Почему jupiter notebook не запускает код

Не могу запустить Jupyter Notbook

Не могу запустить Jupyter Notbook. C:\Users\Влад\jupyter>jupyter-notebook «jupyter-notebook» не является внутренней или внешней командой, исполняемой программой или пакетным файлом. Устанавливал через pip install jupyter Всё установилось корректно ОС:Windows 10

Отслеживать
задан 7 ноя 2020 в 13:06
vlad kushniruk vlad kushniruk
1 1 1 золотой знак 1 1 серебряный знак 1 1 бронзовый знак
jupyter notebook — раздельно и без дефиса
7 ноя 2020 в 13:11

C:\Users\Влад>jupyter notebook «jupyter» не является внутренней или внешней командой, исполняемой программой или пакетным файлом. C:\Users\Влад>

7 ноя 2020 в 14:16

2 ответа 2

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Проверяем, что пакет дейсвительно установлен в системе

~> pip show jupyter

Получаем что-то вроде такого вывода, обращаем внимание на Location :

Name: jupyter Version: 1.0.0 Summary: Jupyter metapackage. Install all the Jupyter components in one go. Home-page: http://jupyter.org Author: Jupyter Development Team Author-email: [email protected] License: BSD Location: c:\users\alex\appdata\roaming\python\python39\site-packages Requires: ipywidgets, jupyter-console, nbconvert, ipykernel, notebook, qtconsole Required-by:

Если все хорошо, то можно запустить Jupyter через команду python -m notebook

Причина, почему он нормально не запускается в том, что в переменную окружение не попал путь до запуска исполняемого файла. Переходим в путь, куда python устанавливает пакеты ( Location из вывода выше). Переходим на директорию выше, там должна быть папка ‘Scripts’, где лежит jupyter.exe .

Чтобы запускать как обычно, добавляем эту папку Scripts в переменные окружения PATH, после должен работать обычный ~> jupyter notebook и ~> jupyter-notebook .

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

NeilAlishev / Instruction.md

Это очень частая проблема, которая появляется на некоторых ОС. Дело в том, что среда разработки запустилась, но браузер не открылся автоматически.

Как решить эту проблему?

В первую очередь, попробуйте запустить Anaconda Navigator с правами администратора (правой кнопкой мыши нажать на иконку Anaconda Navigator, во всплывающем меню выбрать «Запуск от имени администратора»). Теперь, запустите Jupyter Notebook.

Если все равно не открывается окно браузера, выполните инструкции описанные далее.

Запустите программу, которая называется CMD.exe Prompt (может также называться Anaconda Prompt), нажав на Launch. Эта программа находится тут же, в Anaconda Navigator, рядом с программой Jupyter Notebook. После нажатия на Launch, должна открыться командная строка. Если этой программы нет в Anaconda Navigator, можно найти программу «Anaconda Prompt» на компьютере с помощью обычного поиска по программам.
В этой командной строке мы должны выполнить команду jupyter notebook list (если команда не сработала, попробуйте сначала выполнить команду jupyter notebook list -V , а потом уже команду jupyter notebook list )
Вышеупомянутая команда показывает тот адрес, по которому мы сможем получить доступ к нашей среде разработки. Адрес имеет вид: http://localhost:8888/?token=СЛУЧАЙНАЯ_ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ_БУКВ_И_ЦИФР

Вам необходимо скопировать этот адрес, вставить его в адресную строку вашего браузера и перейти на эту страницу. После этого откроется среда разработки Jupyter Notebook. Можно работать.

Чтобы скопировать адрес из командной строки Windows, необходимо кликнуть правой кнопкой мыши в любом месте командной строки. В выпадающем меню надо выбрать пункт «пометить». После этого, можно будет выделить курсором интересующий нас адрес. После того, как адрес будет выделен, надо нажать на клавишу Enter на вашей клавиатуре. Готово — адрес скопирован в буфер обмена. Можно его вставлять в адресную строку браузера.

ОС Linux или Mac OS: Надо просто открыть терминал и там написать jupyter notebook Полученный адрес надо скопировать в адресную строку браузера.

P.S. Если Jupyter Notebook так и не запустился, можно использовать среду разработки PyCharm. Эта среда разработки ничуть не хуже, чем Jupyter Notebook, и тоже отлично нам подойдет.

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook (Юпитер-ноутбук) — это программа-блокнот для записи, передачи и запуска кода. Ей можно пользоваться как своеобразной средой разработки. Она существует как веб-сервис, то есть доступна через интернет и позволяет передавать код другим разработчикам.

«IT-специалист с нуля» наш лучший курс для старта в IT

Чаще всего среду используют для Python, но она существует и для других языков программирования. Jupyter Notebook поддерживает языки Ruby, Perl, R, MATLAB, Julia и другие. Часто это специализированные языки для задач, которые подразумевают быстрое написание и выполнение маленькой программы.

