Как включить подсказки в jupiter notebook

Как вызвать справку jupyter notebook?

Каким сочетанием клавиш можно вызвать справку по вводимой функции в jupyter notebook?
Так, что-бы справка выводилась по ходу ввода функции.

Отслеживать
12.5k 7 7 золотых знаков 18 18 серебряных знаков 48 48 бронзовых знаков
задан 18 фев 2017 в 17:09
Андрей Баев Андрей Баев
23 1 1 золотой знак 1 1 серебряный знак 5 5 бронзовых знаков
function_name? нажать Ctrl+Enter . Чтобы посмотреть исходный код — function_name?? нажать Ctrl+Enter
18 фев 2017 в 17:13

@MaxU, мне кажется вопрос скорее о том, чтобы во всплывающей подсказке в процессе ввода видеть «прототип» функции, ее принимаемые параметры, например. Мне, кстати тоже интересно)

18 фев 2017 в 20:40
@insolor, можно набрать имя функции, модуля и нажать Shift+Tab
18 фев 2017 в 20:46

1 ответ 1

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Можно введя имя функции или модуля нажать Shift+Tab :

окно подсказки можно увеличить нажав на + в верхнем правом углу окна подсказки:

Отслеживать
ответ дан 18 фев 2017 в 20:50
MaxU — stand with Ukraine MaxU — stand with Ukraine
149k 12 12 золотых знаков 59 59 серебряных знаков 132 132 бронзовых знака

Подскажи пожалуйста как сделать подсказку методов класса, когда пишешь класс выпадает сразу список всех методов

30 мар 2018 в 1:05

• python
• jupyter-notebook

Важное на Мете

Похожие

Подписаться на ленту

Лента вопроса

Для подписки на ленту скопируйте и вставьте эту ссылку в вашу программу для чтения RSS.

Дизайн сайта / логотип © 2023 Stack Exchange Inc; пользовательские материалы лицензированы в соответствии с CC BY-SA . rev 2023.10.27.43697

Нажимая «Принять все файлы cookie» вы соглашаетесь, что Stack Exchange может хранить файлы cookie на вашем устройстве и раскрывать информацию в соответствии с нашей Политикой в отношении файлов cookie.

Визуальный отладчик для Jupyter

Прогресс большинства программных проектов строится на малых изменениях, которые, перед тем, как двигаться дальше, тщательно оценивают. Быстрое получение результатов выполнения кода и высокая скорость итеративной разработки — это одни из основных причин успеха Jupyter. В особенности — в сфере научных исследований.

Пользователи Jupyter любят проводить в блокнотах эксперименты, они используют блокноты как интерактивное средство коммуникации. Правда, если говорить о задачах классической разработки ПО, например, о рефакторинге большой кодовой базы, то можно сказать, что для решения таких задач Jupyter часто меняют на обычные IDE.

Окружение JupyterLab

Проект Jupyter уже несколько лет прилагает усилия к тому, чтобы закрыть разрыв между блокнотами и обычными IDE. Эти усилия, в значительной мере, представлены платформой JupyterLab, которая даёт разработчику более совершенный и удобный интерфейс, в который входят менеджер файлов, текстовые редакторы, консоли, блокноты.

Правда, до недавнего времени в JupyterLab кое-чего не хватало. Речь идёт о том, что являло собой главную причину, по которой пользователи вынуждены были переключаться на другие среды. Пользователям Jupyter не хватало визуального отладчика. Пользователи, особенно те из них, которые привыкли к обычным IDE, долго просили об этой возможности.

Отладчик для Jupyter

Сегодня, после нескольких месяцев разработки, мы рады представить вашему вниманию первый публичный релиз визуального отладчика для Jupyter!

Это — лишь первый релиз, но отладчик уже позволяет устанавливать в ячейках блокнотов и в файлах с исходным кодом точки останова. Он позволяет исследовать содержимое переменных, просматривать стек вызовов. И этим его возможности не ограничиваются.

Визуальный отладчик Jupyter в действии

Испытание отладчика на сайте проекта binder

Проект binder

Попробовать новый отладчик в деле можно на сайте проекта binder. Вот демонстрационный блокнот, с которым вы можете поэкспериментировать.

