=================================== 相关技术术语与概念 =================================== 这一部分将介绍如何运行和保存 notebooks，熟悉 Jupyter notebook 的结构和交互界面。 这里将通过一个例子来熟悉一些核心的用法，更好的了解 Jupyter notebook 的使用。 在深入探讨了重启内核的重要性和方法后， 让我们继续探索Jupyter Notebook中其他一些能够提升工作效率和体验的技巧。 运行 Jupyter ================================================== 在 Windows，可以通过添加到开始菜单的快捷方式运行 Jupyter ， 当然也可以通过在命令行输入命令 jupyter notebook 开始运行， 然后会在默认浏览器中打开一个新的窗口，当然上述还不是一个 notebook， 它是 Notebook 的管理界面，用于管理当前文件夹的所有 Notebooks。 注意，这里仅仅展示 Jupyter 运行时候的所在文件夹内的文件和文件夹， 也就是在命令行运行 jupyter notebook 时所在的文件夹，当然这个也可以改变， 运行命令的时候可以指定文件夹位置，即输入： :: jupyter notebook filepath 此外，这里在浏览器上的 URL 地址是类似 http://localhost:8888/tree，其中 localhost 是表示本地地址，然后 8888 是端口。 接下来就是创建一个新的 notebook，在管理界面的右上角位置， 点击 New 菜单，这里就可以选择 Python 3 （或者其他的版本）， 然后就可以创建成功，并且是在新的窗口打开这个 notebook，在默认命名就是 ``Untitled.ipynb`` 。 如 :numref:`创建新的 notebook` 所示。 .. figure:: image22.png :alt: 创建新的 notebook :align: center :name: 创建新的 notebook 创建新的 notebook ipynb 文件 ================================================== 每个 ipynb 文件都是通过 JSON 格式来描述 notebook 的内容，包括每个单元及其内容， 都是通过 metadata 的格式展示。这里可以在打开 ipynb 文件后， 菜单中选择 Edit->Edit Notebook Metadata ，进行编辑。 notebook 界面 ================================================== 现在开始介绍下 notebook 的界面信息， notebook的编辑界面可选择打开方式，“Open in notebook“ 形式 和“Open in NbClassic“方式。 以“Open in NbClassic“方式打开，如 :numref:`两个术语` 所示。 .. figure:: image23.png :alt: 两个术语 :align: center :name: 两个术语 两个术语 这里有两个术语需要知道--cells 和 kernels ，两个都是非常重要的术语： - kernel ：表示计算引擎，用于执行 notebook 中的代码块 - cell ：单元块，用于展示文本或者是代码。 单元(Cells) ================================================== 首先介绍的是 Cells ，一个 Cell 就是上图中绿色框部分，它是 notebook 的主要部分， 通常有两种主要的 cell 类似： - code cell ：包括需要执行的代码，以及其运行结果 - Markdown cell ：包含的是 Markdown 格式的文本并且其执行结果 下图展示了一个简单的例子，第一行 Jupyter 入门教程 这个就是一个 Markdown cell ， 这里展示的是执行这个 cell 的结果，如果需要执行一个 cell ，可以点击 Run 按钮， 或者快捷键 Ctrl + Enter 即可，然后下方两个都是 code cell ，第一个是导入第三方库， 第二个则是打印一段话以及其运行结果。 如 :numref:`Jupyter 入门教程` 所示。 .. figure:: image24.png :alt: Jupyter 入门教程 :align: center :name: Jupyter 入门教程 Jupyter 入门教程 可以注意到 code cell 的左侧会有一个标签 In [1] ，这里的数字表示该代码块运行的次序， 即在该 notebook 中，如果没有执行，显示的是 In [ ] ，如果是该 notebook 第一个运行的代码块， 则是 In [1] ，如果再次运行，则显示 In [2]，依次类推，同个代码块多次执行，这个数字也是会改变的。 而 In 是 Input 的缩写。如果代码块运行时间有点久，它会显示 In [*] ，表示当前代码块正在运行中。 对于 notebook，还可以直接展示变量的数值，或者是函数的返回值，不需要调用 print 函数， 当然它只会打印当前单元的最后一行的内容。 如 :numref:`展示变量数值` 所示。 .. figure:: image25.png :alt: 展示变量数值 :align: center :name: 展示变量数值 展示变量数值 还需要注意的一件事情就是，对于一个单元，如果正在编辑，其边界框显示的是绿色， 而运行时候则显示蓝色。