### 如何在 Jupyter Notebook 或 Jupyter Lab 中配置和启用智能代码提示 要在 Jupyter Notebook 或 Jupyter Lab 中实现类似于 IntelliSense 的功能，可以依赖于 `jedi` 库或者通过扩展插件来增强代码编辑器的功能。以下是具体方法： #### 方法一：安装并启用 Jedi 支持 Jupyter 默认支持基于 `jedi` 的自动补全功能。如果未正常工作，可以通过以下方式重新激活或更新相关组件。 1. **确保 Python 环境中有最新版本的 jedi** 使用 pip 安装或升级 `jedi`： ```bash pip install --upgrade jedi ``` 2. **验证 IPython 自动补全设置** Jupyter 基于 IPython 提供交互式体验，因此需要确认 IPython 配置无误。 如果发现自动补全失效，可以在 notebook 单元格运行以下命令以重置默认行为： ```python %config IPCompleter.greedy=True ``` #### 方法二：利用 Jupyter 扩展提升开发效率 为了进一步优化用户体验，推荐安装一些流行的社区扩展工具包。 1. **安装 nbextensions 工具集** 此集合提供了多种实用功能，其中包括改进版的代码提示服务。 ```bash pip install jupyter_contrib_nbextensions jupyter contrib nbextension install --user ``` 2. **启动特定扩展模块** 启用名为 "Hinterland" 的扩展项能够显著改善实时输入建议的效果。 访问浏览器中的地址完成图形化界面操作即可开启所需选项[^1]。 #### 方法三：切换至更先进的前端框架——JupyterLab 相比传统 Notebooks ，JupyterLabs 更加现代化且兼容性强。它内置了更为强大的 LSP (Language Server Protocol) 功能用于处理复杂的语法分析需求。 1. **准备环境** 更新到最新的实验室发行版，并同步获取必要的附加组件。 ```bash pip install --upgrade jupyterlab jupyter labextension install @krassowski/jupyterlab-lsp ``` 2. **连接外部语言服务器实例** 根据个人偏好挑选合适的 python lsp server 实现形式（如 pyls-microsoft），然后按照官方文档指示完成关联绑定过程[^2]。 以上三种途径均能有效解决原始提问所描述的现象，即恢复正常的 import 路径解析逻辑的同时提供高质量的上下文感知型辅助信息展示效果。 ```python from my_module import MyClass # Example of correct path resolution with enhanced hints. instance = MyClass() result = instance.perform_action('test') print(result) ```