4 совета по улучшению Jupyter Notebooks

Jupyter Notebooks — отличный инструмент для всех разработчиков, желающих поделиться своей работой. Он предоставляет простой способ обмена проектами и широко используется в таких областях, как анализ данных и наука о данных.

Однако многие не знакомы со всеми возможностями Jupyter Notebooks и используют лишь основные функции написания кода Python и отображения графиков.

Рассмотрим 4 полезных совета, которые помогут улучшить функциональность Jupyter Notebooks!

(1) Выполнение команд оболочки

Оболочка в техническом/программном контексте — это способ взаимодействия с компьютером через текстовые команды. Самая популярная оболочка Unix — это Bash (Bourne Again SHell). Она является оболочкой по умолчанию, а найти ее можно через терминал на любом компьютере с Linux.

Довольно часто при работе с Python нужно переключаться между написанием кода Python и использованием оболочки. Например, чтобы прочитать определенный файл с диска с помощью Python, для начала необходимо проверить его имя. Обычно вы просто заходите в терминал и набираете команду ls, чтобы получить список всех файлов и папок в текущей директории. Эти скачки туда-сюда довольно утомительны и неэффективны.

Одной из интересных особенностей Jupyter является возможность выполнения команд оболочки без необходимости покидать браузер. Нужно лишь поставить дополнительный восклицательный знак ! перед командой оболочки, и Jupyter переведет его в Bash. Любую команду, работающую в командной строке, можно использовать в Python Jupyter Notebook с префиксом !.

# Список содержимого папки >>> !ls mynotebook.ipynb stuff.txt # Получение текущей директории >>> !pwd /home/george/github/project_1 # Печать из Bash >>> !echo "Pizza is delicious!" Pizza is delicious!

Также можно присваивать выходные данные команд оболочки переменным Python, как показано ниже:

# Получение текущей директории. # Переменная "X" теперь содержит ["/home/george/github/project_1"] X = !pwd

(2) Изменение тем

Во многих текстовых редакторах и программных IDE есть настраиваемые темы. Большинство разработчиков предпочитают темные режимы, такие как monaki, поскольку они более комфортны для глаз при длительном нахождении перед экраном, и в Jupyter тоже есть плагин для выбора тем.

Чтобы установить его, просто запустите команду pip в терминале:

pip install jupyterthemes

Получить список доступных тем можно следующим образом:

jt -l

На момент написания этой статьи были доступны следующие темы:

chesterish grade3 gruvboxd gruvboxl monokai oceans16 onedork solarizedd solarizedl

Некоторые из них представлены ниже:

solarizedd gruvboxl grade3

(3) Расширения для ноутбуков

Расширения Jupyter Notebook — nbextensions — это модули JavaScript для улучшения функций ноутбука. Они существенно модифицируют пользовательский интерфейс Jupyter, расширяя функциональность.

Начнем с установки nbextensions через pip:

pip install jupyter_contrib_nbextensions jupyter contrib nbextension install

После завершения установки запустите Jupyter. Появится новая вкладка под названием NBextensions, в которой находится множество опций расширения Jupyter Notebooks!

Узнать, какие функции предоставляют эти расширения, можно с помощью быстрого поиска Google. Рассмотрим некоторые из наиболее полезных вариантов ниже:

(1) Генерация оглавления

Эта функция автоматически генерирует оглавление для ноутбука на основе заголовков, созданных с помощью хэштегов #. Например:

# Самый большой заголовок ## Большой заголовок ### Средний заголовок #### Маленький заголовок

У каждого заголовка в таблице есть ссылка на соответствующий раздел. Это очень удобная для использования функция при росте ноутбука и множестве разделов!

(2) Автодополнение

Автодополнение — очень распространенная функция в большинстве IDE, особенно PyCharm для Python. Она значительно упрощает работу разработчиков, избавляя их от необходимости запоминать каждую команду, поскольку IDE разберется с этим самостоятельно.

Hinterland активирует автодополнение кода в Jupyter Notebooks. По мере ввода будут появляться предложения. Например, при поиске команды из внешней библиотеки, как показано в примере ниже. Очень удобно!

(3) Разделение ячеек

Разделение ячеек позволяет просматривать 2 ячейки рядом друг с другом. Это очень удобно при наличии двух связанных ячеек, таких как описание и визуализация.

(4) Исследование Dataframes с Qgrid

И, наконец, мы переходим к Qgrid — инструменту для исследования и редактирования фреймов данных без дополнительного кода Pandas.

Qgrid визуализирует фреймы данных Pandas в ноутбуках Jupyter в интерактивном режиме. Эта визуализация предоставляет такие элементы управления, как прокрутка, сортировка и фильтрация, а также возможность редактирования фрейма данных двойным щелчком на нужную ячейку.

Начнем с установки Qgrid:

pip install qgridjupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension

Чтобы визуализировать фрейм данных с помощью Qgrid, просто импортируйте его, а затем передайте в функцию show_grid следующим образом:

import qgridqgrid_widget = qgrid.show_grid(df, show_toolbar=True)qgrid_widget

Вы получите фрейм данных с несколькими интерактивными опциями:

• Добавление и удаление строк
• Фильтрация строк
• Редактирование ячеек

Помимо этого, есть несколько интерактивных опций, которые можно активировать, передав больше аргументов функции show_grid. Узнать более подробную информацию о функциональности Qgrid можно на официальной странице в GitHub.

Заключение

Вот и все! Мы рассмотрели 4 полезных совета по улучшению Jupyter Notebooks. Если вы хотите ознакомиться и с другими возможностями, то загляните в официальную документацию.

---

Перевод статьи George Seif: 4 Awesome Tips for Enhancing Jupyter Notebooks