效率倍增,5 个提高生产力的 Jupyter notebook插件

Jupyter Notebook 因其可用性和实用性而成为数据分析和机器学习模型领域最流行的 IDE,它也是很多数据初学者的首选 IDE。它最具特色的是,拥有丰富的插件、扩展数据处理能力和提升工作效率。

在本文中,我将分享五个 Jupyter 扩展来提大家的工作效率。 欢迎收藏学习,喜欢点赞支持。技术交流群文末提供,欢迎畅聊。

让我们开始吧!

1. jupyter-resource-usage

您是否遇到过由于内存问题而导致 Jupyter Notebook 变慢或崩溃的情况? 当我们探索占用大量内存的大数据或繁重的建模计算过程时,这种情况经常发生。

为了控制内存问题,我们可以使用 jupyter-resource-usage 扩展在我们的 Notebook 中显示内存使用情况。 这个扩展工作很简单; 您当前笔记本服务器和子服务器中的所有资源将显示在右上角。 让我们尝试安装扩展。

pip install jupyter-resource-usage

完成安装包后,尝试重新启动 Jupyter 并访问您的 Jupyter Notebook。 内存显示现在应该可以在您的笔记本中使用了。
在这里插入图片描述
如果你想限制分配的资源,你可以使用这里解释的各种方法来控制它们。链接为:https://github.com/jupyter-server/jupyter-resource-usage

2. pyforest

每次在新环境中工作或开发新项目时,都必须导入所有需要的包,但有时重新导入所有包并不令人愉快。 这就是开发 pyforest 的原因。

pyforest 扩展是来自 Bamboolib 开发人员的自动导入流行的 python 包。 此扩展将您的工作流程转换为自动导入如此流行的包,例如 pandas、numpy、sklearn 等等。 您可以在此处查看列表。

让我们尝试安装 pyforest 扩展。

pip install --upgrade pyforest
python -m pyforest install_extensions

完成安装包后,您应该重新启动 Jupyter 以进行 pyforest 自动导入。

让我们看看扩展是否已经发生。
效率倍增,5 个提高生产力的 Jupyter notebook插件_第1张图片
从上图可以看出,我没有导入任何 seaborn 或 pandas 包,但我可以在我的 Jupyter Notebook 中自动使用它。 pyforest 扩展会自动导入这个带有流行缩写的包(seaborn 为 sns,pandas 为 pd 等)。

你无需担心内存分配,因为 pyforest 最初并没有导入所有包,而是在执行使用特定包的代码时导入所需的包。

3. jupyter 主题

顾名思义,jupyter-themes 是一个 Jupyter Notebook 扩展,用于更改主题。 这个扩展还改变了我们的绘图、pandas 数据框等等。 因此,主题更改不仅限于 Jupyter Notebook 背景。

让我们尝试安装 jupyter-themes。 您可以使用以下代码安装软件包。

pip install jupyterthemes

安装后, 首先,让我们在命令提示符中使用以下代码查看可用的主题。

jt -l

效率倍增,5 个提高生产力的 Jupyter notebook插件_第2张图片
默认有九个主题可供我们选择。 让我们尝试其中一个主题,比如说“chesterish”。

jt -t chesterish

要查看 Jupyter Notebook 中的更改,您需要重新启动服务器。 之后,您将看到类似于下图的notebook。
效率倍增,5 个提高生产力的 Jupyter notebook插件_第3张图片
如果要将主题重置为默认主题,可以使用以下代码进行重置。

jt -r

你仍然可以使用 jupyter-theme 做很多事情,例如控制颜色、单元格宽度、隐藏特定工具栏等等。 您可以阅读他们页面上的所有命令。

4. jupyter-notify

jupyter-notify 扩展是一个 Jupyter Notebook 扩展,用于在我们的单元完成运行时通知我们。 当运行耗时的建模过程或清理活动并且您想在等待时做其他事情时,此扩展非常有用。

首先,我们需要使用以下代码安装包。

pip install jupyternotify

安装此包后,您需要通过运行以下魔术命令代码在 Jupyter Notebook 中加载通知。

%load_ext jupyternotify

设置已准备就绪; 让我们尝试运行 Notebook 并获得通知。 例如,我们将使用以下代码。

%%notify
import time
time.sleep(2)
print('Finish Trying Notifiy')

效率倍增,5 个提高生产力的 Jupyter notebook插件_第4张图片
在单元格中使用魔法命令 %%notify,当我们完成代码运行时,我们会得到类似于上图的通知。 如果您想在通知中包含特定消息,您可以像下面的示例一样添加消息。

%%notify -m "Execution done"

time.sleep(2)
print('Finish Trying Notifiy')

效率倍增,5 个提高生产力的 Jupyter notebook插件_第5张图片
在魔术命令之后添加 -m 参数将允许您编辑消息。 如果您需要收到特定消息的通知,这将很有帮助。

5.水印watermark

水印watermark扩展是一个神奇的命令,它允许我们通过 Jupyter Notebook 环境打印硬件、版本、时间和更多信息。 如果我们在探索过程中需要快速获取信息,这将很有帮助。

要安装该软件包,我们需要使用以下代码

pip install watermark

安装包后,我们可以通过运行以下代码在我们的 Notebook 中加载扩展。

%load_ext watermark

让我们在 Jupyter Notebook 中尝试扩展。 首先,我们可以运行以下代码来获取我们的硬件信息。

%watermark

效率倍增,5 个提高生产力的 Jupyter notebook插件_第6张图片
默认情况下,魔术命令 %watermark 会为我们提供硬件信息。 我们可以使用水印获取很多信息,例如我们在 Jupyter Notebook 环境中导入的包版本。

结论

Jupyter Notebook 是数据专家最常用的 IDE 之一,为了提高使用该 IDE 的工作效率,我在本文中概述了这五个扩展,我希望它对大家有帮助!


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