Установка

Фронтенд отладчика можно установить в виде расширения JupyterLab:

jupyter labextension install @jupyterlab/debugger 

В будущих релизах фронтенд отладчика будет включён в состав JupyterLab по умолчанию.

На бэкенде, для обеспечения работы отладчика, должно присутствовать ядро, в котором реализован Jupyter Debug Protocol (подробнее о нём мы поговорим ниже). Пока единственное ядро, в котором реализован данный протокол, это — xeus-python. Оно представляет собой Jupyter-ядро для языка программирования Python. (В планах развития проекта есть и поддержка протокола отладчика в ipykernel.)

Установить ядро xeus-python можно так:

conda install xeus-python -c conda-forge 

После того, как xeus-python и расширение отладчика установлены, всё должно быть готово к работе с визуальным отладчиком Jupyter.

Обратите внимание на то, что существуют и PyPI-«колёса» для xeus-python, но ни всё ещё носят статус экспериментальных, а их доступность зависит от платформы.

Подробности о Jupyter Debug Protocol

▍Новые типы сообщений для каналов Control и IOPub

Ядра Jupyter (та часть инфраструктуры, которая выполняет пользовательский код) общаются с другими частями системы с использованием чётко разработанного протокола межпроцессного взаимодействия.

Существуют несколько коммуникационных каналов:

• Канал Shell , который работает по схеме запрос/ответ и используется, например, для запросов на выполнение кода.
• Канал IOPub , который представляет собой односторонний канал связи, идущий от ядра к клиенту. Он используется, например, для перенаправления стандартных потоков вывода ( stdout и stderr ).
• Канал Control , похожий на канал Shell , но работающий на другом сокете. Благодаря этому его сообщения не ставятся в очередь вместе запросами на выполнение кода и имеют более высокий приоритет. Канал Control уже использовался для запросов Interrupt и Shutdown . Мы решили, что будем использовать его и для команд, отправляемых отладчику.

• Сообщения debug_[request/reply], которые используются для запроса выполнения отладчиком некоего действия. Например — это добавление в код точки останова или пошаговое выполнение кода. Такие сообщения отправляются в канал Control .
• Односторонние сообщения debug_event, которые используются отладочным ядром для отправки сведений о событиях отладки фронтенду. Такие сообщения отправляются через канал IOPub .

▍Расширение Debug Adapter Protocol

Ключевой принцип архитектуры Jupyter — это отсутствие привязки к некоему языку программирования. Поэтому важно, чтобы протокол отладчика поддерживал бы адаптацию к различным реализациям ядер.

Популярным стандартом в сфере отладки является протокол Debug Adapter Protocol (DAP), разработанный Microsoft. Это — протокол, основанный на JSON, который, например, лежит в основе подсистемы отладки Visual Studio Code. Этот протокол поддерживает множество бэкендов, рассчитанных на различные языки.

В результате для нас было совершенно естественным использование DAP-сообщений посредством недавно добавленных сообщений debug_[request/reply] и debug_event .

Правда, в случае с Jupyter этого оказалось не вполне достаточно:

• Для поддержки перезагрузки страницы, или для случаев, когда клиент подключается в процессе работы, ядра Jupyter должны хранить состояние отладчика (точки останова, сведения о том, остановлен ли в данный момент отладчик). Фронтенд может запрашивать это состояние с помощью сообщения debug_request .
• Для поддержки отладки кода, находящегося в ячейках блокнота, и для поддержки консолей Jupyter, которые не основаны на файлах с исходным кодом, нам, кроме того, нужны были сообщения, позволяющие отправлять отладчику код, в который могут быть добавлены точки останова.

Все эти расширения протокола ядра Jupyter были предложены в качестве кандидатов на включение в официальную спецификацию. Соответствующее предложение по развитию Jupyter (Jupyter Enhancement Proposal, JEP) можно найти здесь.

