VS Code中Jupyter无法启动Python虚拟环境内核（连接超时）

排查包依赖问题 #

• 激活虚拟环境并导出当前依赖列表：

  source .venv2/bin/activate && pip freeze > requirements.txt
  

• 对比之前的依赖记录（如果有），检查Plotly及其关联包（如plotly-express、kaleido）是否存在版本变更或缺失
• 强制重装Plotly及相关依赖，可指定常用稳定版本（比如5.15.0）：

  pip install --force-reinstall plotly==5.15.0 plotly-express kaleido
  

排除云同步干扰 #

• 临时关闭VS Code的云同步功能（设置搜索「Sync: Enabled」，取消勾选）
• 清理项目目录下的云同步冗余文件（如同步缓存、.DS_Store），之后重启VS Code
• 确认虚拟环境目录.venv2未被云同步工具纳入同步范围，避免文件锁或版本冲突

优化Jupyter运行性能 #

• 禁用VS Code中无关扩展（比如非开发类、不常用的工具扩展）
• 调整Jupyter配置：
  • 搜索「Jupyter: Kernel Connection Timeout」，将超时时间延长至60000ms
  • 开启「Jupyter: Enable Debug Logging」，运行单元格后查看日志定位卡顿根源
• 重启内核并清空所有单元格输出，再重新运行代码

重建干净虚拟环境（终极方案） #

• 备份项目代码后，删除旧虚拟环境：rm -rf .venv2
• 创建对应版本的新虚拟环境：

  python3.10 -m venv .venv_new
  

• 激活新环境并安装依赖：

  source .venv_new/bin/activate && pip install -r requirements.txt
  

• 重新注册内核：

  python -m ipykernel install --user --name .venv_new --display-name "Python (.venv_new)"
  

• 切换到新内核测试代码运行情况

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TLeschev