Полный курс Python для начинающих – с нуля до специалиста | Задание 8 из 165
Урок 1.8. Jupyter Notebook не запускается через Anaconda Navigator?
Остались вопросы? Задайте ваш вопрос в сообщество студентов beONmax! Задать вопрос
О курсе Python для начинающих — от новичка до специалиста
- О курсе. Как проходит обучение по курсу. Чему вы научитесь 04:19
1. Введение в Python
- 1.1 Почему Python? 04:24
- 1.2 Python с технической точки зрения 07:26
- 1.3 Python 2 vs Python 3 03:04
- 1.4 Стандартная библиотека 03:35
- 1.5 Редакторы кода для Python 04:42
- 1.6 Инсталлируем дистрибутив Anaconda 04:06
- 1.7 Введение в Anaconda 08:40
2. Основы Python
- 2.1 Обзор основных типов данных 07:31
- 2.2 Числа и элементарная математика 07:58
- 2.3 Переменные 06:19
- 2.4 bool и None 07:23
- 2.5 Тип string 20:59
- 2.6 Функции string 23:45
- 2.7 Форматирование строк 09:42
- 2.8 Операторы сравнения 12:59
- 2.9 Операции над файлами 23:12
- 2.10 Строки и байты: str, bytes, bytearray 17:57
- 2.11 Тестирование 00:15
- 2.11 Тестирование 00:15
- 2.11 Тестирование 00:15
- 2.11 Тестирование 00:15
- 2.11 Тестирование 00:15
- 2.12 Практическое задание «Основы»: Элементарная арифметика 01:00
- 2.12 Практическое задание «Основы»: Элементарная арифметика — Решение 01:00
- 2.13 Практическое задание «Основы»: Объявление переменных 01:00
- 2.13 Практическое задание «Основы»: Объявление переменных — Решение 01:00
- 2.14 Практическое задание «Основы»: Работа со строками 01:00
- 2.14 Практическое задание «Основы»: Работа со строками — Решение 05:00
- 2.15 Практическое задание «Основы — 2» 01:00
- 2.15 Практическое задание «Основы — 2» — Решение 10:55
3. Коллекции, циклы и логика в Python
- 3.1 list — список 15:52
- 3.2 dict — словарь 17:14
- 3.3 OrderedDict vs dict 08:32
- 3.4 tuple — кортеж 06:12
- 3.5 namedtuple — именованные кортежи 07:46
- 3.6 Логика с условиями 08:18
- 3.7 set — множество 18:02
- 3.8 Цикл for 17:27
- 3.9 list comprehension 17:34
- 3.10 Цикл while, continue, break 07:22
- 3.11 Практическое задание «Циклы» 01:00
- 3.11 Практическое задание «Циклы» — Решение 04:55
- 3.12 Практическое задание «Циклы — 2» 01:00
- 3.12 Практическое задание «Циклы — 2» — Решение 13:24
- 3.13 Практическое задание «Циклы. Определяем Flush» 01:00
- 3.13 Практическое задание «Циклы. Определяем Flush» — Решение 15:01
- 3.14 Практическое задание «Циклы. Палиндром» 01:00
- 3.14 Практическое задание «Циклы. Палиндром» — Решение 05:42
- 3.15 Практическое задание «Игра Угадай число» 01:00
- 3.15 Практическое задание «Игра Угадай число» — Решение 07:45
- 3.16 Практическое задание «Игра Камень-ножницы-бумага» 01:00
- 3.16 Практическое задание «Игра Камень-ножницы-бумага» — Решение 09:37
- 3.17 Тестирование 00:15
- 3.17 Тестирование 00:15
- 3.17 Тестирование 00:15
- 3.17 Тестирование 00:15
- 3.17 Тестирование 00:15
- 3.17 Тестирование 00:15
4. Функции и модули
- 4.1 Помощь по функциям 04:27
- 4.2 Встроенные функции 21:40
- 4.3 Основы функций 20:36
- 4.4 Лямбды 15:42
- 4.5 Вложенные функции и область видимости переменных 12:19
- 4.6 Декораторы 16:30
- 4.7 Декоратор @wraps 06:30
- 4.8 Тестирование 00:15
- 4.8 Тестирование 00:15
- 4.8 Тестирование 00:15
- 4.8 Тестирование 00:15
- 4.8 Тестирование 00:15
- 4.8 Тестирование 00:15
- 4.8 Тестирование 00:15
- 4.8 Тестирование 00:15
- 4.9 Практическое задание «Функции» 01:00
- 4.9 Практическое задание «Функции» — Решение 15:35
- 4.10 Практическое задание «Игра В палочки» 01:00
- 4.10 Практическое задание «Игра В палочки» — Решение 12:52
