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Jupyter Notebook
Jupyter notebook, 前身是IPython notebook, 它是一個(gè)非常靈活的工具赠潦，有助于幫助你構(gòu)建很多可讀的分析，你可以在里面同時(shí)保留代碼嗤谚，圖片，評(píng)論怔蚌，公式和繪制的圖像巩步。
Jupyter具有非常強(qiáng)的可擴(kuò)展性，支持很多編程語言桦踊，并且易于部署到你的個(gè)人電腦和幾乎所有的服務(wù)器上 -- 你只需要使用ssh或http接入即可椅野。最重要的是，它完全免費(fèi)籍胯。
Jupyter默認(rèn)設(shè)置使用Python kernel竟闪，正因此以前叫做IPython notebook. Jupyter notebook源自于Jupyter項(xiàng)目, Jupyter這個(gè)名字是它被設(shè)計(jì)所支持三個(gè)核心編程語言的縮寫詞：JUlia,PYThon, 和 R, 啟發(fā)自木星這個(gè)詞：Jupiter.
接下來的內(nèi)容將向你展示27個(gè)讓Jupyter用的更加舒心的建議與技巧。
1. Keyboard Shortcuts
每一個(gè)進(jìn)階用戶都知道杖狼，鍵盤快捷鍵將會(huì)為我們節(jié)省許多時(shí)間炼蛤。Jupyter在頂部的菜單里保留了許多快捷鍵：Help > keyboard Shortcuts. 每次更新Jupyter時(shí)，都值得再次進(jìn)行查看蝶涩，因?yàn)樾碌目旖萱I總是不斷被添加進(jìn)來理朋。
另一個(gè)查看快捷鍵的方式是使用命令面板：Cmd + Shift + P(或者Linux和Windows上 Ctrl + Shift + P)。這個(gè)對(duì)話框?qū)?huì)幫助你通過名稱運(yùn)行任何命令 -- 這非常有用绿聘，尤其當(dāng)你不知道一個(gè)命令的快捷鍵或者你想要執(zhí)行的命令沒有快捷鍵時(shí)暗挑。這個(gè)功能非常類似與Mac上的Spotlight搜索，一旦你開始使用這個(gè)功能斜友，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)沒有它的日子該怎么辦炸裆！
這里是一些我喜歡的快捷鍵：
Esc + F查找和替換你的代碼，但不包括代碼的輸出內(nèi)容鲜屏。Esc + o打開代碼塊輸出烹看。-
選擇多個(gè)cell国拇。
Shift + J或Shift + Down向下選中下一個(gè)cell. 你可以通過Shift + K或Shift + Up向上選中cell。- 一旦cell被選中惯殊，接著你可以進(jìn)行批量刪除/復(fù)制/剪切/粘貼.當(dāng)你需要移動(dòng)一部分notebook時(shí)酱吝，這非常有用。
- 你也可以執(zhí)行
Shift + M對(duì)多個(gè)cell進(jìn)行合并土思。
interface
2. Pretty Display of Varibles
這部分內(nèi)容可能很多人都知道务热。如果對(duì)帶有一個(gè)變量或是未復(fù)制語句的cell執(zhí)行操作，Jupyter將會(huì)打印該變量而無需一個(gè)輸出語句己儒。這非常有用崎岂，尤其是使用Pandas DataFrames進(jìn)行處理時(shí)，因?yàn)檩敵鰧?huì)被整齊地格式化為一個(gè)表格闪湾。
接下來的內(nèi)容可能沒那么人知道：你可以選擇修改ast_note_iteractivelykernal選項(xiàng)來使得Jupyter為每一行的變量或語句執(zhí)行這個(gè)操作冲甘，以便你可以立即看到多條語句一起輸出。
如果你想要所有的Jupyter實(shí)例（Notebook和Console）都設(shè)置該選項(xiàng)途样，只需創(chuàng)建~/.ipython/profile_default/ipython_config.py文件并寫入一下內(nèi)容：
c = get_config()
# Run all nodes interactively
c.InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
3. Easy links to documentation
在Help菜單你可以找到一些常用庫文檔的連接江醇，包括NumPy, Pandas, SciPy 和 Matplotlib.
