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可视化运行Python的神器JupyterNotebook的介绍以及结构使用

可视化运行Python的神器Jupyter Notebook的介绍以及结构,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。

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简介

如果我们想要运行Python,通常有两种方式,第一种方式就是在Python或者IPython的解释器环境中进行交互式运行,还有一种方式就是程序员最喜欢的编写.py文件,在文件中编写python代码,然后运行。

如果我们想写一篇关于Python的文章,文章里面有代码,还希望代码能够在当前页面运行,可不可以做到呢?

可以的,那就是使用我们今天要介绍的Jupyter Notebook。

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。

可视化运行Python的神器Jupyter Notebook的介绍以及结构使用

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:

#%%import numpy as np
my_arr = np.arange(1000000)my_list = list(range(1000000))

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:

from IPython.display import display

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:

from IPython.display import (display_pretty, display_html, display_jpeg,display_png, display_json, display_latex, display_svg)

举个展示图片的例子:

from IPython.display import Image
i = Image(filename='../images/ipython_logo.png')i
display(i)

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:

#%% 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```

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 :

import io, os, sys, typesfrom IPython import get_ipythonfrom nbformat import readfrom IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell

接下来需要注册NotebookFinder到sys.meta_path:

sys.meta_path.append(NotebookFinder())

这个NotebookFinder就是定义的钩子。

我们看下NotebookFinder的定义:

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:returnkey = pathif path:# lists aren't hashablekey = os.path.sep.join(path)if key not in self.loaders:self.loaders[key] = NotebookLoader(path)return self.loaders[key]

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:

def find_notebook(fullname, path=None):
    """find a notebook, given its fully qualified name and an optional path

    This turns "foo.bar">

看下NotebookLoader的定义:

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

有了他们,我们就可以直接import我们自己编写的notebook了。

看完上述内容是否对您有帮助呢?如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章,请关注创新互联行业资讯频道,感谢您对创新互联的支持。


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