大家好,我是Peter~
很多读者问过我,Peter文章中的Python代码都是用的什么编辑器写的?
今天就公开啦:Jupyter Notebook,没有Pycharm,没有Vscode,没有Sublime text。只有一款工具:Jupyter Notebook。从2019年至今,使用了两年半多的时间,今天就好好聊聊它~
工欲善其事,必先利其器
1、官网学习地址:
https://jupyter.org/
2、使用说明:
https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/notebook.html
3、知乎很好的教程:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/33105153
也许还有朋友不知道Jupyter Notebook,到底都是谁在用它?
这是从官网上看到的使用者:谷歌、微软、NASA、IBM等国际知名公司都在其中。所以,你确定还不用吗?
既然Jupyter Notebook这么受欢迎,那么Peter都用它写了什么?(ipynb文件都在Jupyter notebook完成)
1、Pandas系列的文章
2、Plotly系列文章
3、可视化库Pyecharts的使用
总结:Peter所有的文章都是在 Jupyter Notebook 中完成的
Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的一款应用程序。它可被应用于整个计算过程:从开发文档编写、运行代码和到展示结果。
简而言之,Jupyter Notebook是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序。
如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面中使用Markdown语法直接编写,便于作及时的说明和解释。
Jupyter notebook主要是由两个部分组成:网页和文档
上面已经介绍了Jupyter Notebook中基于网页的应用程序,在Jupyter 的整个网页应用中结合了多个元素:说明文档、计算公式、文档编写、可视化动态图、甚至是可以嵌入PPT等。总之,这款网页应用的程序能够实现各种功能
Jupyter Notebook中的所有程序都能够以各种形式的输入和输出:公式、文档、富媒体形式等。
Jupyter的文档是保存为后缀名为.ipynb
的JSON
格式文件,不仅便于版本控制,也方便与他人共享。
此外,文档还可以导出为:HTML、LaTeX、PDF、Markdown等格式的文件,十分方便和互联网化!
编程便捷:在jupyter notebook中编程,具有语法高亮、缩进、tab补全等功能;同时能够在浏览器中直接运行代码
支持Markdown:在在jupyter notebook中支持Markdown语法的,能够直接编写Markdown文档
具有记忆功能:在jupyter notebook中产生的信息(同一次运行)具有记忆功能
文档输出多样化:除了支持Markdown,还支持PDF、PPT、Latex公式、HTML、py文件等多种格式
动态可视化:jupyter notebook中生成的图形可以是动态可视化的
建议直接通过anaconda来安装Jupyter notebook,这样后续省去很多麻烦。
anacoda是全球最大的数据科学平台,一个基于Python的环境管理工具,相比其他库管理工具,它更适合数据工作者。
安装了anaconda之后,不仅是Jupyter notebook,很多python的第三方库,比如:pandas、numpy等都会自动安装好,实在是方便。
anaconda安装可自行搜索教程,傻瓜式安装
推荐几个安装教程:
1、Windows系统:https://zhuanlan.zhihu.com/p/75717350
2、MacOS系统:https://blog.csdn.net/lq_547762983/article/details/81003528
3、Linux系统(Ubuntu):https://zhuanlan.zhihu.com/p/84544848
安装包下载地址:https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads
(1)在安装好了Jupyter notebook之后,我们可以在任意位置启动它,直接输入jupyter notebook即可启动。
执行命令之后,在终端中将会显示一系列notebook的服务器信息,同时浏览器将会自动启动Jupyter Notebook:
(base) peter:pandas系列教程 peter$ pwd -- 查看当前的目录
/Users/peter/Desktop/WeChat/文章/pandas系列教程
(base) peter:pandas系列教程 peter$ jupyter notebook -- 输入 jupyter notebook 表示启动
!!!注意:启动Jupyter之后我们的全部操作都不要关闭终端,否则的话notebook就会断开和本地服务器的连接。
(2)启动之后就来到了初始页面,包含你当前目录的全部文件(文件夹和文档):
我们看到notebook默认的地址是localhost:8888,也就是默认本机的8888端口。当我们开启了多个notebook,会自动变成8889,8890等端口。
当然,我们也可以自定义端口:
jupyter notebook --port 9988 # 使用9988端口
(3)启动之后我们可以新建一个ipynb的文件:
在启动Jupyter Notebook,并且创建了新的文件之后,我们便可以开始在里面进行编码和文档写作。下面讲讲如何使用Jupyter Notebook。
首先我们需要明白一点:在Jupyter Notebook中有两种模式
命令模式:键盘输入运行程序命令,此时单元格是蓝色的
编辑模式:允许你向单元格中输入代码或者文本内容,此时单元格是绿色的
主页面分为4个部分:
notebook名称,可重命名
菜单栏
工具栏
代码单元格
如果你是个新手,可以在notebook中直接查看帮助文档:
!jupyter notebook -h # 感叹号!不能少
默认的名字是“未命名”,给文件重命名:图解Pandas的apply函数
【文件】菜单中主要是对各种文件的输入和输出操作,特别是将ipynb文件下载成各种形式进行输出,十分方便:
当我们在代码的单元格中输入了代码,如何运行?
