⚙️ Jupyter Setup & Kernel Management

Percorso: /programmazione/python/jupyter/setup

::: info OBIETTIVO Configurare l’infrastruttura necessaria per eseguire Notebook Jupyter all’interno di Visual Studio Code, garantendo l’isolamento tramite Virtual Environments e la corretta mappatura dei Kernel. :::

1. Prerequisiti Hardware & Software

Prima di procedere, assicurarsi di avere:

Python 3.8+ installato nel sistema.
Visual Studio Code aggiornato all’ultima versione.
Estensione “Jupyter” (Microsoft) installata in VS Code.

2. Strategia di Isolamento (Virtual Env)

Mai installare le dipendenze di Jupyter nel Python globale. Ogni progetto deve avere il proprio ambiente virtuale per evitare il “dependency hell”.

Creazione dell’ambiente di lavoro

Apri il terminale nella root del tuo progetto ed esegui:

# Create a dedicated virtual environment
python -m venv .venv

# Activate the environment
# On Linux/macOS:
source .venv/bin/activate
# On Windows:
.\.venv\Scripts\activate

3. Installazione delle Dipendenze Core

Una volta attivato l’ambiente, installiamo i componenti minimi necessari per far “parlare” VS Code con il runtime Python.

# Upgrade pip to the latest version
python -m pip install --upgrade pip

# Install the Jupyter bridge (IPyKernel)
pip install ipykernel jupyter

ipykernel: È l’interfaccia di comunicazione (backend) che esegue il codice Python richiesto dal frontend di VS Code.
jupyter: Installa le librerie base per la gestione del formato .ipynb.

4. Registrazione e Selezione del Kernel

In VS Code, il “Kernel” è l’eseguibile Python che “anima” il notebook.

A. Rilevamento automatico

Apri un file .ipynb o creane uno nuovo (Ctrl+Shift+P -> Create: New Jupyter Notebook).
In alto a destra, clicca su “Select Kernel”.
Scegli “Python Environments” e seleziona l’interprete dentro la cartella .venv appena creata.

B. Registrazione Manuale (Pro Tip)

Se VS Code non rileva automaticamente l’ambiente, puoi forzare la registrazione del Kernel nel registro di Jupyter:

# Register the venv as a named kernel
python -m ipykernel install --user --name=my-lab-env --display-name "Python 3.12 (Lab AI)"

📉 Workflow di Connessione (Mermaid)

graph TD
    A[VS Code Editor] -->|UI Action| B{Jupyter Extension}
    B -->|Search| C[IPython Kernels]
    C -->|Link| D[.venv/bin/python]
    D -->|Execute| E[Code Cells]
    E -->|Return Data| A
    
    style D fill:#f96,stroke:#333,stroke-width:2px

🛠️ Risoluzione Problemi (Troubleshooting)

Il Kernel non appare nella lista?

Verifica che l’estensione Python di Microsoft sia installata.
Esegui Developer: Reload Window in VS Code.
Assicurati di aver installato ipykernel dentro l’ambiente virtuale attivo.

Errore: “ZMQ Not Found”

Solitamente dovuto a versioni di Python incompatibili con le librerie di rete di Jupyter. Reinstalla pyzmq nell’ambiente: pip install --force-reinstall pyzmq

💡 Note dell’Architetto

In un ambiente professionale, ti consiglio di creare un file requirements.txt dedicato per Jupyter, separato dalle dipendenze di produzione:

# dev-requirements.txt
jupyter==1.0.0
ipykernel==6.29.0
matplotlib
pandas
numpy

Tags: #Setup #Python #Jupyter #Venv #VSCode #Engineering*