同時(shí)別忘了在一個(gè)庫，方法或變量前加上?何暇，你可以獲得一個(gè)快速的語法說明陶夜。
4. Plotting in notebooks
在notebook中生成繪圖有許多選項(xiàng)：
-
matplotlib， 使用
%matplotlib inline進(jìn)行激活裆站。 -
%matplotlib notebook提供了一些交互性律适，不過可能會(huì)有點(diǎn)慢，因?yàn)殇秩居煞?wù)器端完成遏插。 - mpld3為matplotlib代碼提供了另一個(gè)渲染器(使用d3)。非常漂亮纠修，不過尚未完整胳嘲。
- bokeh是構(gòu)建交互性繪圖的一個(gè)更好的選擇。
- plot.ly也可以生成漂亮的繪圖扣草，不過是付費(fèi)服務(wù)了牛。
5. Jupyter Magic Commands
上面的%matplotlib inline就是一個(gè)所謂的Jupyter Magic(Jupyter魔法)命令。
推薦閱讀the documentation for all Jupyter magic commands辰妙，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這非常有用鹰祸。下面是一些我所喜愛的魔法命令：
6. Jupyter Magic - %env:Set Environment Variables
你可以管理notebook的環(huán)境變量而無需重啟jupyter server. 一些庫(比如theano)使用環(huán)境變量來控制行為，%env是最方便的一個(gè)途徑密浑。
7. Jupyter Magic - %run:Excute python code
%run可以從.py文件執(zhí)行Python代碼. 更少的人知道的是它也可以執(zhí)行其他的Jupyter notebook,這也非常有用蛙婴。
注意使用%run并不等同于導(dǎo)入一個(gè)Python模塊.
8. Jupyter Magic - %load:Insert the code from an external script
這將會(huì)使用外部腳本來代替cell的內(nèi)容。你可以使用本地機(jī)器上的文件也可以使用一個(gè)URL.
9. Jupyter Magic - %store:Pass variables between notebooks
%store命令可以讓你在兩個(gè)不同的notebook間傳遞變量尔破。
10. Jupyter Magic - %who:List all variables of global scope.
不帶參數(shù)的%who命令將會(huì)列出全局范圍內(nèi)存在的所有變量街图。如果傳入?yún)?shù)浇衬，比如str，將會(huì)列出指定類型的所有變量餐济。
11. Jupyter Magic - Timing
對(duì)于計(jì)時(shí)有兩個(gè)十分有用的魔法命令：%%time 和 %timeit. 如果你有些代碼運(yùn)行地十分緩慢耘擂，而你想確定是否問題出在這里，這兩個(gè)命令將會(huì)非常方便絮姆。
-
%%time將會(huì)給出cell的代碼運(yùn)行一次所花費(fèi)的時(shí)間醉冤。
-
%timeit使用Python的timeit模塊，它將會(huì)執(zhí)行一個(gè)語句100篙悯，000次(默認(rèn)情況下)蚁阳，然后給出運(yùn)行最快3次的平均值。
12. Jupyter Magic - %%writefile and %pycat:Export the contents of a cell/Show the contents of an external script
使用%%writefile魔法保存cell的內(nèi)容到一個(gè)外部文件辕近。%pycat則剛好相反韵吨，并且會(huì)向你展示高亮后的外部文件。
13. Jupyter Magic - %prun:Show how much time your program spent in each function
使用%prun statement_name將會(huì)產(chǎn)生一個(gè)有序表格來展示在該語句中所調(diào)用的每個(gè)內(nèi)部函數(shù)調(diào)用的次數(shù)移宅，每次調(diào)用的時(shí)間與該函數(shù)累計(jì)運(yùn)行的時(shí)間归粉。
14. Jupyter Magic - Debugging with %pdb
Jupyter有一個(gè)自己的python調(diào)試器接口(pdb)，這使得我們能夠進(jìn)入函數(shù)內(nèi)部看看到底發(fā)生了什么漏峰。
你可以在這里查看pdb的命令列表
15. Suppress the output of a final function
有時(shí)候你可能會(huì)想要抑制最后一行函數(shù)的輸出糠悼，比如當(dāng)我們繪制圖像的時(shí)候。為此浅乔，你只需加上一個(gè)分號(hào)即可倔喂。
16. Executing Shell Commands
在notebook中執(zhí)行shell命令非常容易，你可以像下面這樣列出當(dāng)前目錄下的文件：
!ls
或是檢查或管理包.
17. Using LaTeX for formulas
當(dāng)你在markdown cell中書寫LaTeX時(shí)靖苇，它會(huì)被MathJax渲染成一個(gè)公式席噩。
$$ P(A \mid B) = \frac{P(B \mid A) \, P(A)}{P(B)} $$
會(huì)被渲染成為：
$$ P(A \mid B) = \frac{P(B \mid A) , P(A)}{P(B)} $$
markdown是notebook中十分重要的一部分，別忘了使用它來傳達(dá)你的想法贤壁！
18. Run code from a different kernel in a notebooks
如果想要的話悼枢，你可以將多個(gè)kernel的代碼組合到一個(gè)notebook中。
在每個(gè)cell的開頭使用相關(guān)的魔法命令來聲明你想使用的kernel：
%%bash%%HTML%%python2%%python3%%ruby%%perl
19. Install other kernels for Jupyter
Jupyter其中的一個(gè)重要特色就是能夠運(yùn)行不同語言脾拆，你只需安裝相關(guān)的kernel即可馒索。比如，下面的例子是如何安裝 R kernel.
