构筑Python的数据分析环境——配置Jupyter Notebook

Jupyter Notebooks 是数据科学、Jupyter Notebooks 很强大，功能多，可共享，并且提供了在同一环境中执行数据可视化的功能。Jupyter Notebooks 允许数据科学家创建和共享他们的文档，从代码到全面的报告都可以。它们能帮助数据科学家简化工作流程，实现更高的生产力和更便捷的协作。由于这些以及你将在下面看到的原因，Jupyter Notebooks 成了数据科学家最常用的工具之一。

如何安装 Jupyter Notebooks

1.Anaconda

对新用户而言，一般的共识是你应该使用 Anaconda 发行版来安装 Python 和 Jupyter Notebooks。Anaconda 会同时安装这两个工具，并且还包含相当多数据科学和机器学习社区常用的软件包。你可以在这里下载最新版的 Anaconda：https://www.anaconda.com/download

2.pip 方法

如果你因为某些原因不愿意使用 Anaconda，那么需要确保你的机器运行着最新版的 pip。该怎么做呢？如果已经安装了 Python，那么就已经有 pip 了。可以使用以下代码升级到最新版的 pip：

$ pip install -U pip setuptools

pip 安装好之后，继续安装 Jupyter：

$ pip install jupyter

你可以在这里查看官方的 Jupyter 安装文档：https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html

开始上手

现在你已经知道这些笔记本是什么以及如何将其安装到你的机器上了。现在开始使用吧！要运行你的 Jupyter Notebooks，只需在命令行输入以下命令即可！

$ jupyter notebook

完成之后，Jupyter Notebooks 就会在你的默认网络浏览器打开，地址是：

http://localhost:8888/tree

在某些情况下，它可能不会自动打开。而是会在终端/命令行生成一个 URL，并带有令牌密钥提示。你需要将包含这个令牌密钥在内的整个 URL 都复制并粘贴到你的浏览器，然后才能打开一个笔记本。

让你的Jupyter更好用

Python的IDE中，有一个很好用的功能，代码自动补全。这会帮助很多开发者，加快开发的效率。如果在Jupyter Notebook中也能对代码进行自动补全，这将是一件非常愉快的事情。在Jupyter Notebook中想要代码自动补齐，需要安装Jupyter的插件，然后配置才能实现代码的自动补齐。首先打开Jupyter Notebook的环境，笔者的Jupyer Notebook实在Anaconda中安装的，在这里使用的是Anaconda Navigator的环境中，启动Terminal后，使用PIP命令来安装Jupyter的插件。整个过程需要安装两个插件，并且每次插件安装完成后，都需要激活该插件。如下：

安装nbextensions

$ pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

$ jupyter contrib nbextension install --user

安装nbextensions_configurator

$ pip install --user jupyter_nbextensions_configurator

$ jupyter nbextensions_configurator enable --user

重启jupyter，在弹出的主页面里，能看到增加了一个Nbextensions标签页，在这个页面里，勾选 Hinterland 即启用了代码自动补全。

在Jupyter中，新建一个Python文件，体验一下Jupyter Notebook的代码自动补全吧。

可以愉快的在Jupyter Notebook中编写Python代码了。