jupyter/jupyterlab使用技巧

Author： Alpha
发布时间：January 9, 2023
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2711 words
Categories： python 编程技术

## 安装jupyter/jupyterlab的一些坑

这里就不详细讲了，默认大家都会安装，就是提一些注意事项。

1.建议用anaconda整

2.建议不要乱篡改内核

3.python版本一定要确认仔细，有些拓展要看python版本的

4.保持用终端的习惯总是没错的！不要过度依赖图形化页面！

使用pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN

,给jupyterlab搞上中文页面之后，我们开始下面的jupyterlab使用之旅吧！

## 开发技巧（个人经验）

### In和Out

这俩玩意是变量，In类似于列表，非常贴心，开头有占位的，所以是从1开始计数的呢，Out是类似于字典，有些时候是没有输出的，有些时候是有输出的，当输出为None时，就没有Out了。

获取历史输出（Out）的快捷方式是_(对应最后的输出)__（对应倒数第二个） ___（对应倒数第三个）。

除此之外还有一种简写方式是_X,X就是行号，比如_2等。

ps:一般我们查看历史输出的时候，不会直接用查看变量的方式直接查看，而是会选择用print输出，print是没有返回值的（None）所以，None是不会被记录到Out这个变量里面，除此之外，你可以用;禁止输出，一般用于画图的末尾。

</div>

最直接的用法就是直接利用好最后的输出继续计算了，还是很方便的，想想计算机的M记住值功能就知道了。

#### 用法1

结合exec，我们可以快速再次运行代码块中的代码，其实没啥用，啥时候你觉得方便啥时候就考虑一下。

#### 用法2

结合dis模块，我们可以快速查看代码块中的dis内码状况，这个还是很方便的，具体演示见下

![image.png](https://blog.a152.top/usr/uploads/2023/01/2586369996.png)

### 魔法命令

魔法命令是个非常奇妙的内容，这里我只摘选了一部分我 最喜欢也是最常用（而且基本上不需要额外安装）

如果你想开发自己的魔法命令，可以查阅官方文档，这个也是可以做的到的。

需要注意的是，%对应的是行魔法（只针对一行代码）%%对应的是单元魔法（对应一个代码块，但是生效范围具体还得看情况，比如画图的）

最常用的就是代码计时魔法命令

#### time和timeit

```python
%timeit L = [n ** 2 for n in range(1000)]
```

1000 loops, best of 3: 325 µs per loop

```ipython
%%timeit
L = []
for n in range(1000):
	L.append(n ** 2)
```

1000 loops, best of 3: 373 µs per loop

需要注意的是，当我们用timeit检测列表排序时，通常是不准的，因为排一个有序的列表比排一个无序的列表所耗费的世界少的多，因此这样就会出现偏差。因此我们就用time魔法函数就行了

#### magic

魔法函数的帮助虽然极其重要，但是个人真的没怎么用过。

我们可以用%magic和%lsmagic两个魔法函数获得所有的内容

#### run

我们可以用%run xxx.py在ipynb文件里面运行外部的py文件，该py文件的所有函数都加入到了ipython会话里面

#### prun

魔法函数prun作为ipython中的代码分析器，对于我们检查函数的性能还是很不错的，

%prun f(10000)

他就会返回给你调用的总时间，以及各部分的执行时间，这样我们就可以快速得出该从哪方面开始优化这个函数。

> 其实还有许多的魔法函数都没一一列举出来，需要安装拓展才能用的我是一个都不想列举了

#### @jupyter-widgets/jupyterlab-manager

[GitHub - jupyter-widgets/ipywidgets: Interactive Widgets for the Jupyter Notebook](https://github.com/jupyter-widgets/ipywidgets)

ipywidgets，也称为jupyter-widgets或简称widgets，是Jupyter笔记本和IPython内核的交互式HTML小部件。

当使用交互式小部件时，笔记本会变得活跃起来。用户可以控制 他们的数据，并可以可视化数据的变化。

学习成为一种身临其境的有趣体验。研究人员可以轻松看到 更改模型的输入如何影响结果。我们希望您能添加 ipywidget 到您的笔记本，我们在这里帮助您入门。

#### jupyter-matplotlib

matplotlib必备，使用%matplotlib widget或者%matplotlib ipympl然后画图吧！

利用Jupyter交互式小部件框架，在Jupyter笔记本和JupyterLab中启用matplotlib的交互功能。ipympl

此外，图形元素是一个合适的Jupyter交互式小部件，可以放置在交互式小部件布局中。canvas

#### jupyterlab-code-snippets

强烈推荐！

[GitHub - jupytercalpoly/jupyterlab-code-snippets：使用 JupyterLab Code Snippets 保存、重用和共享代码片段！](https://github.com/jupytercalpoly/jupyterlab-code-snippets)

