Jupyter 简明教程

Project Jupyter 是用于交互式计算的一套软件产品。IPython 最初是由 Fernando Perez 于 2001 年开发的，作为 Python 解释器增强版。2011 年推出了基于 Web 的 IPython 终端界面，称为 IPython notebook。2014 年，Project Jupyter 开始作为 IPython 的一个分支项目。

Jupyter 项目下的软件包包括 −

Python 的标准发行版随 REPL (Read-Evaluate-Print Loop) 环境一起提供，该环境采用 IPython shell 的形式带 >>> 提示符。IPython（即 Interactive Python）是 Python 的增强型交互式环境，它比标准 Python shell 具有更多功能。

IPython 默认包含在 Python 的 Anaconda 发行版中。它可以从 Anaconda 的下载页面 www.anaconda.com/download/ 下载。此链接上提供了适用于所有主要操作系统（Windows、MacOS 和 Linux）和架构（32 位和 64 位）的二进制文件。

要单独在标准 Python 安装中安装 IPython，您可以使用 pip 命令，如下所示 −

IPython 在内部使用以下软件包 −

通常，所有依赖项都将自动安装。否则，您可以使用 pip 单独安装它们。

本章将解释如何开始使用 IPython。

在本章中，让我们了解如何运行和编辑 Python 脚本。

IPython 保存当前会话中的命令及其结果。我们可以按向上键和向下键滚动浏览之前的命令。

此外，最后三个输出对象存储在特殊变量 , _ and _ 中。 history 魔术命令显示当前会话中的上一条命令，如下图中的屏幕截图所示 −

如果输入单元格中的语句以惊叹号 (!) 开头，则它会被当作底层操作系统的系统命令。例如， !ls （适用于 Linux）和 !dir （适用于 Windows）会显示当前目录的内容

系统命令的输出还可以像下面所示分配给 Python 变量 −

该变量存储无颜色的输出，并在换行符处拆分。

还可以将 Python 变量或表达式和系统命令调用结合起来。大括号 {} 中的变量可以内嵌在命令文本中。观察以下示例 −

以下是另一个示例，它说明在 Python 变量前加上 $ 也能实现相同的结果。

在本章中，让我们了解如何使用 IPython 中的各种命令行选项。

IPython 有不同的方法可以动态获取有关 Python 对象的信息。在本章中，让我们学习如何在 IPython 中进行动态对象自省。

使用 ? 和 ?? 提供有关对象具体而更详细的信息。在下文讨论的第一个示例中，创建了一个简单的整数对象 a。可以通过在输入单元格中输入 a? 来获取其信息。

在第二个示例中，让我们定义一个函数，并使用 ? 和 ?? 对此函数对象进行自省。

请注意，魔术函数 %psearch 等同于使用 ? 或 ?? 来获取对象信息。

IPython 控制台上的输入和输出单元按序编号。在本章中，我们将详细了解 Python 中的 IO 缓存。

在 IPython 中，使用向上箭头键检索输入。此外，所有先前的输入均已保存且可以检索。变量 _i 、 _i 和 __i 始终存储前三个输入条目。此外， In 和 _in 变量提供所有输入的列表。显然， _in[n] 从第 n 个输入单元检索输入。以下 IPython 会话将帮助您理解这一现象 −

类似地，单下划线、双下划线和三下划线用作变量以存储前三个输出。 Out 和 _oh 还形成单元格编号和执行操作的单元格输出的词典对象（不包括赋值语句）。要检索特定输出单元格的内容，请使用 Out[n] 或 _oh[n] 。您还可以使用切片获取范围内的输出单元格。

不同的环境变量会影响 Python 的行为。PYTHONSTARTUP 环境变量被分配给一个 Python 脚本。实际上，该脚本将在 Python 提示符出现之前执行。如果在每次新的 Python 会话启动时都要默认加载某些模块，此方法就很有用。

以下脚本 (start.py) 导入 IPython 模块，并执行 start_ipython() 函数，以便在调用 Python 可执行文件时用 IPython shell 替换默认 Python shell with prompt (>>>) 。

假设此文件存储在 Python 的安装目录 (c:\python36) 中，请设置 PYTHONSTARTUP 环境变量并从命令行启动 Python。然后，IPython shell 就会像下面所示出现 −