5. Ошибки и исключения. Автоматизированные тесты
- 5.1 Основы обработки ошибок 23:00
- 5.2 Выброс исключений. Кастомные типы исключений 12:10
- 5.3 Основы юнит-тестирования 10:04
- 5.4 Тестирование 00:15
- 5.4 Тестирование 00:15
- 5.4 Тестирование 00:15
- 5.4 Тестирование 00:15
- 5.4 Тестирование 00:15
6. ООП в Python
- 6.1 Основы классов 11:52
- 6.2 Атрибуты и методы 07:43
- 6.3 Константы. Защищённые и приватные атрибуты. Свойства 23:05
- 6.4 Статические методы — @staticmethod, @classmethod 22:27
- 6.5 Наследование и полиморфизм 16:08
- 6.6 Множественное наследование 17:45
- 6.7 Миксины 11:34
- 6.8 Абстрактный класс и модуль ABC 11:00
- 6.9 Магические методы 05:05
- 6.10 Практическое задание «Классы» 01:00
- 6.10 Практическое задание «Классы» — Решение 13:14
- 6.11 Практическое задание «Классы — 2» 01:00
- 6.11 Практическое задание «Классы — 2» — Решение 17:55
- 6.12 Практическое задание «Игра Крестики-нолики» 01:00
- 6.12 Практическое задание «Игра Крестики-нолики» — Решение 12:39
- 6.13 Тестирование 00:15
- 6.13 Тестирование 00:15
- 6.13 Тестирование 00:15
- 6.13 Тестирование 00:15
- 6.13 Тестирование 00:15
- 6.13 Тестирование 00:15
- 6.13 Тестирование 00:15
- 6.13 Тестирование 00:15
- 6.13 Тестирование 00:15
7. Модули и пакеты
- 7.1 PyPi и Pip 04:30
- 7.2 Модули и пакеты 12:29
- 7.3 Ещё раз о __name__ и __main__ 06:34
- 7.4 Тестирование 00:15
- 7.4 Тестирование 00:15
- 7.4 Тестирование 00:15
- 7.4 Тестирование 00:15
8. Дополнительно
- 8.1 Отладка 07:36
- 8.2 Реализуем Stack 09:22
- 8.3 datetime — даты и время 20:07
- 8.4 Singleton Design Pattern: __new__ and __init__ 12:29
- 8.5 Pickle — консервирование 10:55
- 8.6 repr and str, eq and ne, eval 16:27
- 8.7 Deep copy vs Shallow copy 19:19
- 8.8 Enum — перечисления 12:07
- 8.9 Работаем с JSON 27:51
- 8.10 Генераторы 17:44
- 8.11 Модуль intertools 44:08
- 8.12 Интроспекция 10:43
- 8.13 Модуль requests 25:47
- 8.14 Управление памятью 11:58
- 8.15 Тестирование 00:15
- 8.15 Тестирование 00:15
- 8.15 Тестирование 00:15
- 8.15 Тестирование 00:15
9. Движемся дальше
- 9.1 Введение в Линтеры 13:10
- 9.2 Установка «системного» Python 04:51
- 9.3 Виртуальное окружение 11:56
- 9.4 Установка PyCharm 08:37
- 9.5 Создаём проект в PyCharm 04:57
- 9.6 Refactoring, Quick Fixes, Debugging в PyCharm 14:27
- 9.7 Type Hints 18:55
- 9.8 Введение в dataclasses 07:06
10. Что нового в Python 3.8
- 10.1 Обзор нововведений 13:20
- 10.2 Устанавливаем Python 3.8 и создаём проект 01:44
- 10.3 Walrus-оператор 10:32
- 10.4 Навязывание позиционных аргументов 16:52
- 10.5 Улучшения в системе type hints 22:06
- 10.6 Перегрузка с @overload 08:54
- 10.7 Duck Typing и протоколы 08:28
- 10.8 Упрощённый вывод значений в интерполированных строках 05:48
11. Финальная практика
- 11.1 Практическое задание 01:00
- 11.1 Практическое задание — Решение 16:02
- 11.2 Практическое задание «Пагинация» 01:00
- 11.2 Практическое задание «Пагинация» — Решение 14:19
- 11.3 Практическое задание «Парсинг римских чисел» 01:00
- 11.3 Практическое задание «Парсинг римских чисел» — Решение 07:46
- 11.4 Практическое задание «Игра Виселица» 01:00
- 11.4 Практическое задание «Игра Виселица» — Решение 32:55
- 11.5 Практическое задание «Игра Верю-не-верю (истина или ложь)» 01:00
- 11.5 Практическое задание «Игра Верю-не-верю (истина или ложь)» — Решение 31:17
Завершение курса — Получение Сертификата
- Онлайн курсы программирования и создания сайтов с нуля. Обучение основам разработки и веб-программирования для начинающих. Включайся!
