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当我20年前接触Python的时候#xff0c;做梦也没有想到Python会发展得怎么…前言

随着人工智能热浪机器学习、深度学习、卷积神经网络、强化学习、AGC以及大语言模型LLM,

真的是一浪又一浪的兴起小伙伴们Python学习的热情达到了空前的高度。

当我20年前接触Python的时候做梦也没有想到Python会发展得怎么好。

那时候大家对于Python的溢美之词无非是说它很优雅很可爱是一门胶水语言。

把思绪拉回到今天Python不仅仅是胶水语言它更是捞金语言。

Python这门语言简单易学上手入门并不难。

而且现在的包管理方面做得很优秀生态建设也做得很棒。

基本上不管是通用的软件开发还是数据处理可视化以及人工智能方面的算法你都可以在Python生态里找到合适的轮子。

pip早就取代了当年的setup

tool和wheel等等成为事实上的标准。

而在众多才华横溢的工具之间Jupyter是一个不容忽略的强者。

Jupyter介绍

Jupyter是一个强大好用的工具集它对于初学者学习Python语言、或者探索Python语言新功能、或者实验不熟悉的包都非常适合。

Notebook

Lab是新的产品提供了比Notebook更加强大的功能更新颖流畅的界面。

按照官方的说法是希望Jupyter

Jupyter

Lab的安装都很容易按照官方的步骤说明安装就可以。

英文好的同学可以直接奔赴这里

Project

Mac和Linux上都习惯用pip来安装没有遇到过问题。

使用Mac的同学可以使用Homebrew这里不多说了。

安装好Python之后直接运行下面命令就可以安装Jupyter

pip

界面比较像传统的桌面软件有标题栏、菜单栏、工具栏和工作区等等。

工作区中最主要的部分就是被称为Cell

(单元格)的部分常见的单元格类型为代码、Markdown和原始文本。

执行代码单元

在代码单元格中能够输入代码在工具栏上点击“运行”按钮就会执行当前选择的单元格代码运行的结果会在下方马上显示出来。

注意Jupyter跟其他的IDE相比有一个优势就是能够重复执行任何单元格。

例如上图中的第一个单元格

print(hello,

第一次执行之后左侧中括号中会出现一个数字序号表示这个代码块在整个执行序列中是第几个。

然后如果后续再执行同一个单元格对应的序号会变。

例如我修改了单元格并重新执行的结果如图所示。

因为这个特性在Jupyter

Notebook或者Lab中做一些探索特别方便。

例如我们可以导入PyTorch的包玩玩。

前提是你安装了PyTorch

切换核心

Jupyter是通过核心Kernel的概念来支持多种编程语言的。

Jupyter除了支持Python(基于IPython实现)之外还支持其他的语言例如科学计算语言R和Julia,

也支持Scala。

本人对于R语言,Julia语言不熟悉对于Scala不感冒所以这里不班门弄斧了。

同学们可以根据自己的情况进行选择使用。

通过Kernel主菜单可以选择重启、停止或切换核心等等。

通常情况下并不需要频繁使用这些功能但是如果万一某个执行的代码块卡住了可以使用Restart功能相对来说比直接杀死Jupyter

文件管理器

Notebook和Lab中都集成了终端可以在终端中做一些side

Notebook和Jupyter

Notebook是一个单文档的应用也就是以为这在一个notebook中你只能操作一个文件。

而Lab是一个集成开发环境可以通过标签页打开多个文件。

单文件编辑

所以是以项目为中心的多种工具都被集成进来了例如单点调试日志输出和查看等等。

相信在未来它会有更多优质功能出现。

Notebook胜在简单明了有时候写一个简单的脚本验证用它就够了。

欢迎同学们加关注留言或私信交流一起学习做更赞的自己~~