本文基于并使用jupyter lab 0.35.6

1. 了解编辑模式和命令模式

类似vim,notebook也有命令模式和编辑模式。在编辑模式中按下esc就会进入命令模式,点击任何一个cell,或者按下enter可以进入编辑模式。如果你用过vim,就应该不难想象这两个模式的作用:在不同的模式下,编辑器提供的很多好用的快捷键,方便你进行方便快捷的操作。

如果你习惯了某种编辑器,你可以将快捷键映射成和vim, emacs, 或是sublime风格。

无须记住所有快捷键,但是有一些相信会对比帮助很大:比如

- 在命令模型下按下"y" 或者 "m", 可以让cell在code和markdown之间切换。
- 在命令模式下按下"dd", 可以删除cell。
- 按下 "shirft+enter", 运行本cell并选中下一个cell,而"Alt-Enter", 在运行本cell时,在下方插入一个新cell。
- 命令模式下,"shirft+m", 合并本cell和下一个cell。
- 命令模式下:"c", "x", "v" 分别表示复制,剪切,粘贴cell。

下面列出了更多快捷键

命令模式快捷键(按 Esc 键开启):

快捷键 作用 说明
Enter 转入编辑模式
Shift-Enter 运行本单元,选中下个单元 新单元默认为命令模式
Ctrl-Enter 运行本单元
Alt-Enter 运行本单元,在其下插入新单元 新单元默认为编辑模式
Y 单元转入代码状态
M 单元转入 markdown 状态
R 单元转入 raw 状态
1 设定 1 级标题 仅在 markdown 状态下时建议使用标题相关快捷键,如果单元处于其他状态,则会强制切换到 markdown 状态
2 设定 2 级标题
3 设定 3 级标题
4 设定 4 级标题
5 设定 5 级标题
6 设定 6 级标题
Up 选中上方单元
K 选中上方单元
Down 选中下方单元
J 选中下方单元
Shift-K 连续选择上方单元
Shift-J 连续选择下方单元
A 在上方插入新单元
B 在下方插入新单元
X 剪切选中的单元
C 复制选中的单元
Shift-V 粘贴到上方单元
V 粘贴到下方单元
Z 恢复删除的最后一个单元
D,D 删除选中的单元 连续按两个 D 键
Shift-M 合并选中的单元
Ctrl-S 保存当前 NoteBook
S 保存当前 NoteBook
L 开关行号 编辑框的行号是可以开启和关闭的
O 转换输出
Shift-O 转换输出滚动
Esc 关闭页面
Q 关闭页面
H 显示快捷键帮助
I,I 中断 NoteBook 内核
0,0 重启 NoteBook 内核
Shift 忽略
Shift-Space 向上滚动
Space 向下滚动

编辑模式快捷键( 按 Enter 键启动):

快捷键 作用 说明
Tab 代码补全或缩进
Shift-Tab 提示 输出帮助信息,部分函数、类、方法等会显示其定义原型,如果在其后加 ? 再运行会显示更加详细的帮助
Ctrl-] 缩进 向右缩进
Ctrl-[ 解除缩进 向左缩进
Ctrl-A 全选
Ctrl-Z 撤销
Ctrl-Shift-Z 重做
Ctrl-Y 重做
Ctrl-Home 跳到单元开头
Ctrl-Up 跳到单元开头
Ctrl-End 跳到单元末尾
Ctrl-Down 跳到单元末尾
Ctrl-Left 跳到左边一个字首
Ctrl-Right 跳到右边一个字首
Ctrl-Backspace 删除前面一个字
Ctrl-Delete 删除后面一个字
Esc 切换到命令模式
Ctrl-M 切换到命令模式
Shift-Enter 运行本单元,选中下一单元 新单元默认为命令模式
Ctrl-Enter 运行本单元
Alt-Enter 运行本单元,在下面插入一单元 新单元默认为编辑模式
Ctrl-Shift-- 分割单元 按光标所在行进行分割
Ctrl-Shift-Subtract 分割单元
Ctrl-S 保存当前 NoteBook
Shift 忽略
Up 光标上移或转入上一单元
Down 光标下移或转入下一单元
Ctrl-/ 注释整行/撤销注释 仅代码状态有效