Отличие Юпитер-ноутбука от традиционных сред разработки — в его интерактивности. Программа позволяет запускать отдельные участки и блоки кода, выполнять их в любом порядке. А результаты работы сразу можно вывести в то же окно рядом с кодом.

Юпитер-ноутбуками во множественном числе называют документы с кодом, созданные в среде.

Профессия / 8 месяцев
IT-специалист с нуля

Попробуйте 9 профессий за 2 месяца и выберите подходящую вам

vsrat_7 1 (1)

Кто пользуется Jupyter Notebook

Чаще всего с юпитер-ноутбуками работают программисты на Python. Так сложилось исторически: проект вырос из IPython, особого расширения для «Питона», хотя сейчас у платформы есть поддержка и для других языков.

Основные сферы использования среды — big data и data science, машинное обучение, математическая статистика и аналитика. В этих направлениях пригодилась способность Jupyter Notebook выводить данные туда же, где написан код. Получается как бы страница блокнота: в одном месте собраны участки кода, результаты их выполнения, таблицы, участки и графики.

Но попробовать Jupyter Notebook для своих проектов можно и вне этой сферы. Если ваша отрасль подразумевает частую работу с документами и графиками, возможно, вам понравится эта среда.

Для чего нужен Jupyter Notebook

Писать код в специальной среде с подсветкой синтаксиса, исправлением ошибок и другими возможностями IDE.
Запускать разные участки кода в произвольной последовательности или написанную программу целиком.
Загружать какие-то данные, обрабатывать и преобразовывать их, не затрагивая при этом другие участки программы.
Вставлять и выводить результаты, включая визуализацию, прямо посреди кода.
Делиться кодом с другими разработчиками и давать им общий доступ к проекту.
Организовывать командную работу, когда у каждого программиста — своя задача, связанная с другими.
Писать сопровождающий текст и оформлять «документ» так, чтобы он выглядел красиво и понятно.

Юпитер-ноутбук дает те же возможности, что стандартная IDE, но при этом он более гибкий и, как говорят его создатели, документоцентричный. То есть все написанное выглядит как документ и собрано в одном месте.

Две версии программы

Jupyter Notebook существует в двух версиях: облачная и для компьютера. Обе бесплатные, с открытым исходным кодом. Облачной версией можно пользоваться прямо через браузер. Нужно только подключение к интернету: принцип работы у нее как, например, у Google Документов.

Локальная версия дает возможность работать с редкими библиотеками, которых может не быть в облаке. К тому же на отдельном компьютере среда способна работать быстрее, а у разработчика больше контроля.

Для загрузки локальной версии понадобится Python и установленный в него пакет Jupyter. Его можно скачать через консоль с помощью встроенной в Python утилиты pip. А еще Юпитер-ноутбук входит в состав расширения Anaconda.

Скачанные пакеты запустят локальный Jupyter-сервер, и интерфейс среды откроется в браузере. Им можно пользоваться на свое усмотрение, но доступа к облаку у локального сервера нет.

Как выглядит работа с Jupyter Notebook

Интерфейс программы похож одновременно на текстовый редактор и среду разработки. Можно представить Юпитер-ноутбук как документ с возможностью писать и выполнять код. Там есть инструменты и для форматирования самого документа, и для запуска или отладки программ.

Программирование. Если разработчик пишет на Python, он может просто создать файл и начать программировать, как в обычной среде. Для подключения других языков понадобится воспользоваться специальными командами — их называют магическими. Магическая команда выглядит как %% и переключает среду на указанный язык. Так можно подключить даже bash, консольный язык команд для операционных систем.

Код в Юпитер-ноутбуке разделен на отдельные участки — блоки. Каждый блок можно запускать отдельно от других. Между блоками может находиться текст, графика, результаты выполнения кода и так далее. Получается своеобразный интерактивный документ — одновременно программа и текстовый файл.

Тексты. Кроме написания кода, в Юпитер-ноутбуке можно писать текст. Это не просто комментарии: в среде есть возможности для создания полноценной интерактивной статьи с кодом. Jupyter Notebook поддерживает разметку Markdown, которая позволяет создавать заголовки и списки, добавлять интерактивные ссылки и делать многое другое.

Так можно создавать аналитические отчеты, статьи и интерактивные параграфы для учебников. Поэтому Jupyter Notebook любят в аналитике данных и статистике, где часто бывают нужны точные отчеты и визуализации с результатами.

Курс для новичков «IT-специалист
с нуля» – разберемся, какая профессия вам подходит, и поможем вам ее освоить

Графика. Картинки, графики и визуализацию можно добавлять как в текстовый документ. Кроме того, Юпитер-ноутбук поддерживает математические формулы. Графику можно выводить интерактивно: запускать блоки кода, чтобы они отрисовали нужную визуализацию. Результат последнего запуска не сотрется после выхода: он останется в документе, его смогут просмотреть другие люди или сам владелец, когда в следующий раз откроет ноутбук.