1、单击【运行】按钮
2、快捷键
将光标放在我们需要运行的代码框中,然后 Shift+Enter 即可运行~
3、运行全部代码
如果我们想直接从头运行整个notebook中的全部代码,如下操作:【服务】到【重启&运行所有】
在一个对象的前后使用问号?可以显示出关于该对象的概要信息,这个对象可以是自建的,也可以是Python中自带的:
print函数和自定义函数的自省概要信息:
使用双问号?还有个用途是显示函数的源代码:
%run命令可以用来运行任意的python文件:
Python文件的后缀为“.py”
“%run”后跟的是Python文件的绝对路径
%run Python文件的绝对路径
假设我们在当前目录下有个python文件:
定义了3个变量
给定了一个返回值result
我们在notebook中运行py文件:查看3个变量和返回值的情况
Jupyter notebook本身功能其实不是很多,所以通常会给它安装一个扩展,安装之后就可以起飞了。
安装和启动命令如下:
# 安装Jupyter的配置器
pip install jupyter_nbextensions_configurator
# 启动配置器
jupyter nbextensions_configurator enable --user
当一个单元格中的代码很多行,我们想显示行数:
当Peter需要在notebook中做笔记的时候,都是使用的Markdown。在Jupyter notebook中是可以直接Markdown语法来编写内容的,两种方式可以实现。
关于什么是Markdown以及Markdown的语法,直接在公众号中回复Markdown就可以获取免费的PPT来进行学习。
方法1:下拉选项中选择【标记】
方法2:快捷键的使用:【左侧蓝+M键】,Peter常用
在使用Markdown的时候是有不同层级的目录,可以显示在notebook中。首先在扩展中需要开启这个功能:
点击启用目录生成:目录默认是在左边,也是按照层级来实现的
我们把光标放在目录上,呈现带+的符号,可以拖到右边:
除了在左侧生成目录,还可以在整个ipynb文件的最上面生成目录:
不管是左侧还是最上面的目录,当我们点击其中某个标题的时候,都会自动跳转到相应的位置,查看、定位文档或者代码超级方便。
安装了扩展之后,我们还可以对标题进行高亮显示:
有3种颜色可供选择
设置了高亮之后标题中便会高亮
既然Jupyter notebook能够使用Markdown,那么我们可以是Jupyter Notebook中编辑LaTex公式,举一个例子:在Markdown格式下的cell中输入如下内容:
$$ P(A \mid B) = \frac{P(B \mid A) \, P(A)}{P(B)} $$
便会生成相应的LaTeX公式:
一般在notebook中只会输出一个结果,通过设置能够同时输出多个。
默认情况下只会输出最近一个变量的值**,例子中是b**。
通过设置InteractiveShell.astnodeinteractivity
参数为all
,就可以让所有的变量或者声明都能显示出来,添加两行代码便可实现输出多个变量的效果:
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = 'all'
这是检查拼写错误的一个扩展,能够快速的发现我们拼写中的错误。需要主要的是这个插件是在Markdown格式下作用的:
本意表达的是:This is wrong question
当我们只想查看输出out部分的内容,可以将输入的代码进行隐藏:
下面是隐藏之前的效果:
1、命令模式快捷键(按 Esc 键开启):
命令模式将键盘命令与Jupyter Notebook笔记本命令相结合,可以通过键盘不同键的组合运行笔记本的命令。
按esc
键进入命令模式。
命令模式下,单元格边框为灰色,且左侧边框线为蓝色粗线条。
快捷键 | 作用 |
---|---|
Enter | 转入编辑模式 |
Shift-Enter | 运行本单元,选中下个单元 |
Ctrl-Enter | 运行本单元 |
Alt-Enter | 运行本单元,在其下插入新单元 |
Y | 单元转入代码状态 |
M | 单元转入 markdown 状态 |
R | 单元转入 raw 状态 |
1、2、6 | 设定 1 、2、6级标题 |
Up | 选中上方单元 |
K | 选中上方单元 |
Down | 选中下方单元 |
J | 选中下方单元 |
Shift-K | 连续选择上方单元 |
Shift-J | 连续选择下方单元 |
