知識星球
導讀：不論你是剛開始學 Python，還是正在啃資料分析的骨頭，對你來說，不斷在各種命令列視窗和編輯器裡切來切去，或者不斷開啟各種視窗檢視 matplotlib 的輸出之類的繁瑣操作，一定是家常便飯了。哎呀，這都 8102 年了，除了又大又笨重的 IDE，難道就沒有什麼簡單而直觀的辦法，讓我們這些新手能管理和執行程式碼嗎？
當然有啊，還是免費的咧！
作者： Sebastian Eschweiler
譯者： 歐剃
來源：優達學城Udacity（ID：youdaxue）
這款神器就叫 Jupyter Notebook，它一定能拯救你於水深火熱之中！
Jupyter Notebook 是一款 Web 應用，它能讓使用者將上面說的各種視窗裡的東西，全部組合到一個可讀性好，易於共享，且對新手友好的檔案中。這個檔案裡可以包括：
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live code (e.g. Python code)
可執行的程式碼，比如我們需要的 Python 程式碼
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visualizations
視覺化的資料庫圖表，或者程式碼執行之後生成的視覺化效果，比如 matplotlib 輸出的影象等
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explanatory text (written in markdown syntax)
各種解釋性文字，例如用 markdown 語法寫的格式化說明文字，Latex寫的數學方程等
因此，你可以方便地一邊寫程式碼，一邊寫許多帶格式的註釋文字，還能讓執行結果實時在頁面內顯示出來。所以，Jupyter Notebook 很適合以下一些用途使用：
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學習並嘗試執行 Python 程式碼，觀察其效果
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資料處理和轉換
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數值模擬分析
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統計建模
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機器學習
吹了這麼多，你是不是心動了？那接下來就讓我一步步介紹 Jupyter Notebook 的安裝和使用，以及一些基礎的功能，你還可以自己開一個 Jupyter Notebook 試試手！
那麼，讓我們開始吧！
01 安裝 Jupyter Notebook
首先訪問 Jupyter Notebook 的官網 http://www.jupyter.org ，往下稍微拉一點，可以看到這樣的選項：
這裡有兩個按鈕：
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一個是“Try it in your browser”，也就是能讓你直接在瀏覽器裡試。
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另一個“Install the Notebook”，是讓你在電腦上安裝部署你自己的 Jupyter Notebook 執行環境
如果你還不確定 Jupyter Notebook 會不會成為你的真愛，你可以選擇直接在瀏覽器裡試用。點選之後，你可以選擇想要在體驗的 Jupyter Notebook 裡使用哪種語言（當然，我們選Python），然後你將跳轉到一個已經搭建好了的 Jupyter Notebook 雲平臺上，可以在這裡直接體驗各項功能，而無需下載安裝一大堆軟體。
選第二個選項，它就將一步一步教你如何在自己的電腦上安裝 Jupyter Notebook 本體。主要有兩種方法：
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先安裝Python環境，然後透過 Python 的 pip 包管理工具安裝 Jupyter Notebook 軟體包
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透過 Anaconda 管理器，一鍵安裝 Python 環境和 Jupyter Notebook （還帶有許多科學計算所需的 Python 庫）
如果你是初學 Python ，希望從頭搭建一個合適的執行環境，那 Anaconda 管理器一定是最適合你的。因為它提供了一個一站式的 Python 環境安裝管理解決方案，還自帶一個很方便的圖形介面，讓你根據需要為每個專案定製一個執行環境。
在 https://www.anaconda.com/download/ 上下載適合你電腦系統的安裝包（支援 Windows、MacOS 及 Linux，需區分32位或64位），雙擊安裝，一路 Next 到底。之後，你就能在命令列介面執行這個命令來啟動 Jupyter Notebook 的後臺服務了：
執行這行命令後，你會看到類似這樣的提示資訊：
此時 Jupyter Notebook 的後臺服務就開始執行，一小會兒之後，系統會自動開啟瀏覽器，顯示 Jupyter Notebook 的 web 介面，類似這樣：
這個介面是用來管理電腦上的多個 Notebook 檔案的。在頂端，有三個不同的標簽：
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Files（檔案），該標簽內顯示當前工作路徑下的檔案
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Running（執行），該標簽內顯示當前正在後臺執行的 Notebook 檔案
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Clusters（叢集），用來進行平行計算的，咱們暫時還用不到它
預設顯示的是 Files 標簽頁，其中可以執行的 Notebook 檔案（副檔名是 . ipynb ）以灰色或綠色的筆記本圖示顯示，綠色表示這個檔案已經被開啟。