这款插件在jupyterlab的侧边栏增加了一个代码组件（自定义），为你节省出不少起手式的代码重复操作，只需要轻轻一拖，就可以了！

### 常用快捷键

<a class="post_link" href="https://blog.a152.top/index.php/archives/172.html"><i data-feather="file-text"></i>jupyterlab快捷键大全</a>

<a class="post_link" href="https://blog.a152.top/index.php/archives/126.html"><i data-feather="file-text"></i>jupyter的一些常见快捷键</a>

Last modification：January 9, 2023

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jupyter/jupyterlab使用技巧

Alpha • 2023 年 01 月 09 日

## 安装jupyter/jupyterlab的一些坑

这里就不详细讲了，默认大家都会安装，就是提一些注意事项。

1.建议用anaconda整

2.建议不要乱篡改内核

3.python版本一定要确认仔细，有些拓展要看python版本的

4.保持用终端的习惯总是没错的！不要过度依赖图形化页面！

使用pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN

,给jupyterlab搞上中文页面之后，我们开始下面的jupyterlab使用之旅吧！

## 开发技巧（个人经验）

### In和Out

获取历史输出（Out）的快捷方式是_(对应最后的输出)__（对应倒数第二个） ___（对应倒数第三个）。

除此之外还有一种简写方式是_X,X就是行号，比如_2等。

</div>

最直接的用法就是直接利用好最后的输出继续计算了，还是很方便的，想想计算机的M记住值功能就知道了。

#### 用法1

结合exec，我们可以快速再次运行代码块中的代码，其实没啥用，啥时候你觉得方便啥时候就考虑一下。

#### 用法2

结合dis模块，我们可以快速查看代码块中的dis内码状况，这个还是很方便的，具体演示见下

![image.png](https://blog.a152.top/usr/uploads/2023/01/2586369996.png)

### 魔法命令

魔法命令是个非常奇妙的内容，这里我只摘选了一部分我 最喜欢也是最常用（而且基本上不需要额外安装）

如果你想开发自己的魔法命令，可以查阅官方文档，这个也是可以做的到的。

需要注意的是，%对应的是行魔法（只针对一行代码）%%对应的是单元魔法（对应一个代码块，但是生效范围具体还得看情况，比如画图的）

最常用的就是代码计时魔法命令

#### time和timeit

```python
%timeit L = [n ** 2 for n in range(1000)]
```

1000 loops, best of 3: 325 µs per loop

```ipython
%%timeit
L = []
for n in range(1000):
	L.append(n ** 2)
```

1000 loops, best of 3: 373 µs per loop

#### magic

魔法函数的帮助虽然极其重要，但是个人真的没怎么用过。

我们可以用%magic和%lsmagic两个魔法函数获得所有的内容

#### run

我们可以用%run xxx.py在ipynb文件里面运行外部的py文件，该py文件的所有函数都加入到了ipython会话里面

#### prun

魔法函数prun作为ipython中的代码分析器，对于我们检查函数的性能还是很不错的，

%prun f(10000)

他就会返回给你调用的总时间，以及各部分的执行时间，这样我们就可以快速得出该从哪方面开始优化这个函数。

> 其实还有许多的魔法函数都没一一列举出来，需要安装拓展才能用的我是一个都不想列举了

#### @jupyter-widgets/jupyterlab-manager

[GitHub - jupyter-widgets/ipywidgets: Interactive Widgets for the Jupyter Notebook](https://github.com/jupyter-widgets/ipywidgets)

ipywidgets，也称为jupyter-widgets或简称widgets，是Jupyter笔记本和IPython内核的交互式HTML小部件。

当使用交互式小部件时，笔记本会变得活跃起来。用户可以控制 他们的数据，并可以可视化数据的变化。

#### jupyter-matplotlib

matplotlib必备，使用%matplotlib widget或者%matplotlib ipympl然后画图吧！

利用Jupyter交互式小部件框架，在Jupyter笔记本和JupyterLab中启用matplotlib的交互功能。ipympl

此外，图形元素是一个合适的Jupyter交互式小部件，可以放置在交互式小部件布局中。canvas

#### jupyterlab-code-snippets

强烈推荐！

[GitHub - jupytercalpoly/jupyterlab-code-snippets：使用 JupyterLab Code Snippets 保存、重用和共享代码片段！](https://github.com/jupytercalpoly/jupyterlab-code-snippets)

这款插件在jupyterlab的侧边栏增加了一个代码组件（自定义），为你节省出不少起手式的代码重复操作，只需要轻轻一拖，就可以了！

### 常用快捷键

<a class="post_link" href="https://blog.a152.top/index.php/archives/172.html"><i data-feather="file-text"></i>jupyterlab快捷键大全</a>

<a class="post_link" href="https://blog.a152.top/index.php/archives/126.html"><i data-feather="file-text"></i>jupyter的一些常见快捷键</a>

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