Xeus-python — первое ядро Jupyter, поддерживающее отладку

Xeus — это С++-реализация протокола ядра Jupyter. Это, само по себе, не ядро. Это — библиотека, которая помогает разрабатывать ядра. Эта библиотека полезна при разработке ядер для языков, которые имеют C- или C++-API (вроде Python, Lua или SQL). Она берёт на себя решение трудоёмких задач по реализации протокола обмена сообщениями Jupyter. Это позволяет автору ядра сосредоточиться на задачах, связанных с интерпретацией языковых конструкций: на выполнении кода, на его анализе и так далее.

С использованием xeus было разработано несколько ядер, включая популярное ядро xeus-cling для C++, основанное на C++-интерпретаторе cling, созданном в CERN. Ядро xeus-python — это альтернатива ipykernel, основанная на xeus. Вот материал о первом релизе ядра xeus-python.

Ядро xeus-python подошло для первой реализации протокола отладчика по нескольким причинам:

• Оно поддерживает конкурентное выполнение кода, что позволяет выполнять работу с каналом Control в отдельном потоке.
• Оно отличается компактной кодовой базой. Благодаря этому данное ядро является хорошей «песочницей», в которой удобно реализовывать что-то новое. Реализация первой версии протокола отладчика в ipykernel потребовала бы более серьёзного рефакторинга и больших усилий по согласованию изменений на ранних стадиях разработки.

▍План развития ядра xeus-python

Среди краткосрочных целей развития xeus-python можно отметить следующие:

• Добавление поддержки возможностей IPython. Сейчас это, в сравнении с ipykernel, является основной отсутствующей возможностью xeus-python.
• Улучшение PyPI-«колёс» xeus-python.

▍О других ядрах

То, что уже сделано в плане поддержки отладки во фронтенде, может быть использовано с любыми ядрами, реализующими расширенный протокол ядра.

В этом году мы будем работать над тем, чтобы обеспечить поддержку отладки в как можно большем количестве ядер.

Скоро поддержка отладки появится для других ядер, основанных на xeus, имеющих много общего с ядром xeus-python. Например, для таких, как xeus-cling.

Подробности об архитектуре фронтенда отладчика

Расширение отладчика для JupyterLab даёт пользователям механизмы, наличия которых обычно ожидают от IDE:

• Боковая панель с окнами, реализующими следующие возможности: наблюдение за переменными, просмотр точек останова, просмотр кода, анализ стека вызовов.
• Возможность устанавливать точки останова прямо в коде, в частности — в коде, находящемся в ячейках блокнота и в консолях.
• Визуальные маркеры, указывающие позицию, в которой остановилось выполнение кода.

Расширение поддерживает этот специфический сценарий и умеет выводить код ранее выполненной ячейки в режиме только для чтения.

Переход в код, находящийся в удалённой ячейке

Отлаживать можно и код, находящийся в консолях и в файлах.

Отладка кода из консоли в JupyterLab

Отладка в JupyterLab кода, находящегося в файле

Отладку можно включить на уровне блокнота, что позволят пользователям отлаживать блокнот и, в то же время, работать с другим блокнотом.

Одновременная отладка нескольких блокнотов

Переменные можно просматривать, пользуясь древовидным или табличным представлением.

Средства для исследования переменных

Расширение отладчика для JupyterLab было спроектировано так, чтобы оно могло бы работать с любым ядром, которое поддерживает отладку.

Благодаря тому, что расширение полагается на протокол DAP, оно абстрагирует особенности различных языков и даёт пользователю единообразный интерфейс отладки.

На следующей диаграмме показан поток сообщений, передаваемых в ходе сессии отладки между пользователем, расширением JupyterLab и ядром.

Использование Debug Adapter Protocol в отладчике ( источник )

Планы на будущее

В 2020 году мы планируем серьёзно улучшить отладчик. А именно, речь идёт о следующем:

• Поддержка вывода различных MIME-типов в окне исследования переменных.
• Поддержка работы с условными точками останова в интерфейсе отладчика.
• Повышение удобства работы с интерфейсом отладчика.
• Реализация возможности отладки Voilà-приложений из расширения @jupyter-voila/jupyterlab-preview .

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.

1. После завершения установки, откройте консоль, нажав на клавиши Win+R.
2. В появившемся окне введите cmd после чего нажмите Enter (во всех версиях Windows).
3. 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.