请注意，可以在 Windows 中使用系统属性对话框，在 Linux 上使用 export 命令永久设置环境变量。

IPython 可以从带有默认 >>> 提示符的标准 Python 控制台和另一个 IPython 会话中读取内容。以下屏幕截图显示在标准 Python shell 中编写的 for 循环 −

复制代码（连同 Python 提示符），并将其粘贴到 IPython 输入单元格中。IPython 会智能地滤出输入提示符 (>>> 和 …​) 或 IPython 提示符 (In [N]: 和 …​:)

同样，来自一个 IPython 会话的代码也可以粘贴到另一个会话中。下面给出的第一个屏幕截图显示在一个 IPython 窗口中定义 SayHello() 函数 −

现在，让我们选择代码并粘贴到另一个 IPython shell 中并调用 SayHello() 函数。

IPython 模块的 embed() 函数使得在 Python 代码的名称空间中嵌入 IPython 成为可能。因此，你可以在默认的 Python 环境中利用 IPython 的特性，例如对象自省和 tab 补全。

在嵌入之前存在于全局名称空间的 Python 对象将可供 IPython 使用。

如果在 IPython 中创建了新对象或修改了以前的对象，则在退出 IPython 后，它们将自动可供默认环境使用。嵌入的 IPython shell 不会改变先前代码或对象的状态。

但是，如果 IPython 嵌入在函数内的局部名称空间中，则其中的对象在关闭后将不可用。在这里，我们定义了一个 add() 函数。在 add() 内部，我们调用 IPython 声明一个变量。如果我们尝试在 IPython 关闭后访问变量，将引发 NameError 异常。

与标准 Python 外壳相比，魔术命令或魔术函数是 IPython 提供的重要增强功能之一。这些魔术命令旨在使用 Python 来解决数据分析中的常见问题。事实上，它们控制着 IPython 本身的行为。

当 Python 语法不是最自然时，魔术命令可作为方便的功能。它们可用于在其工作流程中嵌入无效 Python 语法。

Jupyter 项目始于 2014 年 IPython 项目的分支。IPython 与语言无关的特性被移到了 Jupyter 这个名字下。这个名字指的是 Jupyter 支持的核心编程语言，即 Julia、Python和R。Jupyter 项目下的产品旨在支持交互式数据科学和科学计算。

Jupyter 项目由以下各种产品组成：

下面给出 Jupyter 内核列表：

IPython Notebook 由 Fernando Perez 开发，作为 IPython 内核的基于 Web 的前端。为了构建面向多种语言的集成交互式计算环境，Notebook 项目被移至 Project Jupyter 下，除了 Python 之外，还针对 Juila 和 R 编程环境提供前端。

Notebook 文档包含带有 HTML 格式化文本、图形、数学方程式等内容的富文本元素。该 Notebook 还是一份可执行文件，其中包含 Python 或其他支持语言的代码块。

Jupyter Notebook 是一种客户端-服务器应用程序。该应用程序在本地计算机上启动服务器，并在 Web 浏览器中打开 Notebook 界面，用户可以在其中对其进行编辑并从中运行。该 Notebook 被保存为 ipynb 文件，并可以导出为 html、pdf 和 LaTex 文件。

如果你对 Jupyter 不熟悉，可以在本地计算机上安装之前尝试 Jupyter notebook 的功能。为此，访问浏览器中的 ` https://jupyter.org `，然后选择 ` ‘Try Jupyter with Python’ ` 选项。

这将在浏览器中打开 ` https://mybinder.org ` 的主页。从 File 菜单中选择新建笔记本选项，在浏览器中打开一个空白的 Jupyter。与 IPython 终端类似的输入单元格将显示。你可以在其中执行任何 Python 表达式。

你还可以使用 pip 包管理器轻松安装 Jupyter notebook 应用程序。

要启动应用程序，请在命令提示符窗口中使用以下命令。

服务器应用程序开始在默认端口号 8888 上运行，浏览器窗口打开以显示笔记本仪表板。

请注意，仪表板在新按钮旁的浏览器右边界附近显示了一个下拉菜单，旁边带有箭头。它包含当前可用的 notebook 内核。现在，选择 Python 3，然后在一个新选项卡中打开一个新的 notebook。与 IPython 控制台中类似的输入单元格显示。