- О проекте
- Связаться с нами
- Политика конфиденциальности
- Условия использования
- Цены и оплата
- Все курсы
- Блог
- Вопросы-ответы
- Отзывы
- Партнерская программа
- HTML / CSS
- ВЕБ-разработчик — с нуля до результата!
- Верстальщик сайтов — HTML, CSS, Bootstrap, JavaScript
- JavaScript — полный курс с нуля до результата!
- PHP / MySQL
- Полный курс Python для начинающих – с нуля до специалиста
- WordPress – с нуля до Профи!
- МЕГАКУРС по рекламе: Яндекс Директ, Google Реклама, ВКонтакте, Facebook+Instagram
- Полный курс Android + Java для начинающих
- SQL и PostgreSQL для начинающих
- Программирование на C# – от новичка до специалиста
- Веб Дизайн в Figma. Основы Ui Ux дизайна на практике
- Основы HTML/CSS — верстка сайтов с нуля
- Django 3 — Full Stack разработка веб сайтов на Python
- BOOTSTRAP
- Photoshop для начинающих Веб-дизайнеров
- Adobe Illustrator с нуля – основы дизайна для начинающих
- Программирование на Java с нуля
- React с нуля для начинающих + 3 проекта в портфолио!
- Настройка рекламы и продвижение Facebook+Instagram
- Настройка таргетированной рекламы и продвижение ВКонтакте
- Настройка рекламы Яндекс Директ — продвижение сайтов
- Настройка рекламы Google — продвижение сайтов
- Практический JavaScript — продвинутый уровень
- Полный курс Python – продвинутый уровень + SQL
- Алгоритмы и структуры данных от А до Я
- Посадка верстки и создание тем на CMS WordPress
- Программирование на Java с нуля — Уровень 2 + 10 собеседований
- Android разработчик – профессиональный уровень (Kotlin)
- Инструменты Веб-разработчика
- GIT. Управление версиями для разработчиков
- React JS для начинающих + Redux
- Adobe Illustrator с нуля – Уровень 2 – продвинутая практика
- Figma для Веб дизайнера — с нуля до профессионала
- Веб Дизайн в Figma 2022 Продвинутый уровень. Создание Ui Kit
- WordPress – Быстрый старт!
- Шаблоны проектирования на Python
- Kotlin — Быстрый старт!
- Создание административной панели на React JS + PHP
- Linux / GIT
- JavaScript / jQuery
- CodeIgniter
- Шаблонизатор Pug/jade — современный ускоритель для HTML
2023 © beONmax.com — All rights reserved.
Необычная среда разработки Jupyter Notebook
Если вы хотите писать на Python или работать с Data Science, обратите внимание на интерактивную среду разработки с «живым» кодом — Jupyter Notebook — главного героя сегодняшней статьи.
Что такое Jupyter Notebook
Jupyter Notebook (или Jupyter-ноутбук) — бесплатное веб-приложение, в котором разработчики могут работать с кодом: писать и проверять функции, загружать файлы в память, обрабатывать содержимое и многое другое.
Главное отличие от других сред разработки в том, что код можно разбивать на куски (отдельные фрагменты), чтобы выполнять их в произвольном порядке. А еще в Jupyter-блокноте есть вывод результата сразу после фрагмента кода, благодаря чему можно увидеть график, диаграмму или получить предварительные цифры прямо в середине кода.
