta y suscribirte al canal para más vídeos sobre programación y Python. ¡Nos vemos en el próximo vídeo!

Recursos Adicionales

Comentarios

No comments found.