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Jupyter notebook使用技巧大全

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超哥的杂货铺
发布2019-12-18 10:47:18
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发布2019-12-18 10:47:18
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Jupyter Notebook 简介

Jupyter Notebook是一款开源的web应用,它允许使用者创建和分享包含代码,公式,可视化图表和纯文本的文档,并支持多种编程语言的交互式计算,对于python用户来讲更是一款十分方便的代码编写工具。只需要通过web浏览器就可以很方便地进行数据清洗和转换,数值模拟,统计建模,数据可视化,机器学习等。本文主要介绍Jupyter Notebook结合python的使用。

Jupyter Notebook安装

Jupyter Notebook的前身是IPython Notebook,对python2,python3都有很好的支持。相比于Pycharm,它安装更方便,代码块可以分开运行,支持MarkDown和LaTex,是对于数据分析人员特别友好的一个很“轻”的工具。通常可以在本地启动Jupyter Notebook服务,通过web浏览器使用它。实际工作中,有些公司会统一部署在线的Jupyter Notebook服务,同样通过相应的链接就可以访问,支持直接连接Hive表,使用pyspark等。另外,在一些数据平台上,例如kaggle,科赛等,很多代码也是通过notebook的形式进行分享,代码运行结果,图像等能够保留,因此具有较强的易读性。

对于本地的安装,有以下方式。

方法一:Anaconda安装

这是官方强烈推荐 的一种安装方式。Anaconda本身包含了Python,Jupyter Notebook以及其他常用的数据科学包,如Pandas,Numpy等。安装完Anaconda之后,通过Anaconda Navigator就可以快速启动。也可以在终端中执行jupyter notebook命令来启动,windows下安装好Anaconda之后,可以找到相应的导航器和Prompt命令行来启动。

方式二:pip安装

pip是python的一款包管理工具,通过pip install pkg_name可以完成很多python扩展包的安装。jupyter notebook 同样,执行pip install jupyter即可完成安装。

Jupyter Notebook入门
  1. 启动 在终端中输入jupyter notebook是最常用的启动方式,默认在本地的8888端口启动。如果本地已经有一个jupyter正在运行,再启动一个就会运行在8889端口。运行完该命令,会在系统默认的浏览器打开一个网页,网页的地址是: http://localhost:8888/tree

需要注意的是我们执行该启动命令的目录就是启动之后的根目录。如果你是要打开已经存在的.ipynb文件,最好切换到该文件所在目录再启动,或者启动之后将文件移动(或复制)到启动目录下。 另外,如果想换一个浏览器打开jupyter notebook(我习惯用Chrome而不是默认的Safari),一种方式是可以复制浏览器的链接地址在目标浏览器中粘贴访问,此时可能出现类似于如下的界面。此时需要回到终端中,复制一下token填入token框,点击login即可正常访问。

  1. 总体使用 如下图所示,该页面是启动之后默认打开的页面。我们可以看到当前目录下已有的文件,可以查看已有的jupyter 文件(灰色表示未在运行,绿色表示正在运行),可以点击查看子目录下的内容。

我们点击右侧的New,选择Python3会在新的页面中建立一个未命名的notebook文件,选择Text File会新的页面中建立一个未命名的txt文件,选择Folder会在当前页面中建立一个未命名文件夹,选择Terminal会在新的页面中建立Terminal。

可以在左侧进行勾选,对文件夹进行重命名,移动或删除,对文件进行复制,重命名,移动,下载,查看,编辑和删除。

Running选项卡下可以看到当前正在运行的terminal和notebook,使我们可以对目前的资源使用情况进行一个直观了解。

  1. 退出 如果要停止某个正在执行的notebook文件,可以在file选项卡下勾选该文件,点击shutdown(也可以用其他方式,见后文)。如果要关闭整个jupyter notebook,可以在终端中按下键盘上的Ctrl C即可。
Notebook使用说明

