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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
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。
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。
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：
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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