学习笔记：Jupyter notebook操作技巧

  • 一、jupyter notebook简介、用途、优势和缺点
  • 二、 单元Cell：
  • 三、操作技巧
    • – 给Jupyter换主题
    • – 笔记本扩展（nbextensions）——高效插件
    • – Ipywidgets小工具组件
    • – Jupyter播放PPT——slide幻灯片操作
    • – Qgrid——类似Excel里的筛选功能
    • – 嵌入链接和pdf
    • Cython
    • 常用魔法命令（注意是在Python kernel中适用）
  • 在pycharm中使用jupyter

 

一、jupyter notebook简介、用途、优势和缺点

  1. 简介
    Jupyter notebook源于Fernando Perez发起的IPython 项目。
    IPython 是一种交互式shell，与普通的Python shell相似，但有些更高级的功能，例如语法高亮显示和代码补全，有magic操作。Jupyter notebook将IPython做成了一种开源的Web应用，允许用户创建和共享包含代码、方程式、可视化和文本的文档。Jupyter这个名字是它要服务的三种语言的缩写：Julia，Python和R，与“木星（jupiter）”谐音，事实上起名也是 Jupyter项目组对伽利略发现木星卫星时所用笔记本的致敬。
    IPython时代 ——>Jupyter Notebook时代——Jupyter Lab时代——Jupyter Hub时代
  2. 用途
    数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等等。
  3. 优势
    可选择语言：支持超过40种编程语言，包括Python、R、Julia、Scala等。
    分享笔记本：可以使用电子邮件、Dropbox、GitHub和Jupyter Notebook Viewer与他人共享。
    交互式输出：代码可以生成丰富的交互式输出，包括HTML、图像、视频、LaTeX等等。
    大数据整合：通过Python、R、Scala编程语言使用Apache Spark等大数据框架工具。支持使用pandas、scikit-learn、ggplot2、TensorFlow来探索同一份数据。
    ~~提供了一种人性化的REPL终端，以及文档代码一体化等等。
  4. 缺点
    每次启动的时候相对繁琐，若是启动本地安装的IDE，一个命令或者点击一下图标即可，但是jupyter notebook要进入命令行/终端，输“jupyter notebook”，若使用的是虚拟环境，首先还要激活虚拟环境，而且启动后它会占用一个终端或命令行窗口，如果意外关闭则会终止jupyter notebook服务。

二、 单元Cell：

  • 两种模式： 命令模式(Command Mode)与编辑模式(Edit Mode)。
    • 按y m切换markdown和code模式
    • 点Esc键或运行单元格(ctrl-enter)切换回命令模式、按Enter键或者双击cell变为编辑状态。
  • 四种功能： Code、Markdown、Raw NBConvert、Heading
    • Jupyter Notebook已经取消了Heading状态，即标题单元格。取而代之的是Markdown的一级至六级标题。而Raw NBconvert目前极少用到。
      • code状态下运行代码
        In[ ]程序未运行
        In[num]程序运行后
        In[*]程序正在运行

三、操作技巧

通过终端打开jupyter后，保持终端不要关闭，否则会断开与本地服务器的链接。
打开后，浏览器地址为：http://localhost:8888。其中，“localhost”指的是本机，“8888”则是端口号。多打开一个则端口号+1。

代码状态下 按h 跳出快捷键帮助
jupyter中命令之前加个“!”，即可执行shell命令。

– 给Jupyter换主题

pip install jupyterthemes	#安装
jt -l 	#加载可用主题列表
jt -t <name of the theme>		#选择想要的主题
jt -r	#恢复原来的主题
======================================================================
其中 <name of the theme> 包括：
chesterish、grade3、gruvboxd、gruvboxl monokai、oceans16、onedork、solarizedd、solarizedl

– 笔记本扩展（nbextensions）——高效插件

是一种JavaScript模块，将一系列 js 脚本嵌入到 Jupyter 中，可以加载到笔记本前端页面上，可以大大提升用户体验。
功能包括：Hinterland跳出下拉菜单、Snippets直接插入代码段、拆分单元格，相邻的模式 分栏、生成目录、 折叠标题Collapsible Headings、Autopep8美化代码、ExecutionTime 获得单元格执行时间
代码（省略 我们一般使用的%time以及基于装饰器的计时器函数来度量函数的时间。）…

