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# Python 版 Jupyter 笔记本——综合指南
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> 原文：<https://www.askpython.com/python/jupyter-notebook-for-python>
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在本教程中，我们将了解一个简单但功能强大的 Python 笔记本。我们将学习什么是笔记本，如何安装 Jupyter 笔记本，如何使用它，以及为什么要使用 Jupyter 笔记本。
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## 什么是笔记本？
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要知道什么是笔记本，我们需要知道什么是 REPL。REPL 或读取-评估-打印循环是一种编程环境，顾名思义
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* 它逐行读取编写的代码
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* 然后它评估代码
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* 查找错误并编译每个块
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* 然后将结果(如果有)打印在 REPL shell 上。
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这可能看起来很熟悉，因为 Python 就是这样工作的。通常我们使用文本编辑器或 IDE 来编译 Python 代码，但有时对于更简单的计算，Python shell 也能很好地工作。
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笔记本是增强 REPL 体验的环境。它改善了 REPL 的许多问题，例如:
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* 我们不能撤销写在前面一行的代码
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* 编译的代码都不会被保存
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* 而且它没有任何编辑特性，比如代码高亮和自动完成。
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## 视觉差异 REPL 壳牌 vs Jupyter 笔记本
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让我们看看 REPL shell 和 Jupyter Notebook 上的几个代码块之间的视觉对比。
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Python on the REPL shell
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Python on the Jupyter Notebook
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从图片中可以清楚地看到 Jupyter Notebook 的功能与 REPL shell 基本相同，但它在许多方面都有所改进。
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Jupyter Notebook 是一个开源的 web 应用程序，允许您创建和共享包含实时代码、公式、可视化和叙述性文本的文档。
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引自 Jupyter 官方网站。
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与文本编辑器不同，Jupyter Notebook 中的代码可以在我们需要的任何时候编译，它会给出我们决定编译的代码块的输出。
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与 REPL shell 不同，它保存代码和输出，类似于文档。与文档类似，我们可以添加非 Python 文本块，如标题和段落，这些文本块对于理解笔记本中编写的 Python 代码可能有帮助，也可能没有帮助。
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让我们从使用 Jupyter Notebook 的第一步开始。
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## 安装 Jupyter 笔记本电脑
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安装 Jupyter 有两种方法。它与 Anaconda 中的各种其他 Python 工具捆绑在一起，安装 Anaconda 非常简单，但这不在本教程的范围之内。
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相反，我们将安装 Jupyter Notebook，除了 Python 本身之外没有任何其他软件。让我们开始吧。
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### 1.安装 Python
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假设你还没有 Python，进入 [Python 下载](https://www.python.org/downloads/)，为你的操作系统选择最新稳定版 Python 并下载安装程序，然后在合适的位置安装 Python。
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要检查您是否已经成功安装了 Python 或者 Python 是否已经安装，请在终端/命令提示符下运行`*python*`(对于 macOS 为`*python3*`)。这应该运行 Python 外壳，要退出外壳，只需按 Ctrl + C 或键入`*exit()*`并回车。
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### 2.升级 PIP 软件包管理器
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这只是为了确保 pip(一个 python 包管理器)正常工作。转到终端/命令提示符并键入:
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```py
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python -m pip install --upgrade pip
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```
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等 pip 最新版本下载安装，现在就可以安装 Jupyter 笔记本了。
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### 3.安装 Jupyter 笔记本
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转到终端/命令提示符并键入:
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```py
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python -m pip install notebook
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```
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等待所有模块下载完毕，现在您应该已经在 PC 上安装了 Jupyter 笔记本电脑。
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这也应该将 Jupyter Notebook 的路径添加到 Windows 上的环境变量中，这样就可以从终端运行 Jupyter Notebook 了。
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### 4.运行 Jupyter 笔记本
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要运行笔记本，您需要通过终端/命令提示符打开它。去那里输入:
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```py
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jupyter notebook
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```
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这将在您电脑的默认浏览器中打开笔记本。**注意:**你需要一个浏览器来打开笔记本，无论你在哪个浏览器中打开它，它都会作为一个标签运行。
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**注意——一旦关闭终端窗口，进程就会退出。**
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这将在以下位置打开笔记本:`C:\Users\<user name>`，这是您的用户目录。您可以在用户目录中的任何位置打开笔记本，但是您不能离开用户目录。
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### 5.配置 Jupyter 笔记本
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假设您需要在其他位置打开笔记本，我们该如何做呢？
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* 选择需要打开笔记本的位置。确保该位置仅用于 Jupyter，因为名为。ipynb_checkpoints 将在该位置内部创建。但是，如果您不介意该文件夹，您可以选择任何位置。
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* 现在打开终端/命令提示符，写:`jupyter notebook --notebook-dir "<full location goes here>"`
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* 这将在指定的位置打开笔记本。
