Найти в Дзене

Справка help() в jupyter notebook. Python3.

Если делаешь первые шаги в python, попробуй интерактивную оболочку jupyter notebook.

Заметка: в jupyter стоит обратить внимание, что эта оболочка совместима и для других языков, изначально называлась ipython notebook, и была только для python. Так же jupyter подходит для экспериментов, практических заданий и практики в целом.

Динамика воспроизведение результата написанного кода очень удобна - в этой статье расскажу и покажу что имею ввиду.

Для начала, конечно установим jupyter notebook.
Делается это просто, через
pip. Если проблемы с pip или вообще не знаешь что это, и тд. и тп. тебе сюда -> ссылка на установку pip. В статье по ссылке можно найти и установку python если вдруг и пайтона тоже нет 😉

pip install jupyter - введите эту строку в командном окне (вызвать командное окно Win+R ---> в окне выполнить написать: cmd)

Одна строчка и jupyter установлен.
Одна строчка и jupyter установлен.

Нажимаем Enter и ждём конца установки jupyter.

jupyter notebook - введите эту срочку в командном окне и запуститься jupyter. Взаимодействие с Jupyter notebook реализовано как веб-приложение и открывается через браузер по умолчанию. При запуске через терминал откроется ваш браузер по-умолчанию и откроется вкладка похожая как на картинке ниже.

Запуск Jupyter notebook через терминал.
Запуск Jupyter notebook через терминал.

Окно Jupyter notebook.
Окно Jupyter notebook.
Заметка: Если этого не произошло, можно открыть браузер вручную и перейти к http://localhost: 8888 для подключения. Обратите внимание, что терминал (командное окно) осталось открытым, его НЕ закрывать. Закроете окно, закроете jupyter. Поэтому просто сверните и не обращайте внимания :)

Открывшееся окно в браузере, это каталог папки пользователей на вашем компьютере который Jupyter видит по-умолчанию. Jupyter ничего пока не создал и не придумал. Создать и придумать нужно вам. Создадим папку для ваших проектов на Jupyter. В окне jupyter нажимаем вкладку New ---> затем строчка Folder, картинка ниже для наглядности.

Создание папки в jupyter notebook.
Создание папки в jupyter notebook.

Jupyter ни куда не сдвинется, но папка создаться, и по-умолчанию будет называться Untitled Folder, её найдите в каталоге.

Untitled Folder
Untitled Folder

Чтобы переименовать нажмите на квадратик отмеченный красной рамкой как на картинке выше, и в верху появятся вкладки Rename | Move | Delete (иконка удалить). Нажимаем Rename.

-6

В открывшемся напишите желаемое название папки, а в рамках статьи напишу следующее - Jupyter Notebook для тестов. И нажимаем синюю кнопку Rename.

-7


Создав и переименовав папку заходим в неё и создаём файл python как и при создании папки нажимаем
вкладку New ---> и следом строчка Python 3. Откроется новое окно в браузере.

Ну наконец-то самое интересное. Ячейка с подписью In это та строка в которой уже можно писать код, например напишем print('Hello, jupyter').
Нажмите Run в менюбаре который расположен выше от ячейки (пролистая картинку, которая выше, вправо - менюбар отмечен синим кнопка Run красным) или можно горячими клавишами по-умолчанию Ctrl+Enter (Shift+Enter). Таким образом запустим программы и увидим ответ который появится чуть ниже ячейки.
Создадим ещё одну ячейку. В меню баре нажмите на плюсик ➕
(3-я картинка которая выше).
Удаляем содержимое первой ячейки. И назовём переменную a которая будет равна числу 1 : a = 1. Во вторую ячейку запишем: b = 2.

После записей в каждой из ячеек не забывайте активировать их, кнопка Run или горячие клавиши Ctrl+Enter (Shift+Enter).

Создадим третью или любую другую ячейку, и пишем следующее: a+b.
Нажимаем кнопку Run.
(Картинка 4 для иллюстрации, слайды выше)

Надеюсь логика поведения таких манипуляций понятна, в jupyter можно взаимодействовать с ячейками, брать от туда результат или переменные. По-моему это очень полезная фича.
В заключении напишу о функции help(). help() - системная справка. По такой справке иной раз удобно изучать установленные модули или методы по модулям. Выглядит это следующим образом -
help(print)

-9

В jupyter есть премного других интересных фич, советую полистать книгу:
Плас Дж. Вандер - Python для сложных задач наука о данных и машинное обучение (Бестселлеры O'Reilly) - 2018

Первые главы о Jupyter, много интересного написано.

Надеюсь такое знакомство с jupyter notebook прошло легко и не принуждённо, а главное понятно и интересно. Если это так ставьте лайк и подписывайтесь на канал. Пишите комментарии если есть вопросы или пожелания.

Что-то пошло не так, и нам не удалось загрузить комментарии. Попробуйте ещё раз
Рекомендуем почитать
Как продуктивно и быстро выучить язык программирования Python с помощью нейросетей?
Введение Python выделяется как язык программирования, который сочетает в себе универсальность, доступность и мощные функциональные возможности. На фоне этого развития, нейросети, стоящие на переднем крае сферы искусственного интеллекта, открывают новые горизонты в обучении программированию. Применение нейросетей в процессе освоения Python обещает трансформацию учебного процесса, превращая его в более глубокий, персонализированный и динамичный опыт. Эта статья направлена на исследование того, как...
11 полезных библиотек Python для управления данными Excel
Python – это один из самых популярных языков программирования, предназначенных для управления и анализа данных. Одна из его сильнейших сторон – его способность считывать данные из файлов различных форматов, например, из файлов JSON, CSV и Excel. В этой статье я расскажу о самых полезных библиотеках Python, с помощью которых вы сможете работать с данными, в частности с таблицами Excel. А теперь давайте приступим к изучению библиотек для управления данными в Python. OpenPyXL – это библиотека Python для чтения файлов из Microsoft Excel 2010 или более поздних версий...
Фишки по работе со списками в Python для увелечения скорости кода ваших программ.
Python прост в обучении, но труден в оттачивании мастерства. Например, операции CRUD (создание, чтение, обновление и удаление) списков Python просты и фундаментальны, но простого знания их недостаточно для обработки некоторых сложных сценариев. В этой статье мы покажем вам семь расширенных операций со списками, которые сделают ваш код аккуратнее, чище и качественнее. 1. Архивация и распаковка нескольких списков Каков самый быстрый способ объединить элементы из нескольких списков? Встроенная функция...
Следующая статья
Документы, вакансии и контакты