SageMath + VSCode 配置

作者: Mengce Zheng

日期: 2024年12月15日

本文为 SageMath 多版本内核配置指南 - WSL2 + VSCode 集成，在 WSL2 Ubuntu 已安装 SageMath 9.5 的情况下，说明如何在 VSCode 中配置使用虚拟环境中的 SageMath 10.3 。

环境准备

系统环境

• 操作系统: Windows 10 + WSL2 (Ubuntu 22.04)
• 工具链:
  • VSCode 扩展: Remote - WSL, Python, Jupyter
  • 包管理器: miniconda3, miniforge3

软件版本

旧版 SageMath 9.5 全局配置

内核信息

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# 进入虚拟环境
mamba activate sage-dev

# 查看内核文件
jupyter kernelspec list

# 验证路径
ls /usr/share/jupyter/kernels/sagemath/kernel.json

文件内容

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// cat /usr/share/jupyter/kernels/sagemath/kernel.json
{
  "argv": ["/usr/bin/sage", "--python", "-m", "sage.repl.ipython_kernel", "-f", "{connection_file}"],
  "display_name": "SageMath",
  "language": "sage"
}

新版 SageMath 10.3 虚拟环境配置

步骤概览

1. 创建虚拟环境: 详见 SageMath 10.3

2. 内核注册:

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   mamba activate sage-dev
   mkdir -p $CONDA_PREFIX/share/jupyter/kernels/sagemath10.3
   

3. 编写内核配置:

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   cat << EOF > $CONDA_PREFIX/share/jupyter/kernels/sagemath10.3/kernel.json
   {
     "argv": ["$CONDA_PREFIX/bin/python", "-m", "sage.repl.ipython_kernel", "-f", "{connection_file}"],
     "display_name": "SageMath 10.3",
     "language": "sage"
   }
   EOF
   

4. 注册到 Jupyter:

   1
   jupyter kernelspec install $CONDA_PREFIX/share/jupyter/kernels/sagemath10.3 --user --name "sagemath10.3"
   

内核冲突解决

关键操作

内核命名优化

修改显示

1. 旧版内核:

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   2
   sudo nano /usr/share/jupyter/kernels/sagemath9.5/kernel.json
   # 修改 "display_name": "SageMath 9.5"
   

2. 新版内核:

   1
   2
   nano $CONDA_PREFIX/share/jupyter/kernels/sagemath10.3/kernel.json
   # 修改 "display_name": "SageMath 10.3"
   

最终效果

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mamba activate sage-dev
jupyter kernelspec list
Available kernels:
  python3         /home/user/miniforge3/envs/sage-dev/share/jupyter/kernels/python3
  sagemath10.3    /home/user/miniforge3/envs/sage-dev/share/jupyter/kernels/sagemath10.3
  sagemath9.5     /usr/share/jupyter/kernels/sagemath9.5

验证与测试

测试代码

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# 版本验证
print(f"SageMath Version: {sage.version.version}")

# 功能验证
print(f"ceil(3.14) = {ceil(3.14)}")  # 应输出 4
print(f"factor(10) = {factor(10)}")  # 应输出 2 * 5

预期输出

通过本指南，可实现在单一 Jupyter 环境中管理多版本 SageMath 内核，并保持环境隔离性和命名简洁性。本文撰写过程中参考 DeepSeek 提供的建议与方案。