Поэтому Jupyter Notebook часто используют новички при изучении программирования на Python: можно писать код и сразу видеть результат своей работы. Однако основная область применения Jupyter — машинное обучение, нейросети, визуализация данных и статистика (это и есть Data Science).
Какие языки поддерживаются
Чаще всего Jupyter Notebook используют для работы с Python. Но поддерживаются и другие языки программирования, например:
Чтобы программировать на них, нужно использовать специальные «волшебные» команды — magic-command. Они позволяют запускать код на других языках и существенно расширяют возможности обычного Python. Для каждого из перечисленных выше языков есть отдельная инструкция по установке, поэтому это тема для отдельного поста. Дайте знать в комментариях, если хотите прочитать статью на эту тему.
Jupyter-ноутбук можно запустить двумя способами: на компьютере или в облаке.
Запуск на компьютере
Если вы сами хотите контролировать всё, что происходит с кодом и со средой разработки, тогда нужно установить Jupyter к себе на компьютер.
Как запустить Jupyter Notebook из консоли
Для этого понадобится один убунту-сервер (server Ubuntu 18.04). На этом сервере должны быть настроены пользователь без привилегий root с привилегиями sudo и брандмауэр. И, раз основная среда в таком ноутбуке — это Python, то для работы у вас уже должен быть скачан и установлен Python с загруженной библиотекой Jupyter.
Когда всё будет готово, введите в командную строку (terminal) эту команду:
pip3 install jupyter
Это активирует установочную утилиту — pip, основные задачи которой распаковывать, устанавливать и обновлять пакеты программ.
После перед вами появится сообщение Succellfull installed, что означает, что установка успешно завершена.
Теперь Jupyter Notebook готов к запуску. Чтобы открыть его, используйте команду:
Она запустит локальный сервер для работы ноутбука и покажет нам готовую среду разработки.
Как запустить Jupyter Notebook с помощью Anaconda
Еще один способ запустить Jupyter, который, к слову, подходит и для Windows — загрузить Anaconda. Это архивированный набор файлов с полезным софтом: Python, Jupyter, NumPy, pandas, Matplotlib.
Чтобы установить как Python, так и Jupyter Notebook, скачайте установщик Anaconda для своей платформы и запустите его. В мастере установки укажите параметр для добавления Anaconda в переменную PATH.
- После завершения установки, откройте консоль, нажав на клавиши Win+R.
- В появившемся окне введите cmd после чего нажмите Enter (во всех версиях Windows).
- В среде cmd введите команду: jupyter notebook, и вы сможете запустить редактор.
Запуск в облаке
Если нужно написать код здесь и сейчас без лишних заморочек, можете запустить Jupyter в облаке. Для этого нужно использовать специальные сервисы, работающие во всех браузерах, например, Google Colab. Здесь нет никаких нюансов: переходите по ссылке, следуйте указаниям и создавайте код.
Но сразу же отметим минусы этого способа: программа может работать не так быстро, как на локальной машине. Плюс в облаке может не оказаться нестандартных, но нужных библиотек.
Jupyter Notebook открылся — что делать дальше
С помощью Jupyter Notebook можно загружать файлы, которые будут перемещены в папку, из которой запускается сам ноутбук, и создавать свои файлы (ipynb и не только).
Также вы сможете редактировать и запускать код, по необходимости добавляя к нему текстовые комментарии-напоминалки или сообщения для совместной работы с коллегами.
Для начала работы запустите программу одним из описанных выше способов. URL-адрес приложения будет выглядеть так: https://localhost:8888/tree.
Теперь нажмите на кнопку Upload в правом верхнем углу, если хотите загрузить свой файл (например, в формате config). Если вы хотите написать код с нуля, создайте свой ipynb-файл, нажав на кнопку New.
Дальше всё зависит от цели. Можете писать код, можете писать текст, можете делать и то и другое. Кликайте на пустую ячейку (она пока одна) и … начинайте! Напишите выражение вывода, используя синтаксис Python 3 и нажмите «Run». Вот так за пару шагов вы создали свой фрагмент кода.
Чтобы создать новую ячейку, нажмите «+» на панели инструментов. Вырезайте, копируйте, удаляйте и редактируйте ячейки и markdown (разметку текста) с помощью вкладки Edit.