这里展示的就是两种模式，即绿色表示编辑模式，蓝色表示命令模式。 快捷键 ================================================== notebook 有很多快捷键，可以通过菜单中的 Help->Keyboard Shortcuts 查看， 也可以直接用快捷键 Ctrl+Shift+P 查看。下面简单介绍一些快捷键： - 编辑模式和命令模式可以通过 Esc 和 Enter 进行转换，一般是按 Esc 进入命令模式， Enter 进入编辑模式 在命令模式下： - 在 cell 之间上下浏览采用上下箭头，或者 Up 和 Down 键 - A 表示在当前 cell 上方插入一个新的 cell ，而 B 则是下方插入新的cell - M 表示变为 Markdown cell ，而 Y 是表示变为 code cell - 连续按两次 D 是删除当前 cell - Z 是撤销操作 - Shift 加上 Up 或者 Down 可以一次选择多个 cells ，接着采用 Shift + M 可以合并多个 cells Markdown语法支持 ================================================== Jupyter Notebook不仅支持代码编写，还支持Markdown和HTML格式的文本。 这使得你可以在Notebook中插入格式化的文本、图片、链接和表格等，从而制作出既美观又内容丰富的文档。 Markdown 是一个轻量级的易于学习使用的标记语言，主要用于格式化文本文字。它的语法类似 HTML 语言， 是一个非常有帮助的语言，可以用于添加注释说明或者添加图片。 - Markdown：你可以在一个新的代码单元中，选择“Markdown”模式（或使用快捷键M）， 然后输入Markdown格式的文本。 Notebook会自动将其渲染为格式化后的文本。 - HTML：你也可以直接在Markdown单元中插入HTML代码，Notebook会将其渲染为相应的HTML元素。 可以尝试在 Jupyter notebook 中输入下面的文字，记住是在 Markdown cell中： :: # This is a level 1 heading ## This is a level 2 heading This is some plain text that forms a paragraph. Add emphasis via **bold** and __bold__, or *italic* and _italic_. Paragraphs must be separated by an empty line. * Sometimes we want to include lists. * Which can be indented. 1. Lists can also be numbered. 2. For ordered lists. [It is possible to include hyperlinks](https://www.example.com) Inline code uses single backticks: `foo()`, and code blocks use triple backticks: ``` bar() ``` Or can be indented by 4 spaces: foo() And finally, adding images is easy: ![Alt text](https://www.example.com/image.jpg) 如 :numref:`得到的结果` 所示。 .. figure:: image26.png :alt: 得到的结果 :align: center :name: 得到的结果 得到的结果 如果想添加图片，有三种做法： - 使用网络上的图片，添加其网络链接 URL，比如上述例子就是这种做法， URL 是 https://www.example.com/image.jpg - 采用一个本地 URL，那么图片就只能使用在该 notebook 中，比如在同一个 git 仓库中 - 菜单栏选择 “Edit->Insert Image"，这种做法会将图片转换为字符串形式并存储在 ``.ipynb`` 文件中， 这种做法会增加 ipynb 文件的大小 魔法命令与魔法函数 ================================ 为了方便使用， JupyterLab内置了一些非通用的，特殊的指令， 分为魔法命令与魔法函数。 魔法命令 ----------------------- Jupyter Notebook支持一种特殊的命令，称为“魔法命令”（Magic Commands）， 它们以 ``%`` （行魔法命令）或 ``%%`` （单元魔法命令）开头。这些命令提供了许多有用的功能， 比如性能分析、时间测量、环境变量管理等。 - ``%timeit`` ：用于测量单个语句的执行时间。 - ``%%writefile`` ：将单元格的内容写入到文件中。 - ``%matplotlib inline`` ：在Jupyter Notebook中直接显示Matplotlib生成的图表。 魔法函数 ------------- 使用魔法函数可以简单的实现一些单纯python要很麻烦才能实现的功能。 - ``%`` ：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 一些常用魔法函数的示例： .. csv-table:: :file: 魔法函数示例.csv :widths: 1, 1 :header-rows: 1 注意这些命令是在Python kernel中适用的，其他 kernel 不一定适用。