Python的编辑工具-Jupyter notebook实战案例

简介: 这篇博客介绍了Jupyter Notebook的安装和使用方法,包括如何在本地安装Jupyter、启动和使用Jupyter Notebook进行编程、文档编写和数据分析,以及如何执行和管理代码单元(Cell)的快捷键操作。

作者:尹正杰

版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任。

一.安装Jupyter

1>.jupyter notebook概述

  我们知道Python是有交互式命令行的,但其功能相对较弱,因此有人开发了ipython,它对Python解释器进行了封装,使得交互式界面更友好。但ipython和原生Python解释器一样,均无法保存之前写过的代码,一般用于测试代码。

  而今天我们介绍等等jupyter notebook它底层就是用的ipython进行交互的,而且我们写的代码是可以以文件形式保存的。jupyter Notebook是网页版交互式代码笔记工具,它是一款程序员和科学工作者的编程/文档/笔记展示软件。

  jupyter Notebook是一个采用C/S架构的网站,通过Tornado建立WEB服务器端,使用浏览器作为客户端。其交互式的编程环境,友好的界面,便于分享的文档格式,对排版语法,绘图,数学公式的支持,使它成为最流行的Python科学计算工具。  

  毫不客气的说:jupyter notebook = Python + MaTLAB + Word + Excel + PowerPoint  

  使用场景:编程(探索,学习,数据方向),文档,笔记,教学,演讲,数据分析报告等等。  

  温馨提示:  
    以"!","%","_"等特殊符号开头的命令,叫魔术(magic)命令,用于加强IPython shell功能。需要注意的是,魔术命令后面不能带有Python注释,否则会报错哟~  
    不能在除IPython以外的Python环境执行:  
      (1)"!":  
        执行shell命令,在命令前面加"!",如"!conda env list"。  
      (2)"%":  
        以"%"开头的为行命令,只对命令所在的行有效。  
      (3)"%%":  
        以"%%"开头的为单元命令,单元命令必须出现在单元第一行,对整个单元都有效。  
      (4)"_":  
        保存上一次执行的结果。

2>.安装jupyter

C:\Users\yinzhengjie>pip install jupyter            #需要注意的是,当我们安装jupyter时可以不提前安装ipthon,因为在安装jupyter时会自动检测当前Python环境是否有ipython环境,若没有回自动安装。

3>.启动jupyter的笔记本(notebook)功能

C:\Users\yinzhengjie>jupyter notebook            #执行该命令后会自动帮咱们打开一个网页,如下图所示。接下来我们就可以写我们的Python代码了(需要注意的是,你在哪个目录启动notebook,那么该目录就是其对应的家目录哟~)  

温馨提示:  
  也可以直接在命令行敲击"jupyter notebook"启用其功能,用法基本上一致。终止程序也只需按"Ctrl + c"即可。

4>.使用jupyter的notebook时指定根目录

D:\>jupyter notebook --notebook-dir D:\yinzhengjie\python        #指定根目录为"D:\yinzhengjie\python"

5>.查看jupyter命令的帮助信息

C:\Users\yinzhengjie>jupyter -h

6>.查看"jupyter notebook"子命令的帮助信息

 C:\Users\yinzhengjie>jupyter notebook -h

二.jupyter notebook网页的常见操作

1>.列表页操作

  所谓的列表页其实就是我们刚刚启用Jupyter Notebook服务时自动打开的浏览器页面,如下图所示。

  列表页有以下常见操作:
    (1)新建jupyter文件:
      点击"Files" => 点击"New" => 选择要新建的文件类型(比如你可以选择"Python 3","Text File","Terminal"等)
    (2)文件的上传
      点击"Files" => 点击"Upload" => 点击"上传",即可上传成功。
    (3)文件或目录的重命名操作
      点击"Files" => 勾选对应的文件或目录,选择对应的操作,比如"RENAME"操作,需要注意的是,正在运行的文件是无法执行"RENAME"操作的,需要将该文件先"Shutdown"。
    (4)停止文件进程:
      点击"Running" => 选择要关闭的Notebooks,点击"关闭"按钮即可。
    (5)导入和导出文件:
      本质上对应的就是普通文件的复制粘贴操作,只需将对应的文件复制到jupyter notebook的工作目录即可。  
  温馨提示:
    jupyter notebook的文档格式是".ipynb",本质上是一种类JSON的文本格式。

2>.内页操作

  所谓内页就是使用列表页打开的新标签网页,比如在列表页新建一个Python文件,那么就会自动打开一个内页,如下图所示。  

  内页有以下常见操作:  
    (1)菜单栏操作  
      比如导出文件,依次点击"File" => "Download as" => 根据需求选择你要导出的格式(比如"HTML","Markdown","PDF","Python"格式等)  
    (2)工具栏操作  
      比如保存文件,可以点击保存按钮的logo,也可以直接使用"Ctrl + s",基本上工具栏的操作都可以使用快捷键来替代。  
      工具栏各图标说明:保存,插入cell,剪切cell,粘贴cell,向上移动cell,向下移动cell,执行cell代码,重启Python内核,cell分类模式(Code/Markdown/Raw NBConvert/H1-H6) => 控制台  
    (3)工作区:  
      可以支持一系列的快捷键,当然也支持上面的工具栏操作哟~但是操作的对象都是针对工作区的每个cell。  

