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Preciso de ajuda para fazer funcionar o python e o jupyter notebook no Visual Studio

Olá, Estou enfrentando um problema técnico que gostaria de resolver. Na primeira aula, consegui seguir todos os passos corretamente e o código funcionou perfeitamente no Visual Studio Code. No entanto, ao voltar para as aulas subsequentes, não consigo mais rodar o código.

Já instalei o Python e o Jupyter, conforme as instruções do curso, e organizei as pastas corretamente dentro do Ubuntu no Windows PowerShell, o que estava funcionando antes. Porém, agora, quando tento executar o código, nada acontece.

Além disso, ao acessar o material fornecido para continuar o curso, aparece a seguinte mensagem:

"Você confia nos autores dos arquivos neste espaço de trabalho? A execução de uma célula do bloco de anotações executará o código deste espaço de trabalho. Se você não confiar nos autores desses arquivos, recomendamos que não continue, porque os arquivos podem ser mal-intencionados. Confira nossos documentos para saber mais."

Eu apertei em "CONFIAR NO ESPAÇO DE TRABALHO E CONTINUAR", mas após isso apareceu a opção "Selecione Kernel" na parte superior, com as opções "Ambiente do Python" e "Servidor Jupyter Existente". Já tentei selecionar todas as opções, mas o código ainda não roda. Procurei por soluções, mas não consegui encontrar uma forma de continuar com o curso.

Essa mensagem apareceu após tentar rodar o código, o que me deixou em dúvida sobre como proceder. Poderia me orientar sobre o que fazer para resolver esse problema e retomar o curso?

Seria possivel alguém do time alura fazer uma video chamada que seja por 15 minutos para me explicar esse erro? Eu daria acesso a minha maquina.

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Oi ** Jefferson**,

Eu recomendo usar o Colab, um serviço Jupyter Notebook online que não requer configuração para uso e fornece acesso gratuito para quem tem email do Gmail

tux matrix    Caso este post o tenha ajudado, por favor, marcar como solucionado ☑️. Bons Estudos! 🤓

Olá, Jefferson, tudo bem?

Sobre a mensagem de confiança no espaço de trabalho, isso é uma medida de segurança do Visual Studio Code para garantir que você esteja ciente do código que está executando. Como você já confiou no espaço de trabalho, vamos direcionar o foco para o problema relacionado ao kernel.

Antes de iniciar o Jupyter Notebook, peço que verifique de que o ambiente virtual .venv está ativado. Um ambiente virtual cria um espaço isolado para o seu projeto Python, permitindo que bibliotecas e versões específicas do Python sejam usadas independentemente da instalação global no seu sistema. Então, é muito importante que o venv esteja ativado.

  1. Ativando o Ambiente Virtual no WSL

    • Abra o WSL e navegue até a pasta do seu projeto:
    • Ative o ambiente virtual com o comando:
    source .venv/bin/activate  
    
    • Após a ativação, o prompt exibirá (.venv) antes do seu nome de usuário, indicando que o ambiente está ativo.

    A imagem mostra um terminal WSL. O usuário navega até o diretório `~/Documentos/pipeline_dados` e ativa o ambiente virtual Python localizado em `.venv`, com o prompt alterado para `(.venv)`.

  2. Abrindo o Projeto no VSCode

    • Com o ambiente virtual ativo, inicie o VSCode no diretório do projeto:
      code .  
      
  3. Carregando o Kernel no Jupyter Notebook

    • No VSCode, abra o arquivo com extensão .ipynb. O editor deve detectar automaticamente o ambiente virtual ativo (.venv) e carregar o kernel correspondente. Caso isso não aconteça, selecione o kernel manualmente:
      • Pressione Ctrl + Shift + P e procure por "Python: Select Interpreter".
      • Escolha o interpretador associado ao ambiente virtual (ex.: Python 3.10.12 (.venv)).

    A imagem mostra a seleção de um interpretador Python no VSCode, destacando o ambiente virtual localizado em `.venv/bin/python`.

  4. Reiniciando o Kernel

    • Com o kernel correto selecionado, clique em Restart para garantir que tudo está configurado adequadamente.

    Imagem mostra o botão para reiniciar o kernel no Jupyter Notebook.

Após esses passos, seu ambiente virtual deve estar configurado corretamente e o kernel carregado sem problemas.

Caso o problema persista, peço que compartilhe print da sua tela, com as opções do interpretador.

Fico à disposição.

Abraços!

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