WSL Docker JupyterLab VSCode 手把手快速配置环境 一站式解决 【新手教程】_vscode 连wsl docker 配置python环境

作为一个对什么都感兴趣且忘性大的准码农，发现明明几个月前学过的做过的项目，现在看突然都忘个七七八八，所以把感兴趣的，感觉有用的东西写成文章分享出来，希望能帮到哪怕一个人也可以。

在新电脑上从头配置了WSL Docker JupyterLab VSCode的开发环境，感觉中间有的坑还是又踩了一遍，为此记录和分享一下。

一、WSL的安装

WSL的安装步骤还是很简单的，其实看微软官方的文档其实就差不多了：安装 WSL | Microsoft Learn

1.以管理员身份启动Powershell，输入以下命令并执行，会自动安装WSL2，安装结束后重启电脑

wsl –-install

2.查看WSL安装是否成功

wsl –-version

3.安装想要的Linux发行版，这边推荐去微软商店下载，用命令下载可能会遇到网络连接问题 

4.启动Ubuntu，如果需要注册用户，按照正常的注册流程输入用户名和密码即可，如果卡在Installing,可以关闭重新开启，就好了，出现命令行说明安装成功。 

二、安装并配置Docker

1.去官网下载对应的版本安装包：https://www.docker.com/

2.运行安装程序，选择用WSL而不使用HyperV的选项

3.启动docker，注册docker账号并登录

4.docker的基本概念应该都了解，首先需要一个Image，然后基于Image创建container，在设置中可以设置本地存储位置，否则默认在C盘的AppData文件夹

5.在Docker Hub中下载所需的镜像 

6.由于我们的目标是在windows上使用linux系统运行jupyter notebook的python代码，因此我们以jupyter/scipy-notebook这个镜像为例

点击pull，当然也可以在cmd中使用docker pull jupyter/scipy-notebook的方式用命令行执行

7.等待pull操作结束后，在image界面可以看到我们pull下来的镜像，点击run即可以这个镜像创建一个container，名字是test，之后可以用同样的方式在GUI中运行，也可以在windows cmd中使用docker start Container名字 的方式运行。为了能够共享文件，可以指定共享文件夹。

启动Container之后，需要配置端口映射和共享文件夹，这里可以用命令行在启动的时候执行，更加方便，选项也更多，但是为了照顾新手，我们选择用GUI操作。

8.启动后进入界面

这里就相当于linux系统中的console，可以随意执行一些linux命令来查看信息

9.查看共享文件夹，可以看到文件已经同步了

10.运行jupyter lab

这个镜像的Container中，启动后会自动开启jupyter kernel，可以看到对应的url。

14.在浏览器中访问url (直接点击就可以) 打开jupyter lab界面 jupyterlab是比jupyter notebook功能更加完善的工具，具体使用可以参考JupyterLab最全详解，如果你还在使用Notebook，那你就out了！ - 知乎

接下来我们创建notebook文件，尝试读取共享文件夹中的文件，发现可以正常读取

 15.创建的notebook默认位置在/home/jovyan/中，可以保存到windows系统中，不同的镜像或许会存在不同。

这样我们就完成了Docker示例Container的搭建与运行。

三、在VSCode中编辑并运行Jupyter Notebook （主要是因为不用Copilot会死）

1.安装VSCode、Docker、Dev Containers两个插件

2.在Remote Container界面点击在新窗口打开

3.打开新窗口后，在container内部遵循相同的安装方式，安装jupyter插件和python插件

4.打开新vscode窗口，再点击open folder选择任意文件夹，创建或者选择notebook打开，点击右上角select kernel选择镜像自带的环境，就可以运行代码了。

大功告成！

第一次写技术文章，可能有疏漏，有问题请随时指出，看到了就会回复，本人主要工作方向为语音信号处理、LLM和各种深度学习方向，对Unity AR VR开发也很感兴趣，有过一些相关的工作经验，未来有时间会继续分享技术文章，有任何的需要也可以私信我，谢谢大家。