Как использовать горячие клавиши Jupyter Notebook
Если вы новичок, не пренебрегайте использованием горячих клавиш. В долгосрочной перспективе время на изучение окупится многократно, а пока можете использовать нашу статью в качестве подсказки.
Esc: Переключение между режимом выполнения и редактирования
A: Добавление пустой ячейки сверху
B: Добавление пустой ячейки снизу
DD: Удаления ячейки
C: Копирование ячеек
X: Вырезание ячеек
V: Вставка ячеек
Комбинируя их, вы сможете быстро совершать множество базовых действий.
Например, для перезапуска блокнота нажмите ESC + 00.
Чтобы прокрутить блокнот вниз, нажмите Space, или а Shift + Space — для прокрутки вверх.
Для запуска кода используйте:
- Shift+Enter — выполнение текущей ячейки и перевод фокуса на следующую.
- Ctrl+Enter — выполнение текущей ячейки и сохранение фокуса на текущей ячейке.
- Alt+Enter — выполнение текущей ячейки и перевод фокуса на новую ячейку созданную ниже.
Для быстрого удаления ячейки нажмите ESC + Z.
Если вы начали писать код в одной ячейке, но понимаете, что их всё же нужно разделить, не обязательно разделять текст вручную. Просто поставьте курсор в нужное место и используйте Control + Shift + или -.
Чтобы легко и быстро перемещаться к ячейке, которая выполняется в данный момент, нажмите Alt + I.
А если что-то пошло не по плану, можно пропустить выполнение ячейки, зажав %%script false.
Если не хочется морочиться с маркдауном и вручную проставлять #, используйте шорткаты: 1, 2, 3, 4, 5, 6.
Похожие команды есть и для конвертации типов ячеек
- Y — code,
- M — markdown,
- R — raw.
Чтобы открыть полный список горячих клавиш, нажмите Help → Keyboard Shortcuts в верхнем меню.
Желаем вам продуктивной работы с Jupyter Notebook. А если у вас у вас остались вопросы — оставляйте их в комментариях, мы поможем разобраться.
Jupyter Notebook
Программа Jupyter Notebook — это локальная программа, которая открывается в браузере и позволяет интерактивно исполнять код на Питоне, записанный в последовательности ячеек.
Облачной версией Jupyter Notobook является программа Google Colab, которой мы уже давно пользуемся на курсах машинного обучения. Если вы проходили мои занятия, то в работе с этой программой для вас не будет почти ничего нового.
Содержание занятия
- Как установить Jupyter Notebook
- Anaconda
- Установка дистрибутива Anaconda на Windows
- Как запустить Jupyter Notebook
- Код на Python
- Установка новых пакетов
- Два Питона на одном компьютере
- Markdown в Jupyter Notebook
- Формулы на LaTeX
- Программирование на R
- Conda
- Anaconda Prompt
- Anaconda Navigator
- JupyterLab
- Вопросы для закрепления
- Ответы на вопросы
Как установить Jupyter Notebook
Способ 1. Если на вашем компьютере уже установлен Питон, то установить Jupyter Notebook можно через менеджер пакетов pip.
Способ 2 (рекомендуется). Кроме того, Jupyter Notebook входит в дистрибутив Питона под названием Anaconda.
На сегодняшнем занятии мы рассмотрим именно второй вариант установки.
Anaconda
Anaconda — это дистрибутив Питона и репозиторий пакетов, специально предназначенных для анализа данных и машинного обучения.
Основу дистрибутива Anaconda составляет система управления пакетами и окружениями conda.
Conda можно управлять двумя способами, а именно через Anaconda Prompt — программу, аналогичную командной строке Windows, или через Anaconda Navigator — понятный графический интерфейс.
Кроме того, в дистрибутив Anaconda входит несколько полезных программ:
- Jupyter Notebook и JupyterLab — это программы, позволяющие исполнять код на Питоне (и, как мы увидим, на других языках) и обрабатывать данные.
- Spyder и PyCharm представляют собой так называемую интегрированную среду разработки (Integrated Development Environment, IDE). IDE — это редактор кода наподобие программы Atom или Sublime Text с дополнительными возможностями автодополнения, компиляции и интерпретации, анализа ошибок, отладки (debugging), подключения к базам данных и др.