Нативное редактирование Jupyter Notebooks в VS Code

С октябрьским релелизом расширения Python, мы рады объявить о поддержке нативного редактирования Jupyter Notebooks в Visual Studio Code! Теперь вы можете напрямую редактировать файлы .ipynb и получать интерактивность Jupyter Notebooks с полной мощью VS Code.

Вы можете управлять исходным кодом, открывать несколько файлов и использовать такие функции, как IntelliSense, интеграцию с Git и управление несколькими файлами. Все они предлагают совершенно новые способы для дата-сайнтистов и разработчиков эффективно экспериментировать и работать с данными. Вы можете попробовать все это уже сегодня, загрузив последнюю версию расширения Python и создав/открыв Jupyter Notebook внутри VS Code.

Начиная с первой публикации наших практик в области анализа данных в VS Code одной из главных функций, которую запрашивали пользователи, являлся макет, похожий на блокнот, для редактирования собственных блокнотов Jupyter в VS Code. В оставшейся части этого поста мы рассмотрим эти новые возможности VS Code.

Начало работы

Для начала, расскажем как начать работу с Jupyter в VS Code.

• Если у вас еще нет существующего файла Jupyter Notebook, откройте VS Code Command Palette с помощью сочетания клавиш CTRL+SHIFT+P (Windows) или Command+SHIFT+P (macOS) и запустите команду «Python: Create Blank New Jupyter Notebook».
• Если у вас уже есть файл Jupyter Notebook, это так же просто, как просто открыть этот файл в VS Code. Он автоматически откроется с новым нативным редактором Jupyter.

Открыв Jupyter Notebook, вы можете добавлять новые ячейки, писать код в ячейках, запускать ячейки и выполнять другие действия с блокнотом.

Автозаполнение на базе AI

Во время написания кода IntelliSense даст вам интеллектуальные подсказки прямо в ячейках. Кроме того, вы можете значительно расширить возможности своего редактора, установив наше расширение IntelliCode, чтобы получить IntelliSense на базе AI с более интеллектуальными предложениями автозаполнения, основанными на текущем контексте кода.

Обозреватель переменных

Еще одним преимуществом использования VS Code является то, что вы можете воспользоваться обозревателем переменных и средством просмотра графиков, нажав кнопку «Переменные» на панели инструментов блокнота. Обозреватель переменных поможет вам в реальном времени отслеживать текущее состояние переменных вашего блокнота.

Теперь вы можете просматривать свои наборы данных, фильтровать данные и даже экспортировать графики! Прошли те времена, когда вам приходилось вводить df.head() для просмотра данных.

Подключение к удаленным серверам Jupyter

Когда файл блокнота Jupyter создается или открывается, VS Code автоматически создает сервер Jupyter локально по умолчанию. Если вы хотите использовать удаленный сервер Jupyter, это тоже просто и реализуется с помощью команды «Specify Jupyter server URI» через VS Code command palette и ввод URI сервера.

Экспорт в виде кода Python

Когда вы будете готовы превратить эксперимент в боевой код Python, просто нажмите кнопку «Convert and Save as Python File» на верхней панели инструментов, и пусть расширение Python сделает всю работу за вас. Затем вы можете просмотреть этот код Python в нашем существующем интерактивном окне Python и продолжить работу с функциями расширения Python для дальнейшей подготовки своего кода к продакшену (например с встроенным отладчиком, рефакторингом, Visual Studio Live Share и Git source control.

Отладка

VS Code поддерживает отладку Jupyter Notebooks с помощью функции «Экспорт в виде кода Python», описанной в предыдущем разделе. Когда ваш код появится в интерактивном окне Python, вы можете использовать встроенный отладчик VS Code для отладки кода. Мы работаем над тем, чтобы добавить отладку ячейки в редактор Jupyter в следующем обновлении, так что следите за новостями!

• microsoft
• VS Code
• visual studio code
• Native Editing
• Jupyter Notebooks
• нативное редактирование

• Блог компании Microsoft
• Python
• Программирование
• .NET
• Visual Studio