Jupyter Lab入门到精通
Jupyter Lab && Jupyter Notebook
Jupyter Lab可以理解成Jupyter Notebook的升级版本,升级增加了很多功能。其支持python、R、java等多种编程语言及markdown、letex等写作语言及公式输入。jupyter lab相比notebook最大的更新是模块化的界面,可以在同一个窗口以标签的形式同时打开好几个文档,同时插件管理非常强大,使用起来要比jupyter notebook高大尚许多。
Jupyter安装及启动
安装完Anaconda之后,jupyter notebook和jupyter lab便都可以使用了,大家可以在Anaconda安装路径的Scripts目录下找到对应的执行程序。
Jupyter-lab功能介绍
启动之后,就进入了jupyter-lab的模块化管理界面,可以从管理界面选择进行创建jupyter的ipynb文档、纯markdown文档、txt文档等,也可以直接打开python3的console执行python的命令行,还可以直接启动命令行终端(Terminal),执行Windows命令行操作。
Jupyter-lab使用技巧
Jupyter-lab的使用非常便捷,交互式的界面非常友好,再掌握一些常用的使用技巧之后就会非常高效。这里大致总结了技巧的几个方向。
jupyter-lab拓展性非常强,目前有比较丰富的插件可供使用,比如代码补全的插件、代码调试器插件、github相关的插件、Excel相关的插件、画图相关的插件等等,安装也非常的便捷。
jupyter-lab拥有魔法函数,可以简单的实现一些复杂的功能。如果要调用外部的python脚本、实时显示python命令行的运行进度,运行时间等均可以使用魔法函数。
jupyter-lab快捷键,任何一个工具,能够熟练的使用快捷键都会大大提高使用效率。jupyter-lab也设置了很多的快捷键,一些常用的还是很有必要用起来的。
jupyter-lab链接了很多软件、模块的官方使用文档,可以在ipynb的文件窗口,查看点击Help。可以看到链接了有包括Jupyter、Markdown、Python3在内的十几个官方使用文档,方便大家查看学习。
Jupyter Lab使用conda虚拟环境
1、给虚拟环境添加 ipykernel
方法一: 创建环境时直接添加ipykernel
- 方法:conda create -n 【虚拟环境名称】python=3.8 ipykernel
- 实例如下:
conda create -n tensorflow_cpu python=3.8 ipykernel
方法二:给已创建好的虚拟环境添加 ipykernel
- 方法:conda install -n 【虚拟环境名称】ipykernel
- 实例如下:
conda install -n tensorflow_cpu ipykernel
2、激活想要使用的虚拟环境
- 实例如下:
conda activate tensorflow_cpu
3、将虚拟环境写入jupyter notebook的kernel中
- 方法:python -m ipykernel install --user --name 虚拟环境名称 --display-name 虚拟环境名称
- 第一个虚拟环境名称表示创建的虚拟环境名称
- 第二个虚拟环境名称表示想要其在 jupyter noteboook 的 kernel 选项中中显示名称
- 实例:
python -m ipykernel install --user --name tensorflow_cpu --display-name "tensorflow_cpu_env"
4、运行Jupyter lab
方法:jupyter lab --port 端口号
实例:
jupyter lab --port 8888
这样我们就可以在一个jupyter-lab 使用多套python环境
使用Shell && 魔法命令
Shell 命令
在 notebook 中可以直接采用 shell
命令,只需要在 code cell
中,以 !
开头的都会被当做一个 shell
命令,这在处理数据或者文件,管理 Python 包的时候非常有用。
魔法命令
魔法命令是内建于 IPython 核中的非常方便有用的命令,它们专门用于处理特定的任务。它们虽然看起来类似 unix
命令,但实际都是通过 Python
实现的。魔法命令非常多,但在本文中仅介绍其中一部分魔法命令。
魔法命令也分两种:
- 行魔法命令(line magics)
- 单元魔法命令(cell magics)
从名字就可以知道,主要是根据其作用范围划分,有的在单行内执行,有的可以作用多行或者整个单元内。
想了解可用的魔法命令,可以输入命令 %lsmagic
,输出结果如下所示,可以看到确实分为 line
和 cell
两类,并且分别给出命令的数量。
行魔法命令和单元魔法命令的使用形式也是不同的,行魔法命令是以 %
开头,而单元魔法命令则是 %%
开头。
1、代码执行时间(Timing Execution)
通常我们都需要考虑代码的执行时间,在 notebook 中可以有两个时间魔法令 %time
和 %timeit
,它们都有行和单元两种模式
对于 %time
,使用例子如下所示:
%timeit
和 %time
的区别在于,它会对给定代码运行多次,并计算一个平均时间,可以通过添加参数 -n
来指定运行的次数,如果没有指定,则会自动选择一个最佳的数量。例子如下所示:
2、执行不同的编程语言
在 Jupyter notebook 中可以执行不同的编程语言,尽管选择的核有既定的语言,比如本文例子选择的就是 Python3
,但通过魔法命令可以执行不同的编程语言,在 %lsmagic
的输出结果也可以找到。
插件安装
中文包安装
在 terminal(终端)中pip安装中文依赖包,重启JupyterLab,即可以在settings中看到多一个语言选项(当然还是建议多锻炼英文哈)。
pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN
参考文献:
https://www.jianshu.com/p/ad8dcf75db40
Jupyter Lab 使用 conda 虚拟环境_csdn-WJW的博客-CSDN博客_jupyter lab使用虚拟环境
Jupyter 进阶教程 - 掘金
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