- RStudio — интегрированная среда разработки для программирования на R.
На схеме структура Anaconda выглядит следующим образом:
Установка дистрибутива Anaconda на Windows
Шаг 1. Скачайте Anaconda⧉ с официального сайта.
Шаг 2. Запустите установщик.
На одном из шагов установки вам предложат поставить две галочки, в частности (1) добавить Anaconda в переменную path и (2) сделать дистрибутив Anaconda версией, которую Windows обнаруживает по умолчанию.
Не отмечайте ни один из пунктов!
Так вы сможете использовать два дистрибутива Питона, первый дистрибутив мы установили на прошлом занятии, второй — сейчас.
Как запустить Jupyter Notebook
После того как вы скачали и установили Anaconda, можно переходить к запуску ноутбука.
Шаг 1. Откройте Anaconda Navidator
Открыть Anaconda Navigator можно двумя способами.
Способ 1. Запуск из меню «Пуск». Просто перейдите в меню «Пуск» и выберите Anaconda Navigator.
Способ 2. Запуск через Anaconda Prompt. Также из меню «Пуск» откройте терминал Anaconda Prompt.
Введите команду anaconda-navigator .
В результате должно появиться вот такое окно.
Шаг 2. Откройте Jupyter Notebook
Теперь выберите Jupyter Notebook и нажмите Launch («Запустить»).
Замечу, что Jupyter Notebook можно открыть не только из Anaconda Navigator, но и через меню «Пуск», а также введя в терминале Anaconda Prompt команду jupyter-notebook .
В результате должен запуститься локальный сервер, и в браузере откроется перечень папок вашего компьютера.
Шаг 3. Выберите папку и создайте ноутбук
Выберите папку, в которой хотите создать ноутбук. В моем случае я выберу Рабочий стол (Desktop).
Теперь в правом верхнем углу нажмите New → Python 3.
Мы готовы писать и исполнять код точно также, как мы это делаем в Google Colab.
Импортируем библиотеку Numpy и создадим массив.
Шаг 4. Сохраните ноутбук и закройте Jupyter Notebook
Переименуйте ноутбук в mynotebook (для этого, как и в Google Colab, отредактируйте само название непосредственно в окне ноутбука). Сохранить файл можно через File → Save and Checkpoint.
Обратите внимание, помимо файла mynotebook.ipynb, Jupyter Notebook создал скрытую папку .ipynb_checkpoints. В ней хранятся файлы, которые позволяют вернуться к предыдущей сохраненной версии ноутбука (предыдущему check point). Сделать это можно, нажав File → Revert to Checkpoint и выбрав дату и время предыдущей сохраненной версии кода.
Когда вы закончили работу, закройте вкладку с ноутбуком. Остается прервать работу локального сервера, нажав Quit в правом верхнем углу.
Особенности работы
Давайте подробнее поговорим про возможности Jupyter Notebook. Снова запустим только что созданный ноутбук любым удобным способом.
Код на Python
В целом мы пишем обычный код на Питоне.
Вкладка Cell
Для управления запуском или исполнением ячеек можно использовать вкладку Cell.
Здесь мы можем, в частности:
- Запускать ячейку и оставаться в ней же через Run Cells
- Исполнять все ячейки в ноутбуке, выбрав Run All
- Исполнять все ячейки выше (Run All Above) или ниже текущей (Run All Below)
- Очистить вывод ячеек, нажав All Output → Clear
Вкладка Kernel
Командами вкладки Kernel мы управляем ядром (kernel) или вычислительным «движком» ноутбука.
В этой вкладке мы можем, в частности:
- Прервать исполнение ячейки командой Interrupt. Это бывает полезно, если, например, исполнение кода занимает слишком много времени или в коде есть ошибка и исполнение кода не прервется самостоятельно.
- Перезапустить kernel можно командой Restart. Кроме того, можно
- очистить вывод (Restart & Clear Output) и
- заново запустить все ячейки (Restart & Run All)
Несколько слов про то, что такое ядро и как в целом функционирует Jupyter Notebook.
Пользователь взаимодействует с ноутбуком через браузер. Браузер в свою очередь отправляет запросы на сервер. Функция сервера заключается в том, чтобы загружать ноутбук и сохранять внесенные изменения в формате JSON с расширением .ipynb. Одновременно, сервер обращается к ядру в тот момент, когда необходимо обработать код на каком-либо языке (например, на Питоне).
