Jupyter Notebook Introduction Tutorial
Og hvilken bedre måte å begynne å lære enn på en brukervennlig Python IDE som gir deg en redaktør, hvor du kan redigere kildekoden, en tolk og en kompilator og et grensesnitt som du kan se utdataene dine, alt på en plass? Jupyter Notebook er en IDE som gir nybegynnere i Python (og til og med erfarne Python-utviklere) med et miljø designet for å vise klare resultater og analyse.
Jupyter Notebook - The Allrounder of Editors
Du kan til og med krangle, når du begynner å bruke Jupyter, at "notatbøker" er de mest komfortable integrerte utviklingsmiljøene å kode i. Disse notatbøkene er også veldig kraftige læringsverktøy. De er utstyrt med en menneskelig lesbar tekstredigerer der du kan designe kodebeskrivelser komplett med bilder og diagrammer, og kodeceller som skiller logiske enheter i programmet ditt. Hvis alle verktøyene til en notisbok blir brukt til god bruk, kan du lage dokumenter som utfører hele programmer og også gir en lett forståelig analyse og beskrivelse side om side med koden.
Fig. 1: Jupyter Notebook hjemmeside
Jupyter er en nettbasert IDE og åpner i nettleseren. Du kan endre standard nettleseren den åpner for en nettleser du velger. Jupyter Notebook kan installeres i Linux -systemet ditt der det oppretter notatbøker på en arbeidsplass på disken din, eller den kan brukes online til å redigere kode på https: // jupyter.org/. Når du har opprettet en notisbok i Jupyter ved å klikke på “Ny”, åpner følgende redaktør:
Fig. 2: Untitled Notebook
Dette enkle grensesnittet er utrolig kraftig i sine funksjoner. La oss starte med en grunnleggende introduksjon først.
Starter
I fig. 3, den tomme notisboken du ser er oppsettet du skal jobbe med når du lærer Python på Jupyter.
Fig. 4: Kjør en kodecelle
For å kjøre en kodecelle, er alt du trenger å gjøre er å velge cellen du vil kjøre, og enten klikk på "Kjør" eller trykk på skift + Enter. Dette, sammen med "avbryt kjernen" -knappen ved siden av, er det du vil klikke på mest. Apropos “Avbryt kjernen”, hvis du befinner deg fast i en uendelig sløyfe, kan dette komme til nytte. Abort misjon Før ting blir enda rotete!
Og mens vi er med på temaet kjerner, la oss utforske en av de viktigste komponentene i notatboken - kjernen -. I de enkleste vilkårene har Python -kjerner ansvaret for å utføre kode. Alle alternativene du trenger med hensyn til kjernen er her:
Fig. 5: kjerne
En Python -kjerne, som er en beregningsenhet som utfører kode, kan avbrytes for å stoppe utførelsen av kode, startes på nytt, kobles til og slå av. Når du går inn i flere alternativer som involverer kjernen, kan den ene til og med bytte kjerner for å bytte fra den ene versjonen av Python til den andre (for eksempel fra Python 2 til Python 3).
Som vi nevnte tidligere, brukes notatbøker for mye mer enn bare å skrive kode. Du kan bruke dem til å lage et fullverdig dokument med avsnitt, ligninger, funksjoner og bilder. For å komme i gang med dette, må du gjøre deg kjent med "Markdown" -celler.
Velge en celle og deretter velge Cell> Cell Type> Markdown vil konvertere en kodecelle til en tekstcelle. Her kan du skrive beskrivelser og analyse. Det er god praksis å slå opp dokumentasjonen av Jupyter notatbøker for å låse opp alle de forskjellige måtene du kan bruke denne funksjonen. En spennende ting som jeg oppdaget da jeg begynte med notatbøker, var at etter at du har konvertert en celle til markdown, blir alternativet "Sett inn bilde" i "rediger" rullegardinmenyen aktivert. Her er en demo av hvordan en markdown -celle ser ut:
Fig. 6: En markdown -celle
Legg merke til at denne teksten sitter over en vanlig kodecelle. Slik kan du legge til mening til logiske kodeenheter.
Denne introduksjonen klødde bare overflaten til hva du kan gjøre med notatbøker. Det beste rådet vil være å utforske det på egen hånd og oppdage resten av funksjonene som passer dine formål.
Installere Jupyter
På Linux -systemer kan Jupyter Notebook installeres både gjennom Command Line -grensesnittet og dets grafiske brukergrensesnitt. Kommandolinjegrensesnittet hviler på terminalen. For å installere Jupyter, må du først installere eller oppdatere Python og deretter installere Python Notebook.
Fig. 7: Kommando for å installere Python Notebook
Det er ganske enklere å installere Jupyter Notebook fra GUI. Bare slå opp Project Jupyter på Ubuntu -programvare og klikk "Installer".
Fig. 8: Project Jupyter i Ubuntu Software (GUI -installasjon)
Python er det kraftigste programmeringsspråket for datavitenskap. Det er også et lettlært språk og en IDE som Jupyter Notebook gjør det sømløst å bli vant til programmering i Python.