Jupyter Notebook
Jupyter项目是从Ipython项目中分出去的,在Ipython3.x之前,他们两个是在一起发布的。在Ipython4.x之后,Jupyter作为一个单独的项目进行开发和管理。因为Jupyter不仅仅可以运行Python程序,它还可以执行其他流程编程语言的运行。
Jupyter Notebook包括三个部分,第一个部分是一个web应用程序,提供交互式界面,可以在交互式界面中运行相应的代码。
上图是NoteBook的交互界面,我们可以对文档进行编辑,运行等操作。
主要的功能如下:
- 在浏览器中进行代码编辑,自动语法突出显示,缩进和制表符完成/自检功能。
- 从浏览器执行代码的能力,并将计算结果附加到生成它们的代码上。
- 使用诸如HTML,LaTeX,PNG,SVG等富媒体表示来显示计算结果。例如,可以内嵌包含matplotlib库渲染的具有出版质量的图形。
- 使用Markdown标记语言在浏览器中对富文本进行的编辑(可以为代码提供注释)不仅限于纯文本。
- 使用LaTeX轻松在markdown单元中包含数学符号的能力,并由MathJax本地呈现。
第二个部分就是NoteBook的文档了,这个文档存储了要运行的代码和一些描述信息。一般这个文档是以.ipynb的后缀进行存储的。
notebook文档是以json的形式存储的,并用base64进行编码。使用json的好处就是可以在不同的服务器中方便的进行数据的交互。
Notebook documents中除了可运行的代码文件,还可以存储说明等解释性内容,从而将代码和解释内容完美结合,尤其适合做学习笔记使用。
笔记本可以通过nbconvert命令导出为多种静态格式,包括HTML,reStructuredText,LaTeX,PDF等多种格式。
另外文档还可以方便的在网络上进行共享。
第三个部分就是代码运行的核心Kernels,通过不同的Kernels搭配,notebook可以支持运行多种程序。比如:Python,java,go,R,ruby,nodejs等等。
这些Kernels和notebook之间是以Json的形式通过MQ来进行通信的。
启动notebook server
有了文档之后,如果我们想要运行文档,需要启动notebook server。
jupyter notebook
默认情况下会开启下面的URL: http://127.0.0.1:8888
启动的时候还可指定要打开的.ipynb文件:
jupyter notebook my_notebook.ipynb
具体的notebook界面的操作这里就不多介绍了,基本上和普通的编译器差不多。大家可以自行探索。
notebook document 的结构
notebook中包含了多个cells,每个cell中包含了多行文本输入字段,可以通过Shift-Enter 或者工具栏中的播放按钮来执行其中的代码。
这里的cell有三种类型,分别是code cells,markdown cells和raw cells。
code cells
代码单元允许您编辑和编写新代码,并突出显示完整的语法和制表符。 您使用的编程语言取决于内核,默认内核(IPython)运行Python代码。
执行代码单元时,它包含的代码将发送到与笔记本关联的内核。 然后,从该计算返回的结果将在笔记本中显示为单元格的输出。 输出不仅限于文本,还有许多其他可能的输出形式,包括matplotlib图形和HTML表格(例如,在pandas数据分析包中使用的表格)。
我们看一个code cells的例子:
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#%%
import numpy as np
my_arr = np.arange( 1000000 )
my_list = list ( range ( 1000000 ))
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每个单元格是以 #%% 来进行分隔的。
Ipython本身还支持多种富文本的展示格式,包括HTML,JSON,PNG,JPEG,SVG,LaTeX等。
Ipython提供了一个display方法,我们可以使用display来展示要呈现的对象:
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from IPython.display import display
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display(obj) 将会寻找这个对象所有可能的展示类型,并从中挑选一个最适合的类型进行展示,并将结果存储在Notebook文档里面。
如果你想展示特定类型的对象,那么可以这样:
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from IPython.display import (
display_pretty, display_html, display_jpeg,
display_png, display_json, display_latex, display_svg
)
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举个展示图片的例子:
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from IPython.display import Image
i = Image(filename = '../images/ipython_logo.png' )
i
display(i)
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上面的例子中i包含了一个Image对象,直接调用i即可展示,我们也可以显示的调用display(i)。
其他的富文本类型可以参考Image,使用方法都是类似的。
markdown cells
markdown是一种简介的标记语言,使用起来非常简单,使用范围非常广泛,所以notebook document也支持markdown的语法。
先看一个markdown cell的例子:
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#%% md
```python
$ python
Python 3.6 . 0 | packaged by conda - forge | (default, Jan 13 2017 , 23 : 17 : 12 )
[GCC 4.8 . 2 20140120 (Red Hat 4.8 . 2 - 15 )] on linux
Type "help" , "copyright" , "credits" or "license" for more information.
