可视化运行Python的神器Jupyter Notebook

概述文章目录简介JupyterNotebook启动notebookservernotebookdocument的结构codecellsmarkdowncellsrawcells以模块的形式导入JupyterNotebooks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

文章目录简介Jupyter Notebook启动notebook servernotebook document 的结构code cellsmarkdown cellsraw cells以模块的形式导入Jupyter Notebooks

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。

上图是NoteBook的交互界面，我们可以对文档进行编辑，运行等 *** 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 *** 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 npmy_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 Imagei = Image(filename='../images/ipython_logo.png')idisplay(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$ pythonPython 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 linuxType "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:            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]

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" 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

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。

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总结

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