你可以在其中执行任何 Python 表达式。结果将显示在 Out 单元格中。

Jupyter Notebook 的仪表板包含三个选项卡，如下面的屏幕截图所示：

在 Jupyter 的用户界面中，在标题栏的徽标旁边显示文件名。

你可以在标题栏下方找到菜单栏。每个菜单都包含许多选项，将在以后讨论。

构成工具栏的图标行可帮助用户执行通常需要执行的操作

笔记具有两种模式 - Command mode 和 Edit mode 。当某个单元格被单击时，笔记本会进入编辑模式。请注意这个铅笔符号就在内核名称旁边。

内核指示符符号就显示在内核名称的右侧。请注意：空心圆表示内核空闲，实心圆表示内核繁忙。

Jupyter Notebook 中的单元格有三种类型 − Code, Markdown 和 Raw 。

虽然菜单栏和工具栏允许你在笔记本上执行各种操作，但最好能使用键盘快捷键快速执行它们。

Jupyter 笔记本有两个不同的键盘输入模式 −

命令模式（按 Esc 启用）

编辑模式（按 Enter 启用）

Markdown 单元格显示可以使用 markdown 语言设置格式的文本。为了输入不应被笔记本服务器视为代码的文本，必须首先从单元格菜单中或在命令模式下使用键盘快捷键 M 将其转换为 markdown 单元格。单元格前的 In[] 提示会消失。

在这一章中，让我们了解单元格魔术函数及其功能。

Jupyter 笔记本的 IPython 内核可以显示输入单元格中的代码绘图。它可以与 matplotlib 库无缝协作。 %matplotlib 魔术函数的 inline 选项可以在即使未调用绘图对象 show() 函数的情况下渲染绘图单元格。 show() 函数导致图形在不带数字的 [] 中单元格的下方显示。

现在，在末尾加上 plt.show() 再运行一次单元格来查看差别。

注意 %matplotlib notebook 魔术渲染交互式绘图。

就在图形的下方，你可以找到一个切换视图、平移、缩放和下载选项的工具栏。

重要的是，如果你修改绘图下方的源数据，显示会动态变化，而无需绘制另一副绘图。

在上面的示例中，修改单元格中 x 和 y 的数据集，再次绘制图形，上面的图形将得到动态刷新。

Jupyter 笔记本文件具有 .ipynb 扩展名。笔记本 app 会在网络浏览器中呈现笔记本。它可以通过使用文件菜单中下载作为选项导出到各种文件格式。Jupyter 还有 nbconvert 选项形式的命令行界面。默认情况下，nbconvert 将笔记本导出为 HTML 格式。您可以使用以下命令用于此目的 −

这会将 mynotebook.ipynb 转换为 mynotebook.html 。其他导出格式通过 --to 子句指定。

请注意，其他选项包括 ['asciidoc', 'custom', 'html', 'latex', 'markdown', 'notebook', 'pdf', 'python', 'rst', 'script', 'slides']

HTML 包含 'basic' 和 'full' 模板。您可以按如下所示在命令行中指定 −

LaTex 是一种特别用于科学排版的文档编制格式。Jupyter 包含 'base', 'article' 和 'report' 模板。

要通过 latex 生成 PDF，请使用以下命令 −

笔记本可以导出到 HTML 幻灯片放映。转换在后台使用 Reveal.js。要由 HTTP 服务器处理幻灯片，请在命令行中添加 --postserve。要生成不需要 Internet 连接的幻灯片，只需将 Reveal.js 库放在 your_talk.slides.html 所在的同一目录中。

markdown 选项将笔记本转换为简单的 markdown 输出。Markdown 单元格不受影响，而代码单元格缩进了 4 个空格。

您可以使用 rst 选项将笔记本转换为 Basic reStructuredText 输出。它可以用作将笔记本嵌入到 Sphinx 文档中的起点。

这是从笔记本中获取 Python（或其他语言，取决于内核）脚本的最简单方法。

IPyWidgets 是一个用于 Jupyter 笔记本的 HTML 交互式小部件的 Python 库。库中的每个 UI 元素都可以响应事件并调用指定的事件处理程序函数。它们增强了 Jupyter 笔记本应用程序的交互功能。

为了在笔记本中加入小部件，我们必须导入以下模块，如下图所示 −

一些基本的 IPyWidgets 在此处解释 −

在本章中，让我们了解如何开始使用 QtConsole。本章将为您概述此软件并说明其安装步骤。

多行编辑是 IPython 终端中不可用的特性之一。为了在单一输入单元中输入多条语句，在第一行后按下 ctrl+enter 。此后，仅仅按下回车即可在同一单元中添加新行。若要停止输入新行并运行单元，再次在结尾处按下回车键。单元将运行，并且输出将显示在下一个 out[] 单元中。