- 快捷選擇：使用anaconda安裝R kernel
如果你使用anaconda安裝你的環(huán)境名船，這會(huì)相當(dāng)簡(jiǎn)單绰上。你只需要在terminal中運(yùn)行下面的命令：
conda install -c r r-essentials
- 不那么快捷的方式：手動(dòng)安裝R kernel
如果你不是使用anaconda, 這個(gè)過程可能稍顯復(fù)雜。首先你需要從CRAN安裝R渠驼， 如果你還沒有安裝的話蜈块。
安裝R完畢后，打開R console并運(yùn)行如下命令：
install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools'))
devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')
IRkernel::installspec() # to register the kernel in the current R installation
20. Running R and Python in the same notebook
對(duì)于此最好的解決方案是安裝rpy2(需要一個(gè)可以工作的R版本)， 通過pip可以很容易安裝：
pip install rpy2
你可以同時(shí)使用這兩種語言疯趟，甚至在它們之間傳遞變量：
一個(gè)很好的示例Revolutions Blog
21. Writing functions in other languages
有時(shí)候numpy的速度仍舊不夠快拘哨，我們需要自己寫一些更快的代碼。
原則上信峻，你可以以動(dòng)態(tài)鏈接庫的方式編譯函數(shù)倦青，然后用python進(jìn)行包裝。
不過如果有人能夠幫你完成這部分煩人的工作是不是非常棒呢盹舞？
你可以用cython或fortran寫函數(shù)并直接從Python代碼進(jìn)行調(diào)用产镐。
首先你需要安裝：
!pip install cython fortran-magic
個(gè)人來說我更喜歡使用fortran, 我發(fā)現(xiàn)它對(duì)數(shù)值統(tǒng)計(jì)函數(shù)十分方便。更多用法上的細(xì)節(jié)可以在這里找到.
也有一些其他方式可以加速你的Python代碼踢步。更多示例可以在這里找到/
22. Multicursor support
Jupyter支持多光標(biāo)操作癣亚，與Sublime Text類似。按住Alt進(jìn)行點(diǎn)擊和拖拽鼠標(biāo)即可获印。
23. Jupyter-contrib extensions
Jupyter-contrib extensions 是一系列能夠給Jupyter帶來許多功能的擴(kuò)展述雾，比如jupyter spell-checker 和 code-formatter.
24. Create a presentation from a Jupyter notebook
Damian Avila的 RISE允許你從已有的一個(gè)notebook創(chuàng)建一個(gè)powerpoint風(fēng)格的報(bào)告。
你可以通過conda安裝RISE:
conda install -c damianavila82 rise
或通過pip:
pip install RISE
然后執(zhí)行下面的代碼安裝并啟用擴(kuò)展：
jupyter-nbextension install rise --py --sys-prefix
jupyter-nbextension enable rise --py --sys-prefix
25. The Jupyter output system
notebook以HTML的方式進(jìn)行展示兼丰，cell的輸出也可以是HTML玻孟，所以事實(shí)上你可以返回任何東西：視頻/音頻/圖像。
下面的例子我掃描了
26. 'Big data' analysis
對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)樣本的查詢/處理也有一些解決方案：
ipyparallel(以前叫ipython cluster)是使用Python進(jìn)行簡(jiǎn)單map-reduce操作的一個(gè)很好的選擇鳍征。
spark-sql 魔法 %%sql
27. Sharing notebooks
分享notebook最簡(jiǎn)單的方式是直接使用notebook文件(.ipynb).不過對(duì)于那些不使用Jupyter的人來說黍翎，你也可以這么做：
使用菜單項(xiàng)
File > Download as > HTML將notebook轉(zhuǎn)換成HTML。-
使用gist或github分享notebook艳丛，它們都會(huì)對(duì)notebook進(jìn)行渲染展示匣掸。
- 如果你上傳notebook到一個(gè)github倉(cāng)庫，你可以使用十分便利的mybinder服務(wù)來允許第三者半小時(shí)的交互性身份接入你的倉(cāng)庫氮双。
安裝jupyterhub, 當(dāng)你組織一個(gè)小型課程或研討會(huì)沒有精力關(guān)心學(xué)生的機(jī)器狀況時(shí)碰酝，這非常方便。
將notebook保存到比如dropbox中戴差，然后將連接放到nbviewer. nbviewer將會(huì)渲染你存儲(chǔ)在任何地方的notebook.
使用
File > Download as > PDF菜單將notebook保存為一個(gè)PDF送爸。如果你打算這么做，強(qiáng)烈推薦你閱讀Julius Schulz非常棒的一篇文章Making publication ready Python notebooks.
[譯者]
useful links: https://github.com/dunovank/jupyter-themes
原文地址:27 Jupyter Notebook tips, tricks and shortcuts