接下来我们重点说明一下新建“python3”之后的操作,这也是最常用的编写python文件的操作。

1.总体布局

上面图中大致说明了Notebook中每一部分的作用,对平常使用python运行程序来讲,快捷命令已经足够。快捷命令工具条从左到后的图标依次表示:保存文件,添加新cell,剪切选中的cell,复制选中的cell,粘贴选中的cell,将选中cell上移,将选中cell下移,执行选中的cell,终止kernel,重启kernel,重启kernel并重新运行所有cell。Code点击之后有四个选项,分别是:Code(写python代码),MarkDown(写MarkDown代码,通常用于注释),Raw NBConvert(一个转换工具),Heading(快捷添加MarkDown标题)。最后一个小键盘可以查看和搜索一些快捷键的操作。

2. 常用菜单操作:

  • 修改文件名:可以点击文件名称,在弹出的框中直接修改或者File—>Rename
  • 新建Notebook文件:File—>New Notebook—>python3
  • 下载文件:File—>Download as —> 选择目标格式即可下载
  • 合并cell:Edit—>Merge Cell Above或Merge Cell Below
  • 重启Kernel并清除所有输出:Kernel—>Restart & Clear Output
  • 重启Kernel并运行所有cell:Kernel—>Restart & Run All
  • 停止当前Notebook运行:Kernel—>ShutDown

这里只列出了常用的菜单操作,没有列出的并不表示不常用,而是可以用快捷键或者菜单栏下方的快捷工具代替。如果需要查看每一个菜单选项的含义和作用,推荐文章:https://blog.51cto.com/853056088/2162189,写的非常详细。

3. 命令模式和编辑模式

每一个cell有两种模式:命令模式和编辑模式。如下图所示:最左侧是蓝色的条是命令模式,是绿色的条表示编辑模式(此时cell中有光标,可以进行代码编写)。在命令模式下,按下enter或者鼠标单击代码框可以进入编辑模式。在编辑模式下,按下esc或者鼠标单击代码框左侧区域即可进入命令模式。

4. 常用快捷(键)操作:

代码运行:

  • ctrl + enter:运行当前cell的代码,运行完后依然保持在当前cell
  • shift + enter:运行当前cell的代码,运行完后跳转到下一个cell,如果是最后一个cell则会新增一个
  • 工具条上的Run

创建新的cell:

  • 命令模式下,按下字母a(above),会在当前cell上方增加一个cell
  • 命令模式下,按下字母b(blove),会在当前cell下方增加一个cell
  • 工具条上的➕按钮

删除当前侧cell

  • 命令模式下,按下字母x,即可删除当前cell
  • 命令模式下,连续两次按下字母d,即可删除当前cell
  • 工具条上的“剪刀”按钮

合并cell

  • 命令模式下,选中多个cell,shift + M可以进行合并
  • Edit—>Merge Cell Above/Merge Cell Down

拆分cell

  • 编辑模式下,以光标所在之处为分界点,ctrl shift -(减号),可以进cell的拆分
  • Edit—>Split Cell

保存代码

  • 命令模式下,按下字母s,就能创建一个checkpoint
  • 工具条上的保存按钮
  • File—>Save and Checkpoint

查找替换

  • 编辑模式下,ESC + F
  • Edit—>Find and Replace

折叠输出:有时输出过长的情况

  • 编辑模式下,ESC+O
  • 在cell左侧位置上双击即可折叠
  • Cell—>Current Output—>Toggle

显示代码行号

  • 命令模式下,按下字母l(L的小写,键盘k右侧的l)键,就能显示当前cell的行号
  • shift + l,显示所有cell的行号
  • View—>Toggle Line Numbers

切换代码类型

  • 命令模式下,按下m切换到MarkDown模式,再按下y切换到code模式
  • 工具条上手动切换
  • Cell—>Cell Type—>选择相应的代码类型

注释代码

  • 选中代码,command+/ (windows下是control) 注:其他的快捷键可以点击工具栏最后的小键盘查看。

tab键的使用

  • 只输入变量或者函数的前几个字母,按下tab可以自动补全
  • 已经输入函数,连续按下shift+tab可以查询函数的具体用法,(一直可以按4次)