 #conda安装nbextensions
 conda install -c conda-forge jupyter_nbextensions_configurator
 #pip安装nbextensions
第1步：用 pip 来安装它
pip install jupyter_contrib_nbextensions
第2步：安装关联的 JavaScript 和 CSS 文件
jupyter contrib nbextension install --user

– Ipywidgets小工具组件

Ipywidgets作者:Martin Renou，QuantStack的科学软件工程师。
Ipywidgets功能：多种的Python对象，通常在Jupyter Notebook或JupyterLab中具有可视化表示：按钮，滑块，文本输入，复选框等。
详细用法参考：https://mp.weixin.qq.com/s/9We5ovP88lAICrDKQIQKxg

– Jupyter播放PPT——slide幻灯片操作

默认是一个单元格cell就是一张PPT
方法一： Jupyter内置PPT，View → Cell Toolbar → Slideshow，选择子幻灯片，然后进入到ipynb文件所保存的文件夹中，路径中输入，则会打开.html文件即为所需要的slide

	 jupyter nbconvert 文件名.ipynb --to slides --post serve

方法二： 使用RISE插件。用到reveal.js来运行PPT，可以不退出PPT，直接运行代码。

详细参考：https://github.com/damianavila/RISE

– Qgrid——类似Excel里的筛选功能

用pip安装：
pip install qgrid
jupyter nbextension enable --py --sys-prefix qgrid	#only required if you have not enabled the ipywidgets nbextension yet
jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension
用conda安装：
#only required if you have not added conda-forge to your channels yet
conda config --add channels conda-forge
conda install qgrid

– 嵌入链接和pdf

from IPython.display import IFrame
IFrame('https://www.baidu.com/', width=800, height=450)	#嵌入链接
IFrame('https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf', width=800, height=450)	#嵌入pdf

Cython

Cython是个能用 Python 编译 C 语言的程序包，这也是 Numpy 和 Pandas 运行快的主因。
通过pip install cython 安装 Cython，会发现在没有更改任何代码的情况下，性能立马提高了两倍

常用魔法命令（注意是在Python kernel中适用）

基于IPython内核，Jupyter可以访问IPython内核中的所有Magics。

%lsmagic	显示所有magic方法
%：			行魔法函数，只对本行代码生效。
%%：		Cell魔法函数，在整个Cell中生效，必须放于Cell首行。
%lsmagic：	列出所有的魔法函数
%magic		查看各个魔法函数的说明
?后面加上魔法函数名称，可以查看该函数的说明

%run 用来运行代码脚本
%timeit 测试单行语句的执行时间
%%timeit 测试整个单元中代码的执行时间——使用Python timeit模块 ，该模块运行一条语句100,000次（默认情况下），然后提供最快的三次平均值。
% matplotlib inline 显示 matplotlib 包生成的图形
%%writefile 写入文件
%pdb 调试程序		（Jupyter 自己的调试界面The Python Debugger (pdb)）
%pwd 查看当前工作目录
%ls 查看目录文件列表
%reset 清除全部变量
%who 查看所有全局变量的名称，若给定类型参数，只返回该类型的变量列表
%whos 显示所有的全局变量名称、类型、值/信息
%xmode Plain 设置为当异常发生时只展示简单的异常信息
%xmode Verbose 设置为当异常发生时展示详细的异常信息
%debug bug调试，输入quit退出调试
%env 列出全部环境变量

Pdb中可使用的命令见链接（https://docs.python.org/3.5/library/pdb.html#debugger-commands）

Jupyter notebook 和 Jupyter lab 的区别
notebook 打开的只是单个文件的执行文件，而 lab 相当于打开了一个内置的编辑器，可以对目录内的所有文件进行操作，并且内置了 python 的调试和终端.
Jupyterlab 的基本理念是将经典 notebook 中的所有功能以及新特性整合在一起。

http://www.dtmao.cc/news_show_715227.shtml

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