  温馨提示:  
    cell模式分类说明:  
      Code:  
        该模式用来写代码,可以执行其中的代码块。  
      Markdown:  
        该模式可以写解释,文档注释等,支持Markdown格式,可以执行用来解析。  
      Raw NBConvert:  
        cell内容原来现实,文本不解析,即不能当代码执行。  
      H1-H6:  
        标题模式,支持Markdown语法,只不过字体会变大,可以执行进行解析。

三.Cell操作

  相比vim编辑工具而言,jupyter notebook相对友好一点,因为它只有两个模式,即编辑模式(光标在cell内,即可以进行标记操作)和命令模式(光标未在cell内,即该模式不可以编辑cell)。  

  在某个cell内单机鼠标,就进入到标记模式,按"ESC"就可以从编辑模式退出,当然,你也可以直接将鼠标移动到非cell内的区域,也会自动退出编辑模式。  

  常用的cell快捷键如下所示:  
    a|A:
      在某个cell上面新增加一行cell。
  
    b|B
      在某个cell下面新增一行cell。

    d|D:
      删除一行cell。  

    z|Z:  
      回退操作。

    m|M:
      将某行cell变为纯文本的内容,即Markdown模式而非Python代码,你可以理解成注释内容。
    
    y|Y:  
      代码模式。  

    l|L:  
      显示某个cell的行号。  

    shift + l|L:  
      显示所有cell的行号。  

    Ctrl + shift + 减号(-):  
      在编辑模式中,以光标处为分隔符,将一个cell分割为2个cell。  

    shift + m|M:  
      向下合并cell。
    shift + enter:
      执行某行cell内的代码,并产生一个新的cell。

    ctrl + enter:
      执行某行cell内的代码,但不会产生新的cell。  

    ctrl + s:  
      保存代码。  

  查看|设置快捷键方式如下:  
    依次点击菜单栏中的"Help" => "Keyboard Shortcuts" => 如果想要自定义快捷键也可以点击"编辑快捷键" => 修改后点击"确定"按钮

目录
相关文章
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
Python SQLAlchemy模块:从入门到实战的数据库操作指南
免费提供Python+PyCharm编程环境,结合SQLAlchemy ORM框架详解数据库开发。涵盖连接配置、模型定义、CRUD操作、事务控制及Alembic迁移工具,以电商订单系统为例,深入讲解高并发场景下的性能优化与最佳实践,助你高效构建数据驱动应用。
261 7
|
1月前
|
XML 数据格式 Python
从手动编辑到代码生成:Python 助你高效创建 Word 文档
本文介绍如何用Python实现Word文档自动化生成,结合python-docx、openpyxl和matplotlib库,高效完成报告撰写、数据插入与图表生成,大幅提升办公效率,降低格式错误,实现数据驱动的文档管理。
344 2
|
1月前
|
数据采集 Web App开发 数据安全/隐私保护
实战:Python爬虫如何模拟登录与维持会话状态
实战:Python爬虫如何模拟登录与维持会话状态
|
1月前
|
存储 分布式计算 测试技术
Python学习之旅:从基础到实战第三章
总体来说,第三章是Python学习路程中的一个重要里程碑,它不仅加深了对基础概念的理解,还引入了更多高级特性,为后续的深入学习和实际应用打下坚实的基础。通过这一章的学习,读者应该能够更好地理解Python编程的核心概念,并准备好应对更复杂的编程挑战。
100 12
|
1月前
|
存储 数据采集 监控
Python文件操作全攻略:从基础到高级实战
本文系统讲解Python文件操作核心技巧,涵盖基础读写、指针控制、异常处理及大文件分块处理等实战场景。结合日志分析、CSV清洗等案例,助你高效掌握文本与二进制文件处理,提升程序健壮性与开发效率。(238字)
264 1
|
1月前
|
存储 Java 调度
Python定时任务实战:APScheduler从入门到精通
APScheduler是Python强大的定时任务框架,通过触发器、执行器、任务存储和调度器四大组件,灵活实现各类周期性任务。支持内存、数据库、Redis等持久化存储,适用于Web集成、数据抓取、邮件发送等场景,解决传统sleep循环的诸多缺陷,助力构建稳定可靠的自动化系统。(238字)
449 1
|
1月前
|
Java 调度 数据库
Python threading模块:多线程编程的实战指南
本文深入讲解Python多线程编程,涵盖threading模块的核心用法:线程创建、生命周期、同步机制(锁、信号量、条件变量)、线程通信(队列)、守护线程与线程池应用。结合实战案例,如多线程下载器,帮助开发者提升程序并发性能,适用于I/O密集型任务处理。
219 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 监控 数据挖掘
Python 高效清理 Excel 空白行列:从原理到实战
本文介绍如何使用Python的openpyxl库自动清理Excel中的空白行列。通过代码实现高效识别并删除无数据的行与列,解决文件臃肿、读取错误等问题,提升数据处理效率与准确性,适用于各类批量Excel清理任务。
341 0
|
Shell Python
在Jupyter中安装Python包
对于任何想要学习编程语言的小伙伴来说,选择编程的工具是非常重要的。在编程工具和Python库中的连接中,一直是一个让很多人头疼的问题。文中有彩蛋!!!
9459 0
|
Python
Jupyter 工具的安装与使用方法,jupyter运行python代码演示,好用的python编辑器推荐!
Jupyter 工具的安装与使用方法,jupyter运行python代码演示,好用的python编辑器推荐!
807 0
Jupyter 工具的安装与使用方法,jupyter运行python代码演示,好用的python编辑器推荐!

推荐镜像

更多
下一篇
oss云网关配置