>>> a = 5
>>> print (a)
5
```
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markdown中的语法在notebook中都是可以用的。
还支持标准的LaTeX 和 AMS-LaTeX语法。
raw cells
原始单元格提供了一个可以直接写入输出的位置。 notebook不会对原始单元格中的内容进行计算。
以模块的形式导入Jupyter Notebooks
有时候我们希望以模块的形式导入Jupyter Notebooks,但是可惜的是,Jupyter Notebooks并不是一个标准的python程序,不过Python提供了一些钩子程序,让我们能够方便的进行导入。
首先,我们需要导入一些基本的API :
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import io, os, sys, types
from IPython import get_ipython
from nbformat import read
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
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接下来需要注册NotebookFinder到sys.meta_path:
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sys.meta_path.append(NotebookFinder())
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这个NotebookFinder就是定义的钩子。
我们看下NotebookFinder的定义:
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class NotebookFinder( object ):
"""Module finder that locates Jupyter Notebooks"""
def __init__( self ):
self .loaders = {}
def find_module( self , fullname, path = None ):
nb_path = find_notebook(fullname, path)
if not nb_path:
return
key = path
if path:
# lists aren't hashable
key = os.path.sep.join(path)
if key not in self .loaders:
self .loaders[key] = NotebookLoader(path)
return self .loaders[key]
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里面使用了两个重要的方法,find_notebook用来找到notebook,和NotebookLoader,用来加载notebook。
看下find_notebook的定义:
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def find_notebook(fullname, path = None ):
"""find a notebook, given its fully qualified name and an optional path
This turns "foo.bar" into "foo/bar.ipynb"
and tries turning "Foo_Bar" into "Foo Bar" if Foo_Bar
does not exist.
"""
name = fullname.rsplit( '.' , 1 )[ - 1 ]
if not path:
path = ['']
for d in path:
nb_path = os.path.join(d, name + ".ipynb" )
if os.path.isfile(nb_path):
return nb_path
# let import Notebook_Name find "Notebook Name.ipynb"
nb_path = nb_path.replace( "_" , " " )
if os.path.isfile(nb_path):
return nb_path
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看下NotebookLoader的定义:
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class NotebookLoader( object ):
"""Module Loader for Jupyter Notebooks"""
def __init__( self , path = None ):
self .shell = InteractiveShell.instance()
self .path = path
def load_module( self , fullname):
"""import a notebook as a module"""
path = find_notebook(fullname, self .path)
print ( "importing Jupyter notebook from %s" % path)
# load the notebook object
with io. open (path, 'r' , encoding = 'utf-8' ) as f:
nb = read(f, 4 )
# create the module and add it to sys.modules
# if name in sys.modules:
# return sys.modules[name]
mod = types.ModuleType(fullname)
mod.__file__ = path
mod.__loader__ = self
mod.__dict__[ 'get_ipython' ] = get_ipython
sys.modules[fullname] = mod
# extra work to ensure that magics that would affect the user_ns
# actually affect the notebook module's ns
save_user_ns = self .shell.user_ns
self .shell.user_ns = mod.__dict__
try :
for cell in nb.cells:
if cell.cell_type = = 'code' :
# transform the input to executable Python
code = self .shell.input_transformer_manager.transform_cell(cell.source)
# run the code in themodule
exec (code, mod.__dict__)
finally :
self .shell.user_ns = save_user_ns
return mod
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有了他们,我们就可以直接import我们自己编写的notebook了。
以上就是详解运行Python的神器Jupyter Notebook的详细内容,更多关于运行Python的神器Jupyter Notebook的资料请关注服务器之家其它相关文章!
原文链接:https://www.cnblogs.com/flydean/p/14651680.html