Для визуализации Jupyter Notebook использует библиотеки языков. Например, графики для Python чаще всего рисуются через Matplotlib. Юпитер-ноутбук поддерживает и другие расширения для визуализации, в том числе в интерактивном режиме. Правда, некоторые из них платные или медленные.

Запуск. В Jupyter Notebook, как и в любой IDE, можно запустить код. Отличие в том, что результаты показываются сразу и отображаются в том же документе. Для запуска есть специальная панель с кнопками: запустить, остановить, отладить и так далее.

Если код работает не так, можно переписать его и запустить снова. Выведенный в документ результат при этом изменится. Когда все будет готово, можно сохранять файл и выходить: при следующем входе все результаты будут на месте и код не понадобится запускать заново.

Сохранение и общий доступ. В случае с локальной версией файлы сохраняются на устройстве. К облачной понадобится подключить хранилище, в котором будут лежать созданные ноутбуки. Чаще всего пользуются Google Colab — ответвлением Google Drive для разработки и исследований. Возможности Colab позволяют запускать код в браузере, сохранять документы и делиться ими.

Для документа в облаке можно настроить общий доступ, чтобы его могли увидеть другие специалисты. Это удобно, например, при создании отчетов или при командной разработке.

Другие проекты

Есть еще одна версия среды-блокнота от тех же разработчиков, она называется Jupyter Lab. У нее несколько иной интерфейс и похожий принцип работы. Ее позиционируют как улучшенную версию Юпитер-ноутбука, которая позволяет «собирать» вместе несколько рабочих задач.

Для того чтобы делиться кодом с командой, есть JupyterHub — проект, который позволяет запустить собственный юпитер-сервер и дать к нему доступ другим людям.

Google Colab тоже можно использовать как интерактивный блокнот, это не только хранилище. Но у Jupyter Notebook шире возможности для разработчиков.

Преимущества Jupyter Notebook

Наглядность. Все находится в одном месте: код, сопровождающий текст, результаты и визуализация. Поэтому нужная информация всегда под рукой, а оформить ее можно в понятном формате. При этом Юпитер — полноценная среда, в которой можно запускать код и проверять его.

Документоориентированность. Это преимущество связано с наглядностью. Юпитер-ноутбук выглядит как документ: глава из книги, отчет или что-то еще. Благодаря такому отображению с его помощью можно создавать отличные интерактивные документы по работе или для обучения. Например, отчет, который при запуске кода сам рисует график, или учебник, демонстрирующий работу программы прямо на страницах.

Широкие возможности. Jupyter Notebook мощный и гибкий. В нем все шире поддержка разных языков, в том числе специфических, есть нужные разработчику библиотеки. Облачная версия предоставляет мощности для отрисовки графиков — их тоже можно визуализировать с помощью разных инструментов. Markdown позволяет делать документы красивее и форматировать их. Есть и другие расширения: для создания презентаций, экспортирования документов в HTML и прочих функций.

Моментальный вывод результата. Результат выполненной программы в стандартной IDE открывается в отдельном окне или записывается в файл. В любом случае его довольно редко бывает можно просмотреть внутри среды, если это не текст и не число, а, скажем, график или таблица. А в Jupyter Notebook все отображается сразу под кодом, в том же документе. Удобно и, главное, видно сразу.

Командная работа. Возможности для командной работы позволяют делиться документом с другими, запускать собственный сервер для группы разработчиков, совместно редактировать и исправлять ошибки. Все это в одной и той же версии документа, а не в разных его экземплярах (как было бы, например, с передачей друг другу файлов с кодом).

Недостатки Jupyter Notebook

Неуниверсальность. Если вам нужно только писать код, а тексты и графики ни к чему, Юпитер-ноутбук может оказаться попросту избыточным решением. К тому же он не подходит для крупных проектов, где все связано между собой. Он рассчитан на написание и выполнение отдельных маленьких «кусочков» программы, а не ее целиком. Держать там целый большой продукт будет неудобно как в отладке, так и в запуске.

Сложный перенос. Переносить код из Jupyter Notebook в другие среды — не самая простая задача все из-за той же структуры, основанной на маленьких блоках. Просто скопировать не получится. Нужно будет удалить лишнее и переписать часть кода.

Поэтому Jupyter Notebook не рекомендуют как основную среду, особенно для больших проектов. Но это удобный вспомогательный инструмент.

IT-специалист с нуля

Наш лучший курс для старта в IT. За 2 месяца вы пробуете себя в девяти разных профессиях: мобильной и веб-разработке, тестировании, аналитике и даже Data Science — выберите подходящую и сразу освойте ее.

картинка (75)

Статьи по теме:

Как научиться работе с данными самостоятельно на Python
Что такое Google Colab и кому он нужен