02 建立一個新的 Notebook 檔案
建立一個新的 Notebook 檔案很簡單，點選右上角的 New（新建）按鈕，就會彈出一個這樣的下拉選單：
選擇 Notebook 裡的 Python 3 選項，新建一個可執行 Python 3 程式碼的 Notebook 檔案。這個檔案將會被開啟，你的瀏覽器也會自動切換到 Notebook 檔案應用的介面：
目前這個 notebook 還是“未命名”狀態，點選頂部的標題“Untitled”，就可以重新命名這個檔案。重新命名之後，這個檔案就會儲存成“檔案名.ipynb”這樣的格式。
比如，我把檔案名改成 notebook01 ：
切換到前面一個瀏覽器頁面，你就會發現，剛新建的 notebook01.ipynb 檔案已經在目錄裡了：
正如前面所述，已開啟檔案的圖示是綠色的，如果你選中它，上面還會有一個 Shutdown（關閉）按鈕，你可以點選按鈕來關閉一個執行中的 notebook 檔案。
不過先不急著關閉它，讓我們切回 notebook 檔案裡，好好玩弄一下它（…），熟悉一下各種功能吧！
03 如何使用
回到 notebook 介面，可以看到，從上到下分別是：
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當前檔案的標題，以及最後一次儲存的時間
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選單欄，包括檔案操作，各種編輯選項，核心控制，以及幫助等選單
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工具欄，從左到右分別是：儲存檔案、新增單元格（Cell），剪下、複製、貼上，上移下移當前格，以及執行停止等控制按鈕。
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最下麵一個大空白是 notebook 檔案的主要區域。
你應該註意到了，notebook 檔案是由一系列單元格（Cell）構成的，目前這個新檔案裡只有一個空白的格子：
右上角顯示了當前這個單元格的型別是“程式碼（Code）”。在這種型別的單元格裡，你可以直接輸入希望執行的 Python 程式碼。每個格子裡可以放上一行或者多行的程式碼。
當你點選右上角的執行按鈕【
】，或者按【Shift + 回車】組合鍵，該單元格裡的程式碼將會被執行。
執行之後的輸出結果將會顯示在單元格內容的正下方，然後輸入游標就會跳轉到下一個格子，方便你繼續寫更多的程式碼。當然，你隨時可以點選上面的格子，修改或者新增更多的程式碼。
再看一個例子：
在後面的格子裡，我寫了一個迴圈，讓它輸出一系列數字。執行一下，就能直觀地看到執行結果出現在程式碼下方。
此外，你還可以把單元格的型別從“程式碼（Code）”改成“文字（Markdown）”，這樣你可以方便地用 markdown 語法寫出帶格式的註釋或說明文字，方便你整理歸納程式碼，或是在資料分析時描述需要處理的資料資訊等。
要改變單元格的型別，只需要在下拉選單裡選擇 Markdown 即可：
改了單元格型別之後，你會發現前面的 In [ ]: 標記不見了。你在這個單元格中輸入 markdown 標記時，會自動解析成不同大小，不同格式的文字標記：
當你寫完這些文字時，你可以“執行”這個單元格，或是按【Shift + 回車】快捷鍵，於是那些 markdown 格式的記號會被渲染成文字。效果如下：
當你的滑鼠指向標題的時候，還會自動出現一個連結，點選之後，你的瀏覽器位址列會更新成指向這個標題的連結：
如果你想要改一改 markdown 文字，只需要雙擊單元格中的文字，則編輯框又會重新出現。
04 編輯樣式和命令樣式
按照你選中一個單元格時的方式，單元格有兩種不同的啟用樣式：編輯樣式和命令樣式。
如果你點選一個單元格的周邊空白處或是輸出部分，你選中的這個單元格就進入了命令樣式，左邊的指示條是藍色：
如果你點選程式碼區域，則單元格就進入編輯樣式，游標將在你點選的位置閃爍，而左邊的指示條也變成綠色，表示你正在編輯程式碼內容：
在編輯時，你可以按 ESC 鍵退出編輯樣式，回到命令樣式。
這兩種樣式的區別在於，在編輯樣式下，程式碼編輯框接收你所有的鍵盤輸入，讓你對程式碼/文字進行編輯。而在命令樣式下，Jupyter Notebook 頁面能響應你的各種鍵盤快捷命令。
想瞭解編輯樣式和命令樣式下可用的鍵盤快捷鍵都有哪些，你可以在選單欄選擇 Help（幫助） -> Keyboard Shortcuts（鍵盤快捷鍵），系統會列出具體的命令清單：
05 儲存記錄點
Jupyter Notebook 還有一個很酷的功能：記錄點。你可以為當前的 notebook 檔案建立一個記錄點，儲存當前檔案的所有狀態。建立記錄點之後，你可以隨時傳回到當前的狀態，撤銷這期間做出的任何修改。
要建立一個新的記錄點，你只需要在選單欄上選擇 File（檔案）-> Save and Checkpoint（儲存記錄點）即可。點完之後，你就會在標題旁看到 Checkpoint 儲存的提示：
如果你想要傳回到之前的 Checkpoint，你只需要在選單欄上選擇 File（檔案）-> Revert to Checkpoint（傳回到記錄點），並點選對應的記錄點的時間戳即可。
06 匯出 Notebook 資料
Jupyter Notebook 提供了幾種不同的資料匯出方式。你可以在選單欄上選擇 File（檔案）-> Download as（下載為），在彈出的選單裡看到具體支援的匯出格式。
07 之後該怎麼玩
至此，我想你對 Jupyter Notebook 的基本操作已經有了初步的瞭解，你可以試著新建一個自己的 notebook 檔案，在接下來的 Python 學習、專案編寫中用到它。Jupyter Notebook 能很好地相容許多科學計算、資料分析等領域常用的 Python 庫，比如 numpy、pandas 以及 matplotlib 等，還能直觀易懂地把這些資料顯示給你看。
當然，如果你是純純的 Python 萌新，也不用著急，優達菌已經已經給你準備了許多 Python 學習材料，帶好你的 Jupyter Notebook，一起踏上愉快的學習之旅吧！
原文來源： medium.com
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