2. 了解ipython的magic

在code中输出%开头的命令,成为magic。magic很有用,下面是一些常用的Magic:

magic 作用
%lsmagic 查看支持的magic
%time, %timeit and %%time 计时,%%time表示cell级别的计时
%matplotlib 保证 Jupyter Notebooks 展示图表
%load_ext 加载插件,比如%load_ext autoreload 是最常用的命令之一,加载自动更新引用module的插件
%system 使用shell. 使用!也可以完成这个功能
%who_ls %who_ls 输出环境中的变量
%run 可以从.py文件执行Python代码. 也可以执行其他的Jupyter notebook。
%writefile %pycat %writefile魔法保存cell的内容到一个外部文件。%pycat则刚好相反,并且会向你展示高亮后的外部文件。
%pdb %debug %pdb 打开pdb调试代码, %debug能异常时自动打开pdb
运行其他语言代码 %%bash %%HTML %%python2 %%python3 %%ruby %%perl

更多magic可以用%lsmagic查看,或者查阅ipython文档

通常在notebook的第一个cell就设置常用的magic

比如最常用的几个:

%matplotlib inline
%reload_ext autoreload
%autoreload 2

下面是几个magic的例子:

%%time
for i in range(4000): a = i**i
%time for i in range(2000): a = i**i
CPU times: user 80 ms, sys: 0 ns, total: 80 ms
Wall time: 83.4 ms
CPU times: user 616 ms, sys: 0 ns, total: 616 ms
Wall time: 651 ms
from numpy.random import randint
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample 1000 random values to create a scatterplot
x = randint(low=1, high=1000, size=100)
y = randint(low=1, high=1000, size=100)

%matplotlib inline
plt.scatter(x, y)
plt.show()

image

%%HTML
This is <em>really</em> neat!

This is really neat!

%%latex
Some important equations:$E = mc^2$
$e^{i pi} = -1$

Some important equations:$E = mc^2$

$e^{i pi} = -1$

3. 了解ipython help和文档

代码补全

当你输入一个函数,按下tab时,你会发现,所有相关的函数都会列出来,如果只有一个,它会自动补全。

image

寻找文档或者源代码

在函数或者模块后输入? 或者 ?? 分别可以输出详细的python文档和源代码。(在jupyter中文档是以下方弹出框或者链接的方式展示,而jupyter lab目前还是以直接输出的形式显示,这一点未来可能会变化)

  1. 了解常用的kernel和插件

社区通过kernel的方式支持除了python之外的更多语言。

jupyter的支持多种扩展方式,社区提供了许多很好的插件,下面列出了一些常用的优秀插件。更多插件推荐

插件 说明
LaTeX 支持编辑 LaTeX 文档.
DrawIO 支持在你的JupyterLab创建和编辑 drawio图表 .
Table of Contents 为你的 markdown 文档生成toc.
Go to definition 支持 Alt + click 跳转
Code Formatter Easily beautifies Python code inside JupyterLab using one of the formatters: Black/YAPF/AutoPEP8.
Git Git extension
GitHub GitHub extension
ipywidgets Interactive widgets for the Jupyter Notebook

目前(本文的编辑时间20190623)的jupyter lab版本处于0.35.6,而最新的未release版本为1.0,新旧版本改动较大,插件不兼容,所以安装的时候需要关注插件是否支持你的jupyter版本(比如某些插件还未提供1.0版本的支持,所以目前还是使用jupyter lab比较可靠)。

5. 用容器运行jupyter lab

使用容器一键启动jupyter环境,使用dockerfile定制运行环境,保存你的notebook到对象存储或者网盘上,这样你就可以在任何时候任何地方快速启动你的jupyter lab了。

以下是我运行jupyter lab的方式:

  1. 挂载我的腾讯云对象存储cos数据到本地(你也可以用google driver之类的插件对接google driver,目前还没有cos插件)
  2. 运行jupyter镜像,这个镜像ccr.ccs.tencentyun.com/leiwang/jupterlab:latest 使用python3.6制作,安装了上文中提到的所有插件,并安装的一些常用的python包。你可以查看Dockerfile
cosfs data-1251825869 /data/cos -ourl=http://cos.ap-shanghai.myqcloud.com -odbglevel=info
docker run -d  --mount type=bind,bind-propagation=shared,source=/data,target=/opt/app/data  --net=host ccr.ccs.tencentyun.com/leiwang/jupterlab:latest  jupyter lab --ip=xxx  --no-browser --notebook-dir=/opt/app/data --allow-root

配置完成之后的效果图

推荐在腾讯云的tione上直接打开运行jupyter lab,省略复杂的配置步骤。

文章来源于腾讯云开发者社区,点击查看原文