Такое «разделение труда» между браузером, сервером и ядром позволяет во-первых, запускать Jupyter Notebook в любой операционной системе, во-вторых, в одной программе исполнять код на нескольких языках, и в-третьих, сохранять результат в файлах одного и того же формата.
Возможность программирования на нескольких языках (а значит использование нескольких ядер) мы изучим чуть позже, а пока посмотрим как устанавливать новые пакеты для Питона внутри Jupyter Notebook.
Установка новых пакетов
Установить новые пакеты в Anaconda можно непосредственно в ячейке, введя !pip install . Например, попробуем установить Numpy.
Система сообщила нам, что такой пакет уже установлен. Более того, мы видим путь к папке внутри дистрибутива Anaconda, в которой Jupyter «нашел» Numpy.
При подготовке этого занятия я использовал два компьютера, поэтому имя пользователя на скриншотах указано как user или dmvma. На вашем компьютере при указании пути к файлу используйте ваше имя пользователя.
В последующих разделах мы рассмотрим дополнительные возможности по установке пакетов через Anaconda Prompt и Anaconda Navigator.
По ссылке ниже вы можете скачать код, который мы создали в Jupyter Notebook.
Два Питона на одном компьютере
Обращу ваше внимание, что на данный момент на моем компьютере (как и у вас, если вы проделали шаги прошлого занятия) установлено два Питона, один с сайта www.python.org⧉, второй — в составе дистрибутива Anaconda.
Посмотреть на установленные на компьютеры «Питоны» можно, набрав команду where python в Anaconda Prompt.
Указав полный или абсолютный путь (absolute path) к каждому из файлов python.exe, мы можем в интерактивном режиме исполнять код на версии 3.8 (установили с www.python.org) и на версии 3.10 (установили в составе Anaconda). При запуске файла python.exe из папки WindowsApps система предложит установить Питон из Microsoft Store.
В этом смысле нужно быть аккуратным и понимать, какой именно Питон вы используете и куда устанавливаете очередной пакет.
В нашем случае мы настроили работу так, чтобы устанавливать библиотеки для Питона с www.python.org через командную строку Windows, и устанавливать пакеты в Анаконду через Anaconda Prompt.
Убедиться в этом можно, проверив версии Питона через python —version в обеих программах.
Теперь попробуйте ввести в них команду pip list и сравнить установленные библиотеки.
Markdown в Jupyter Notebook
Вернемся к Jupyter Notebook. Помимо ячеек с кодом, можно использовать текстовые ячейки, в которых поддерживается язык разметки Markdown. Мы уже коротко рассмотрели этот язык на прошлом занятии, когда создавали пакет на Питоне.
По большому счету, с помощью несложных команд Markdown, вы говорите Jupyter как отформатировать ту или иную часть текста.
Рассмотрим несколько основных возможностей форматирования (для удобстства и в силу практически полного совпадения два последующих раздела приведены в ноутбуке Google Colab).
Заголовки
Заголовки создаются с помощью символа решетки.
PROИТ
Office 365, AD, Active Directory, Sharepoint, C#, Powershell. Технические статьи и заметки.
Jupyter Notebook Как изменить стартовую директорию в Windows 10
Задача : необходимо, чтобы при запуске Jupyter Notebook открывалась определенная директория (в которой например располагаются ваши рабочие нотбуки).
1. Запустить консоль ( CMD ) из навигатора Анаконды ( Anaconda . Navigator ). См. скриншот ниже.
2. Выполнить следующую команду:
jupyter notebook —generate-config
Будет сгенерирован специальный конфигурационный файл для Jupyter Notebook , например, по пути: C :\ Users \ user 1\. jupyter \jupyter_notebook_config.py
3. В данном файле необходимо указать следующий параметр:
c.NotebookApp.notebook_dir = ‘путь к нужной директории’
Примечание: если путь содержит пробелы, то обрамить в двойные кавычки или изменить на путь без пробелов.
Если Вам понравилась статья, пожалуйста, поставьте лайк, сделайте репост или оставьте комментарий. Если у Вас есть какие-либо замечания, также пишите комментарии.