JupyterLab notebook

先摘一个官方的定义：

Jupyter Notebook Using Python kernal，so its original name is IPython Notebook, Jupyter notebook is the product of jupiter project which consists of Julia，Python and R, Ruby, C++ .

— https://en.wikipedia.org/wiki/Project_Jupyter#Jupyter_Notebook

Jupyter, 旧称为 IPython notebook, 名字由木星Jupiter => Julia + python + R 演变而来，是一个特别的交互式笔记本，本质是一个开源的 Web 应用程序，用于创建和共享文档，支持可视化代码展示、LaTeX公式、 markdown等，常用于数据科学以及机器学习领域等。

现已全新升级为JupyterLab。

jupyter_interface

安装 - Install

## 升级 pip
python -m pip install --upgrade pip

## 安装 jupyterlab
pip install jupyterlab
pip install ipython
jupyter-lab --ip=0.0.0.0 

## 也可用conda安装
conda install -c conda-forge jupyterlab

## 安装anaconda即可开箱即用

1
2
3

Successfully built pyrsistent pandocfilters
Installing collected packages: Send2Trash, tornado, MarkupSafe, jinja2, pyzmq, python-dateutil, ipython-genutils, traitlets, jupyter-core, jupyter-client, async-generator, nest-asyncio, pyrsistent, attrs, jsonschema, nbformat, nbclient, pygments, testpath, entrypoints, pyparsing, packaging, bleach, pandocfilters, jupyterlab-pygments, mistune, nbconvert, pywinpty, terminado, prometheus-client, backcall, pickleshare, wcwidth, prompt-toolkit, decorator, parso, jedi, ipython, ipykernel, argon2-cffi, notebook, json5, jupyterlab-server, jupyterlab
...

也可以使用第三方在线的Notebook，比如：

科赛和鲸K-lab（国内）：
阿里天池大数据（国内）
微软Azure notebooks
Kaggle
Google Colab
CoCalc

配置- Config

密码 - Password

首先进入IPython:

from notebook.auth import passwd
passwd()
## 然后输入你的密码，比如JuliaRPython
## 输出 'sha1:e74bae0dc7fb:c30542b876ae69581dacec2260463ff98951c98a'

退出Ipython, 在终端打入jupyter lab --generate-config, 以我目前写这个文档的计算机为例，会显示Writing default config to: C:\Users\Administrator\.jupyter\jupyter_notebook_conf ig.py, 配置那个文件，一个密密麻麻的配置文件。

密码的话，修改一下：

修改以下配置：

插件 - Plugins

进入jupyterlab, 点击Settings->Advanced Settings Editor，将false改成true,可看到管理插件的界面，或者呢也可以命令行安装：

jupyter labextension install @jupyterlab/toc
jupyter labextension install @jupyterlab/latex
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager
# 查看安装的插件
jupyter labextension list

Python

1 2	%matplotlib inline # c.IPKernelApp.matplotlib = 'inline' ### for plot

ipython profile create
c = get_config()
c.InteractiveShellApp.exec_lines = [
        "import pandas as pd",
        "import numpy as np",
        "import scipy.stats as spstats",
        "import scipy as sp",
        "import matplotlib.pyplot as plt"
        ]

此时你会在~/.ipython/profile_default/目录中获得下面两个文件：

ipython_config.py：打开任意ipython kernel时都会运行
ipython_notebook_config.py：打开notebook时会运行

c = get_config()

# Run all nodes in a cell interactively

c.InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

Styles

~/.jupyter/custom/custom.css

/*
Placeholder for custom user CSS

mainly to be overridden in profile/static/custom/custom.css

This will always be an empty file in IPython
*/
.CodeMirror pre {font-family: Monaco; font-size: 10pt;}
* {font-family: Monaco;}
div.output_area pre {font-family: Monaco; font-size: 10pt;}
div.input_prompt {font-family: Monaco; font-size: 10pt;}
div.out_prompt_overlay {font-family: Monaco; font-size: 10pt;}
div.prompt {font-family: Monaco; font-size: 10pt;}
span.cm-comment {font-family:  Monaco !important; font-style:normal !important; color:#FFAE3C !important;}

Magic

1	?str.find()

http://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html

!ls *.ipynb
%load ./hello_world.py
%run *.py
%run *.ipynb
%%writefile hello_world.py
%pycat hello_world.py

# this is the string I want to pass to different notebook
%store data
%store -r data

# list all vars
%who str

%%time
%prun 

%pdb
plt.hist(x);

%timeit : 计算程序运行时间

import time 
def calcProd(): 
    # Calculate the product of the first 100,000 numbers. 
    product = 1 
    for i in range(1, 100000): 
        product = product * i 
    return product 
 
startTime = time.time() 
prod = calcProd() 
endTime = time.time() 
print('The result is %s digits long.' % (len(str(prod)))) 
print('Took %s seconds to calculate.' % (endTime - startTime))

1 2	The result is 456569 digits long. Took 3.17999792098999 seconds to calculate.

