Jupyter经验分享

• • 前言
  • 安装Jupyter
  • Jupyter的使用
  • • • 创建jupyter文件
      • 分块运行
      • 清理运行结果
      • 合并上下文
      • pip安装库
  • 结语

前言

因为最近的业务问题，需要对大批量的数据进行数据处理。Pycharm在数据处理中比较繁琐，会面临大批量的运行，调试，代码修改。将为了提升数据处理效率，我们采用更专业saas平台：Jupyter Notebook，我更贴切的叫它草稿本。可能很多同学会使用anaconda，但我个人不建议这么做，因为anaconda很难解耦，没办法真正掌握jupyter轻量级的特点。今天就jupyter的轻量灵活分享一下我的经验。

安装Jupyter

1、创建虚拟环境python -m venv venv，进入虚拟环境venv\Scripts\activate
2、安装Jupyterpip install jupyter
3、启动Jupyerjupyter notebook，红色箭头所指就是Jupyter的访问地址，此处必须带上token

4、默认为8888端口。为确保jupyter有这个配置文件，执行jupyter notebook --generate-config生成一下。生成的配置文件在C盘中如图所示：

进入jupyter_notebook_config.py，修改端口即可

Jupyter的使用

创建jupyter文件

创建file文件或者floder文件夹都可以，'.ipynb’后缀就是jupyter的文件

注意：创建文件的路径问题-------启动jupyter时的路径为根路径

分块运行

输入一段代码，shift+回车就可以自动执行代码片

清理运行结果

根据图中导向键选中即可

合并上下文

在我们处理完所有的数据之后，我们通常需要合并上下文，然后全文复制粘贴到Pycharm或vscode中。如下图所示，选中第一个代码块，然后选中Merge Cell Aobve即可。

pip安装库

正在使用jupyter时，我们难免要对库进行安装，我们只需要另起一个代码块输入pip install XXXX，然后 shift+回车执行 即可。

另外讲一下，因为我们是虚拟环境启动jupyter，故jupyter会使用虚拟环境中的三方库。

结语

jupyter是个非常好用的草稿本，数据处理的绝佳帮手。有问题欢迎留言指正！