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* 每次打开笔记本时都这样做是不可行的，所以最好将文本保存在. bat 文件中。每次需要打开 Jupyter Notebook 时运行该文件。
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既然我们已经有了 Jupyter Notebook，我们就可以开始使用它了。
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## 为 Python 使用 Jupyter 笔记本
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在开始编写代码之前，我们应该知道如何做一些事情。运行笔记本，尝试以下事情。
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### 1.创建文件夹
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在*文件*标签下，右上角会有一个名为*新建*的按钮。点击它，在*其他*部分下，按下*文件夹*。
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目录中会创建一个名为*无标题文件夹*的文件夹，勾选它旁边的复选框，在*文件*标签下，点击名为*重命名*的按钮，输入新名称。(如果需要的话，还可以使用删除按钮。)
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单击文件夹名称将在同一选项卡中打开该文件夹。
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### 2.创建 iPython 笔记本
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点击*文件*选项卡下的*新建*按钮，点击*笔记本*栏目下的 *Python 3* 。
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这将在一个新标签页中打开一个名为*未命名为*的新笔记本，您可能想要更改名称，为此，单击写在页面最上方的名称，系统将提示您编辑它。
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### 3.编写和运行 Python 代码
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现在我们有了一个笔记本，我们可以开始在里面编写和运行 Python 代码了。一路上，我们会学到几个有用的 Jupyter 笔记本的快捷键。
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笔记本应该是这样的:
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Jupyter Notebook interface
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绿色包围的单元格是我们必须写代码的地方，写几行代码，在你认为需要看到输出的地方停下来。
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**现在第一个快捷键来了:*Shift+Enter*T3。您也可以点击*“运行”。***
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这将运行您编写的代码，并在单元格下方显示输出。它还将创建一个新的单元格，您可以在其中继续执行剩余的代码。
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它看起来会像这样:
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Jupyter Cells
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请注意，单元格中定义的对象的范围不限于该单元格。这里的变量`a`和`b`在定义后可以在笔记本的任何地方使用。
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### 4.在 Jupyter 笔记本中创建降价文档
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笔记本本质上是一个包含所有代码和输出的文档。它还提供了一个附加功能，可以以纯文本形式键入。
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为此，您需要将单元格设置为“Markdown”而不是“Code”。因此，在命令模式下，按下 *m* ，你写的任何内容都将被视为纯文本(没有语法高亮显示，并且 *shift + enter* 只会创建一个新的单元格)。
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您也可以在上面的下拉菜单中选择*“降价”*来完成此操作。
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在降价模式下按下 *y* 返回代码。
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此外，在 markdown 中，您可以添加标题。与惯例类似，标题 1 最大，标题 6 最小。
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在 Jupyter 笔记本中，在行前键入一个#和一个空格，使其成为 1 级标题，在行前键入两个#和一个空格，使其成为 2 级标题，依此类推。
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在行前键入 7 个或更多的#和一个空格不会将其转换为任何标题，它将保持为常规纯文本。例如(在降价模式下):
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```py
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# Heading 1
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## Heading 2
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### Heading 3
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#Not Heading 1 because of no space after the hash
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```
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请注意，在单元格上按下 *Shift + Enter* 后，哈希将会消失。输出:
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Markdown Cell before pressing *Shift+Enter*
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Markdown cell after pressing *Shift+Enter*
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使用这些工具，您可以编写如下所示的代码:
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## Jupyter 笔记本快捷方式
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* 按下 *Esc* 会将上下文移出单元格并进入命令模式。现在，您可以执行与细胞相关的操作。
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* 添加单元格“后”:按*一*(也可以按*“+”*按钮)
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* 在“之前”添加单元格:按下 *b*
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* 删除当前选中的单元格:按两次 *d* (另见*“编辑”*选项卡)
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* 查找和替换:按下 *f*
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* 回到编辑模式:按*键进入*
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## 为什么要用 Jupyter 笔记本？
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到目前为止，您可能已经意识到在 Jupyter 笔记本上书写与在文档中记笔记非常相似:
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* 你写代码
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* 您还要编写解释代码的文本
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* 代码在运行时会提供一个输出
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* 所有这些都可以动态改变——这意味着改变代码将会改变输出。
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当您再次打开该文件时，它不仅会显示您在所有不同单元格中编写的代码，还会显示您上次关闭笔记本时的输出。
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可以理解的是，当你要做的编程不是为了创建一个应用程序，而是为了执行和分析数学和/或技术运算时，这是非常有用的。
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可以说，[机器学习](https://www.askpython.com/python/examples/roc-curves-machine-learning)和数据科学是笔记本最大的应用。
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但是我发现它在几乎每个 Python 程序中都非常有用，在这些程序中，目标是运行程序并查看输出，而不创建任何最终产品。
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## 结论
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在本教程中，我们了解到笔记本基本上是增强的 REPL 外壳，我们了解到如何通过 [Python 包管理器 pip](https://www.askpython.com/python-modules/python-pip) 下载并安装 Jupyter Notebook，我们还了解到如何使用笔记本运行 Python 代码。我希望你喜欢阅读本教程。 |