1 2	import cProfile cProfile.run('len(str(prod))')

      4 function calls in 4.334 seconds

Ordered by: standard name

ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
     1    4.334    4.334    4.334    4.334 <string>:1(<module>)
     1    0.000    0.000    4.334    4.334 {built-in method builtins.exec}
     1    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.len}
     1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

%timeit len(str(prod))
# 4.1 s ± 293 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%timeit [x ** 2 for x in range(1, 100000)]
# 37.2 ms ± 784 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
%timeit (x ** 2 for x in range(1, 100000))
# 543 ns ± 10.5 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

快捷键

Ctrl + Shift + P

alt + mouse

命令模式 (按键 Esc 开启)

Disable Vimium if installed First

Enter : 转入编辑模式
F: 查找替换
O : CELL 输出结果转换
K : 选中上方单元
J : 选中下方单元
Up : 选中上方单元
Down : 选中下方单元
Shift-M : 合并 CELL
Shift-K : 扩大选中上方单元
Shift-J : 扩大选中下方单元
Shift-Enter : 运行本单元，选中下个单元
Ctrl-Enter : 运行本单元
Alt-Enter : 运行本单元，在其下插入新单元
Y : 单元转入代码状态
M :单元转入markdown状态
R : 单元转入raw状态
1 : 设定 1 级标题
2 : 设定 2 级标题
3 : 设定 3 级标题
4 : 设定 4 级标题
5 : 设定 5 级标题
6 : 设定 6 级标题
A : 在上方插入新单元
B : 在下方插入新单元
X : 剪切选中的单元
C : 复制选中的单元
Shift-V : 粘贴到上方单元
V : 粘贴到下方单元
Z : 恢复删除的最后一个单元
D,D : 删除选中的单元
Ctrl-S : 文件存盘
S : 文件存盘
L : 转换行号
Shift-O : 转换输出滚动
Esc : 关闭页面
Q : 关闭页面
H : 显示快捷键帮助
I,I : 中断Notebook内核
0,0 : 重启Notebook内核
Shift : 忽略
Shift-Space : 向上滚动
Space : 向下滚动

编辑模式 ( Enter 键启动)

Tab : 代码补全或缩进
Ctrl-/: #
Shift-Tab : 提示
Ctrl-] : 缩进
Ctrl-[ : 解除缩进
Ctrl-A : 全选
Ctrl-Z : 复原
Ctrl-Shift-Z : 再做
Ctrl-Y : 再做
Ctrl-Home : 跳到单元开头
Ctrl-Up : 跳到单元开头
Ctrl-End : 跳到单元末尾
Ctrl-Down : 跳到单元末尾
Ctrl-Left : 跳到左边一个字首
Ctrl-Right : 跳到右边一个字首
Ctrl-Backspace : 删除前面一个字
Ctrl-Delete : 删除后面一个字
Esc : 进入命令模式
Ctrl-M : 进入命令模式
Shift-Enter : 运行本单元，选中下一单元
Ctrl-Enter : 运行本单元
Alt-Enter : 运行本单元，在下面插入一单元
Ctrl-Shift– : 分割单元
Ctrl-Shift-Subtract : 分割单元
Ctrl-S : 文件存盘
Shift : 忽略
Up : 光标上移或转入上一单元
Down :光标下移或转入下一单元

FAQ

Jupyter ImportError: cannot import name ‘create_prompt_application’

1 2	sudo pip3 uninstall ipython sudo pip3 install ipython

Try it out, then the error solved for me

1	sudo pip3 install 'prompt-toolkit<2.1.0,>=2.0.0' --force-reinstall

我不小心完全删除了.ipynb文件，如何恢复？

前提是你未删除.ipynb_checkpoints文件夹，可以从中恢复全部代码。(Windows)

REFERENCES

Jupyter

官网：https://jupyter.org/
Github：https://github.com/jupyterlab
插件：https://github.com/topics/jupyterlab-extension
文档1: https://jupyter.org/documentation
文档2：https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/
案例：https://nbviewer.jupyter.org/

文章

@howie6879 ： https://www.jianshu.com/p/88feebf3eb3a（目前已无法打开）
@100gle：[在线的 Jupyter Notebook 云环境](在线的 Jupyter Notebook 云环境 - 少数派 (sspai.com)) (可能过时)

每当我打开在收藏夹里吃灰的数据分析或数据科学的资源时，就会发现每一个教程总是绕不开 **「环境搭建」**的部分。不可否认的是，好的编程环境可以让学习者更好地体验编程学习的乐趣；但环境搭建又往往不可避免的存在很多坑，也许没等一个环境搭建好，就在当中遇到各种奇奇怪怪的问题，学习的兴致早就被报错折磨殆尽了。所以，不得不说环境搭建对于新手而言往往兴趣的 Killer。