如果您在本地工作（例如从本地主机上的终端启动 Jupyter 笔记本），代码完成应该可以正常工作 - 我从来没有遇到任何问题。

如果您在 Docker 容器中运行附加到 Python 进程的 Jupyter 笔记本，则代码完成可能会出现问题（可能需要激活双向通信）。

您可以尝试运行以下ipython使解释器变得贪婪的“魔术命令” - 这在过去对我有用：

%config IPCompleter.greedy = True

只需在第一个 Jupyter 单元中运行它。

这是所有内置魔术命令的列表。

恐怕我不知道 jupyter notebook 和 Spyder 在这些情况下有什么区别。