执行shell命令

  • 英文状态下的感叹号+普通的shell命令,例如:!pwd!ls等,有些时候或许很有用。

5. 魔法函数

以上是一些常用的魔法函数,其他的一些魔法函数依然可以查阅上面的链接,

https://blog.51cto.com/853056088/2162189吗,读者可以查阅其具体的用法。

Jupyter Notebook扩展

执行以下代码可以安装jupyter notebook扩展

pip install jupyter_contrib_nbextensions && jupyter contrib nbextension install

安装完之后,重新启动一下jupyter 服务,就可以看到Nbextensions选项卡。我们只需要勾选相应的插件,在每一个notebook的工具条中就会出现相应的扩展。选中每个扩展的时候,在其下方都会出现关于该扩展的说明,演示,配置等情况,通过仔细阅读我们就能得知该扩展的用法。

比较好用的几个扩展及其作用如下:

1.Table of Contents

这个扩展一般用于整个文件的目录很多的时候。首先在Nbextensions选项卡中勾选该插件,然后在工具条中就可以看到该扩展按钮。如果我们在notebook中使用了MarkDown设置了我们的标题,点击该扩展,就会在左侧生成目录,点击左侧的齿轮,可以在最顶部添加一个cell专门用来显示目录。点击左侧和顶部的链接都可以快速跳转到相应的位置。还可以进行目录的折叠。注意到此时菜单栏上也多了一个“Navigate”标签,同样显示了目录的情况。

2.Autopep8

这是一个将代码按照PEP8进行格式化的插件,前提是需要通过pip install autopep8安装autopep8,安装完之后需要重启jupyter notebook服务才能生效。同样在Nbextention选项卡中勾选Autopep8,在工具栏中会多一个“锤子”一样的按钮,可以帮助我们排版代码,使其符合pep8标准。

3.Variable inspector

该插件可以帮助我们查看当前notebook中所有的变量的名称,类型,大小和值。省去了df.shape,type()等语句的执行,也代替了前文提到的魔法函数“%whos”的执行,读者可以自行尝试一下。

4.Code folding

顾名思义,该插件可以对代码进行一定的折叠,例如遇到class,def等关键字,而且主体代码又很长时,折叠代码会方便阅读,这一点也让jupyter notebook更像一个IDE。

5.Execute time

该插件可以显示每一个cell中代码的执行时间。

除此之外还有一些其他常见的插件扩展,例如Notify,Collapsible headings等,读者可以自行探索查看,并配置使用。

其他说明
  • 制作幻灯片并放映:参考该链接的第二部分: https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/85050496
  • 数学公式编辑:这个其实是MarkDown功能的延伸,需要将cell的代码类型改为MarkDown,然后在一对美元符号之间写入LaTex公式,(例如$E=mc^2$),运行cell之后就可以正常显示公式了。
  • 关于jupyter lab和jupyter hub jupyter lab是基于jupyter notebook的新版本,是包括了Notebook的下一代的有模块化的界面,可以在同一个窗口同时打开好几个notebook或文件(HTML, TXT, Markdown等等),都以标签的形式展示,于是就更像是一个IDE。除了界面上存在差异,使用方式上和notebook没有大的差别。

jupyter hub是一个支持多用户的 Jupyter Notebook 服务器,用于创建、管理、代理多个 Jupyter Notebook 实例。具有扩展性和可定制性。常见的场景是公司的运维人员对很多人使用的Notebook进行管理和资源分配。这里不太方便演示。

  • 关于jupyter notebook与pycharm的差别 个人认为notebook是更“轻”量级的,适合小白使用。各个cell之间具有相对独立,且变量共享的特点,某些时候特别有用。(例如在爬虫时,请求一次就获得了html源码,后面进行页面解析时就可以以此为基础进行调试,无需再次请求,在处理对请求频次有限制的网站时还是很有用的)。除此外,notebook能够保存中间结果,方便演示,适合数据分析人员或者数据科学家使用。 pycharm更适合大型工程项目的管理,每一个文件是一次执行的。如果一个项目工程中有很多个文件,这时最好使用pycharm。此外pycharm在代码编辑时,随时会有提示,而且支持代码跳转,便于对源码的查看学习。当然工具毕竟只是工具,适合自己的就是最好的,读者可以根据自己的需求和使用习惯进行选择。
总结

本文我们主要学习了jupyter notebook的使用,核心内容在于一些快捷操作和扩展插件。希望对读到这里的你有一定的帮助。

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原始发表:2019-07-05,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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