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Jupyter Notebook作為一款經典的交互式編輯器，在視圖數據等實時展示方面有其特有的優勢，但是相比pycharm、sublime等編輯工具，Jupyter Notebook在開發過程中又顯得有些“笨拙”，今天給大家介紹幾個方法，讓Jupyter Notebook用起來更加得心應手。1插件篇

1).Nbextensions

Nbextensions相當于Jupyter的插件管理器，使用以下命令安裝：

conda install?-c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions安裝成功后，在Home頁面會多出一個Nbextensions選項卡(下圖)。進入Nbextensions選項卡后，發現這里羅列了大量Jupyter所支持的插件(下圖)，選中某個插件后，在頁面下方會顯示該插件的說明文檔，勾選插件前面的選擇框系統就會加載啟用該插件。有了Nbextensions，就能很輕松的對Jupyter中的其他插件進行管理。

2).Hinterland

Hinterland是jupyter中的自動補全插件，在Nbextensions中勾選該插件名稱就能啟用。安裝Hinterland后jupyter可以實現如IDE一般的代碼自動補全顯示，輸入代碼的頭部字符后所有符合的指令都會顯示出來以供選擇，下圖就是寫代碼過程中Hinterland的提示效果。有了Hinterland之后，你就可以享受與其他流行的IDE一樣順滑的自動代碼補全功能了。

3).Collapsible Headings

如果notebook中內容太多，在寫代碼的時候查看起來會非常不方便，Collapsible Headings插件實現的是一種單元格折疊的功能。對于一些當前不需要反復關注的代碼，折疊起來不僅可以免除反復滾動的煩惱，還可以給整個notebook帶來更加整潔的視覺體驗。Collapsible Headings的使用依賴于Markdown標簽，我們以下圖中的單元格為例進行演示。Collapsible Headings插件啟用后，在標簽左側會出現一個小的三角箭頭，點擊標題1左側的箭頭，會發現下面的所有內容都被折疊了起來(下圖)。而如果只點擊標題2左側的箭頭，則只有標題2下的單元格進行了折疊(下圖)。Collapsible Headings所識別的標簽作用域所遵循的規則與Markdown完全一致，這里不再進行詳細說明。

4).Codefolding

如果說Collapsible Headings的作用是折一系列疊單元格，那Codefolding的作用就是折疊單元格中的代碼。只不過Codefolding不會像Collapsible Headings一樣自定義折疊區域和層級，它會自動識別處于同一層級的代碼，就像pycharm一樣。Codefolding插件啟用后在單元格代碼的左側會出現一些小三角箭頭，下圖這段代碼是折疊之前的樣子。將pie.add折疊之后是這樣的：

5).Notify

notify也是jupyter中非常實用的一個插件，它的作用是當某個單元格的代碼執行完畢后，Jupyter會向我們發送提示通知。這個功能主要適用于一些一些耗時較久的任務，這樣在運行代碼期間我們就可以把它放在一邊去做其他工作，當代碼運行完畢后Notify就會提醒我們(下圖)。要想Notify真正啟用，除了要在Nbextensions(jupyter的插件管理器)中Enable之外，還要在juypter的工具欄中設置參數(下圖)，其中：

• Disabled：notify功能不啟用
• 0：如果任務執行時間超過0秒，在任務執行完畢后給予提示
• 5：如果任務執行時間超過5秒，在任務執行完畢后給予提示，否則不提示

目前這一功能已經完美支持Firefox、Chrome和Safari瀏覽器。2技巧篇

6).%debug

調試是寫代碼不可避免的一個環節，jupyter也有他特有的調試模式——%debug。當代碼出現異常后，輸入%debug可以直接激活調試器跳到出現錯誤的地方，在這里還可以查看當前代碼的變量情況，下面舉個例子來進行說明：上面這段代碼由于計算中出現分母為0的情況，所以運行時會報錯，這時在下一個單元格中輸入%debug指令，jupyter就會進入調試模式。進入調試模式后會直接跳轉到異常發生的位置(下圖)，同時會出現一個ipdb文本框，這里可以輸入變量或特定指令，例如輸入程序中的變量a，就會返回當前位置相關的變量值；如果輸入指令quit，則會退出調試模式。%debug只是jupyter眾多IPython Magic命令中的一個，在juypter中可以使用%lsmagic命令查看所有Magic命令，大家可以根據需要自行選用，這里不再展開介紹。

7).InteractiveShell

我們都知道jupyter中有一個很好用的功能，當把變量名稱或沒有定義輸出結果的語句放在單元格的最后一行，無需print語句，jupyter就會顯示變量值，尤其當使用Pandas DataFrames這一數據結構時，輸出的結果更加整齊漂亮。但是這一功能也有其缺點，即默認只能顯示最后一行的變量結果，例如下面這段代碼，雖然我們要分別查看df的頭部數據和尾部數據，但jupyter只能輸出尾部數據的結果。其實這個問題解決起來非常容易，只需要使用下面這兩行代碼修改內核選項即可。from?IPython.core.interactiveshell import?InteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity='all'我們再來看看修改后的運行結果：這樣在需要查看多個變量時，就不必再把他們放到不同的單元格中運行了。

8).簡單的問號？

沒錯，就是一個簡單的問號“?”，在jupyter中就能實現快捷文檔功能，使用方法就是在你想要查看的屬性或方法之前加一個？，例如我們要查看python中的str()方法，就可以執行下圖中的操作，jupyter會自動彈出一個窗口返回相關信息。除了查看文檔之外，這個？還可以查看程序中的變量類型。我們在寫代碼過程中經常需要查看某個變量是何種數據類型，通常我們會使用type()方法，在jupyter中使用？同樣可以實現這一功能，而且返回的信息更加完善。例如我們想要查看上一條內容中的df變量(下圖)，可以看到除了會返回數據類型信息之外，還會對該dataframe數據的一些基本信息進行描述，推動右側的滾動條可以查看更多信息。

9).Multicursor

如果我們想讓一段代碼整體縮進可以把他們全部選中然后按下Tab鍵，而如果要集中刪除一批縮進符，就要用到Multicursor功能了。在jupyter中使用Multicursor功能，只需要按住Alt鍵然后拖動鼠標就可以了。通俗來講，Multicursor的作用就是在普通文本中進行“列操作”，這個概念解釋起來比較麻煩，我們就用一個例子來進行演示：(Gif動畫圖，多看5秒鐘)可以看到，通過Multicursor功能我們同時選中了多個行中的縮進符并進行了刪除操作。

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由于篇幅有限，本文僅選取了幾個極具代表性和實用性的工具為大家進行了介紹。另外，除了上文中介紹的插件和技巧之外，還有大量為jupyter量身打造的第三方庫(例如ipywidgets、profiling等)，特別是在進行數據科學相關工作時，這些庫能為我們提供極大的便利，這部分內容以后有機會再進行介紹。近期熱門:3天2100萬！周杰倫的說好不哭，20萬點評Python來分析幾行Python代碼，輕松獲取美股阿里巴巴的交易數據

總結

以上是生活随笔為你收集整理的jupyter lab文档位置默认system_九大神招，让Python里数据分析神器Jupyter，完美升华...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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