A | 在上方插入新单元 |
B | 在下方插入新单元 |
X | 剪切选中的单元 |
C | 复制选中的单元 |
Shift-V | 粘贴到上方单元 |
V | 粘贴到下方单元 |
Z | 恢复删除的最后一个单元 |
D,D | 删除选中的单元 |
Shift-M | 合并选中的单元 |
Ctrl-S | 保存当前 NoteBook |
S | 保存当前 NoteBook |
L | 开关行号 |
O | 转换输出 |
Shift-O | 转换输出滚动 |
Esc | 关闭页面 |
Q | 关闭页面 |
H | 显示快捷键帮助 |
I,I | 中断 NoteBook 内核 |
0,0 | 重启 NoteBook 内核 |
Shift | 忽略 |
Shift-Space | 向上滚动 |
Space | 向下滚动 |
2、编辑模式快捷键( 按 Enter 键启动)
编辑模式使用户可以在单元格内编辑代码或文档。
按enter
或return
键进入编辑模式。
编辑模式下,单元格边框和左侧边框线均为绿色。
快捷键 | 作用 |
---|---|
Tab | 代码补全或缩进 |
Shift-Tab | 提示 |
Ctrl-] | 缩进 |
Ctrl-[ | 解除缩进 |
Ctrl-A | 全选 |
Ctrl-Z | 撤销 |
Ctrl-Shift-Z | 重做 |
Ctrl-Y | 重做 |
Ctrl-Home | 跳到单元开头 |
Ctrl-Up | 跳到单元开头 |
Ctrl-End | 跳到单元末尾 |
Ctrl-Down | 跳到单元末尾 |
Ctrl-Left | 跳到左边一个字首 |
Ctrl-Right | 跳到右边一个字首 |
Ctrl-Backspace | 删除前面一个字 |
Ctrl-Delete | 删除后面一个字 |
Esc | 切换到命令模式 |
Ctrl-M | 切换到命令模式 |
Shift-Enter | 运行本单元,选中下一单元 |
Ctrl-Enter | 运行本单元 |
Alt-Enter | 运行本单元,在下面插入一单元 |
Ctrl-Shift– | 分割单元 |
Ctrl-Shift-Subtract | 分割单元 |
Ctrl-S | 保存当前 NoteBook |
Shift | 忽略 |
Up | 光标上移或转入上一单元 |
Down | 光标下移或转入下一单元 |
Ctrl-/ | 注释整行/撤销注释 |
IPython的特殊命令被称为魔术命令,这些命令被设计用于简化常见任务。
官网地址:https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html
魔术命令的前缀符号是百分号%,例如%timeit
用来检查一段Python代码执行的时间。魔术命令可以直接使用,也可以赋值给变量再使用:
下面记录的是IPython的几个常用的魔法命令:
魔术命令 | 作用 |
---|---|
%pwd | 查看当前的工作目录 |
%cd | 更改当前的工作目录 |
%ls | 查看目录文件列表 |
%writefile | 写入文件 |
%run | 运行脚本;%run可以从.py文件中执行python代码,也可以指定ipynb文件 |
%whos | 查看当前变量 |
%reset | 清楚当前变量 |
%timeit | 测试单行代码运行时间 |
%hist | 打印命令输入历史 |
%paste | 从剪贴板中执行已经预先格式化的Python代码 |
%cpaste | 打开一个提示符,手动粘贴执行的python代码 |
%debug | 从最后发生报错的底部进入交互式调试器 |
在上面的图形中都是使用的默认主题:白色,实际上主题是可以更换的:
在jupyter notebook中安装并使用不同的主题
# 安装
pip install jupyterthemes
pip install --upgrade jupyterthemes
# 查看所有颜色主题 --list
jt -l
# 选择主题 --theme
jt -t 主题名称
# 恢复默认主题 --recover
jt -r
1、查看主题
$jt -t monokai # 选择某个主题
$jt -t oceans16
# 然后重新启动jupyter notebook
$jupyter notebook # 启动命令
如果想改回原来的主题输入 jt -r
即可
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