QtConsole 提供的另一个重要增强功能是能够显示内联图形，尤其适用于图表。此功能适用于 Matplotlib 和其他绘图库。

在 File 菜单中提供将 QtConsole 输出保存为 HTML 文件的此选项。你可以选择创建带有嵌入图像的文件，或者将绘图图形作为一个外部 png 文件放在一个邻接文件夹（名为 qt_files）中。

您可以在 Jupyter 控制台应用程序中打开多个选项卡。文件菜单中提供了三个选项来实现此目的。

有一个可供与 Jupyter notebook 一起使用的 %qtconsole 魔术命令。这将调用 QtConsole 作为 notebook 前端的从属终端。因此，可以在 notebook 和 Qtconsole 终端之间共享数据。

您可以看到 notebook 中的变量可在 qtconsole 窗口内访问。此外，Qtconsole 中的新变量已在 notebook 中重新使用。

请注意，两个输入单元格和输出单元格之间的编号是递增的。

Sharing Jupyter notebook – Using github and nbviewer

当一个 GitHub 仓库中的 Jupyter Notebook 文件带有 .ipynb 扩展名时，当它们被打开时，它们将被渲染成静态 HTML 文件。笔记本的交互特性，诸如自定义的 JavaScript 绘图，将无法在你 GitHub 中的仓库中工作。

要使用 GitHub 共享笔记本文件，请登录到 https://github.com ，创建一个公共仓库。然后使用文件上传按钮上传你的文件，如下所示：

这会给你一个选择来提交对仓库所做更改的机会。然后，仓库会显示如下上传的文件：

点击上传的文件在 GitHub 查看器中查看。你可以把高亮的网址分享给别人。

查看笔记本文件的另一种方法是使用 Project Jupyter 的 nbviewer 工具。打开 https://nbviewer.jupyter.org/ ，把你的仓库的文件 URL 放到文本框中，如所示。按下 Go 按钮查看笔记本。

这两种方法都会把笔记本文件显示为静态 HTML。为了能够在笔记本中执行代码，使用 Jupyter 项目的 Binder 应用程序打开它。

在 nbviewer 窗口中，你会看到 “在 Binder 中执行” 按钮。点击它，你会看到笔记本文件被打开，就像你从本地机器中笔记本服务器的本地仪表盘打开它一样。你可以执行诸如添加/编辑单元格、运行单元格等所有操作。

Project Jupyter 将 JupyterLab 描述为 Jupyter 生态系统下所有产品的下一代基于 Web 的用户界面。它使你能够以一种可扩展的方式与笔记本、编辑器和终端无缝工作。

下面讨论了 JupyterLab 的一些重要功能：

JupyterLab 可以处理许多文件格式（图像、CSV、JSON、Markdown、PDF 等）。它还以这些格式显示丰富型输出。JupyterLab 提供可自定义的键盘快捷方式，它使用许多知名文本编辑器的键映射。

在安装之前你可以在线试用 JupyterLab 的功能。访问 https://jupyter.org/try 并选择“试用 JupyterLab”选项。

启动器标签显示当前可用的内核和控制台。你可以基于它们任何一个启动一个新的笔记本/终端。左列也有用于文件浏览器、运行内核、标签页和设置视图的标签页。

JupyterLab 通常通过 Anaconda 分发自动安装。但是，它也可以通过以下 conda 命令单独安装 −

您还可以为此使用 pip 命令 −

要启动 JupyterLab 应用程序，最方便的方法是通过安装的 Anaconda 导航器。

或者从 Windows/Linux 命令终端或 Anaconda 提示符使用此命令从命令行启动它 −

无论哪种方式，JupyterLab 应用程序的启动画面如下所示 −

若要启动一个新的笔记本，请单击所需的内核。在以上屏幕截图中，可以看到一个内核，即 Python3 内核。单击它以启动一个 Python 笔记本。请注意，它的功能类似于我们本教程中所研究的功能。

Project Jupyter 现在支持编程环境内核。现在我们将了解如何安装 Anaconda 发行版中的 R 内核。

在 Anaconda 提示符窗口中输入以下命令 −

现在，从启动程序选项卡中，选择 R 内核以启动新的笔记本。

以下是具有 R 内核的 Jupyter 笔记本的屏幕截图 −