Notebook 已迅速成为处理数据的必备工具。其已知用途包括数据清理和探索、可视化、机器学习和大数据分析。GitHub 上面也会自动提供 notebook。借助此出色的功能，你可以轻松共享工作。http://nbviewer.jupyter.org/ 也会提供 GitHub 代码库中的 notebook 或存储在其他地方的 notebook。

Notebook 运行的核心是 notebook 服务器。你通过浏览器连接到该服务器，而 notebook 呈现为 Web 应用。你在 Web 应用中编写的代码通过该服务器发送给内核。内核运行代码并将代码发送回该服务器，之后，任何输出都会返回到浏览器中。保存 notebook 时，它作为 JSON 文件（文件扩展名为 .ipynb）写入到该服务器中。

使用 Jupyter notebook

安装 notebook

安装 Jupyter 的最简单方法是使用 Anaconda。该发行版自动附带了 Jupyter notebook。你能够在默认环境下使用 notebook。

要在 conda 环境中安装 Jupyter notebook，请使用 conda install jupyter notebook。

也可以通过 pip 使用 pip install jupyter notebook 来获得 Jupyter notebook。

查看如何使用Anaconda了解如何使用Anaconda。

启动 notebook 服务器

要启动 notebook 服务器，请在终端或控制台中输入 jupyter notebook。服务器会在你运行此命令的目录中启动。这意味着任何 notebook 文件都会保存在该目录中。你通常希望在 notebook 所在的目录中启动服务器。不过，你可以在文件系统中导航到 notebook 所在的位置。

运行此命令时（请自己试一下！），服务器主页会在浏览器中打开。默认情况下，notebook 服务器的运行地址是 http://localhost:8888。如果启动其他服务器，新服务器会尝试使用端口 8888，但由于此端口已被占用，因此新服务器会在端口 8889 上运行。之后，可以通过 http://localhost:8889 连接到新服务器。每台额外的 notebook 服务器都会像这样增大端口号。

在右侧，你可以点击“New”（新建），创建新的 notebook、文本文件、文件夹或终端。“Notebooks”下的列表显示了你已安装的内核。由于我在 Python 3 环境中运行服务器，因此列出了 Python 3 内核。

顶部的选项卡是 Files（文件）、Running（运行）和 Cluster（聚类）。Files（文件）显示当前目录中的所有文件和文件夹。点击 Running（运行）选项卡会列出所有正在运行的 notebook。可以在该选项卡中管理这些 notebook。

关闭 notebook

通过在服务器主页上选中 notebook 旁边的复选框，然后点击“Shutdown”（关闭），你可以关闭各个 notebook。但是，在这样做之前，请确保你保存了工作！否则，在你上次保存后所做的任何更改都会丢失。下次运行 notebook 时，你还需要重新运行代码。

通过在终端中按两次 Ctrl + C，可以关闭整个服务器。再次提醒，这会立即关闭所有运行中的 notebook，因此，请确保你保存了工作！

远程运行 notebook

如果你想在本地或者远程的机器上安装Jupyter Notebook，可以参考下面的两个文档。

安装：https://jupyter.org/install.html

运行：https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/running.html#running

后台运行使用 jupyter notebook --allow-root > jupyter.log 2>&1 &或者 nohup jupyter notebook --allow-root > jupyter.log 2>&1 &。

用&让命令后台运行, 并把标准输出写入 jupyter.log 中。nohup表示no hang up, 就是不挂起, 于是这个命令执行后即使终端退出, 也不会停止运行.

Notebook 界面

Cell

新建的一个 notebook 之后，默认就会有一个 cell，也就是下图中蓝色的小框。

Cell 可以称为单元格。单元格是你编写和运行代码的地方。

工具栏

从左侧开始，工具栏上的其他控件是：

• 落伍的软盘符号，表示“保存”。请记得保存 notebook！
• + 按钮用于创建新的单元格
• 然后是用于剪切、复制和粘贴单元格的按钮。
• 运行、停止、重新启动内核
• 单元格类型：代码、Markdown、原始文本和标题
• 命令面板（见下文）
• 单元格工具栏，提供不同的单元格选项（例如将单元格用作幻灯片）

命令面板

小键盘符号代表命令面板。点击它会弹出一个带有搜索栏的面板，供你搜索不同的命令。这能切实帮助你加快工作速度，因为你无需使用鼠标翻查各个菜单。你只需打开命令面板，然后键入要执行的操作。

生成目录

conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions

在 Nbexyensions 选项卡中开启 Table of Contents(2) 选项，即可在侧边栏生成目录。

快捷键

Notebook 提供了许多快捷键，我们可以使用shift + command + P呼出命令行面板，在输入keyboard就可以查看快捷键列表。

键入Esc进入命令模式，即可使用这些快捷键。

Magic 关键字

Magic 关键字是可以在单元格中运行的特殊命令，能让你控制 notebook 本身或执行系统调用（例如更改目录）。例如，可以使用 %matplotlib 将 matplotlib 设置为以交互方式在 notebook 中工作。

Magic 命令的前面带有一个或两个百分号（% 或 %%），分别对应行 Magic 命令和单元格 Magic 命令。行 Magic 命令仅应用于编写 Magic 命令时所在的行，而单元格 Magic 命令应用于整个单元格。

注意：这些 Magic 关键字是特定于普通 Python 内核的关键字。如果使用其他内核，这些关键字很有可能无效。

代码计时

有时候，你可能要花些精力优化代码，让代码运行得更快。在此优化过程中，必须对代码的运行速度进行计时。可以使用 Magic 命令 timeit 测算单元格中代买运行时间和函数的运行时间。

测试整个单元格代码运行时间的时候可以添加%%timeit

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%%timeit
sum = 0
for i in range(100):
    sum += i就会输出

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3.97 µs ± 150 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

测试整个某个函数代码运行时间的时候可以添加%timeit

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def sum():
    sum = 0
    for i in range(100):
        sum += i

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%timeit sum()

1

4.06 µs ± 180 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

在 notebook 中进行调试

对于 Python 内核，可以使用 Magic 命令 %pdb 开启交互式调试器。出错时，你能检查当前命名空间中的变量。

要详细了解 pdb，请阅读此文档。要退出调试器，在提示符中输入 q 即可。

补充读物

Magic 命令还有很多，我只是介绍了你将会用得最多的一些命令。要了解更多信息，请查看此列表，它列出了所有可用的 Magic 命令。

转换 notebook

Notebook 只是扩展名为 .ipynb 的大型 JSON 文件。

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{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "3.97 µs ± 150 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%timeit\n",
    "sum = 0\n",
    "for i in range(100):\n",
    "    sum += i"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def sum():\n",
    "    sum = 0\n",
    "    for i in range(100):\n",
    "        sum += i"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "4.06 µs ± 180 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%timeit sum()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.5"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}

由于 notebook 是 JSON 文件，因此，可以轻松将其转换为其他格式。Jupyter 附带了一个名为 nbconvert 的实用程序，可将 notebook 转换为 HTML、Markdown、幻灯片等格式。

例如，要将 notebook 转换为 HTML 文件，请在终端中使用

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jupyter nbconvert --to html notebook.ipynb

要将 notebook 与不使用 notebook 的其他人共享，转换为 HTML 很有用。而要在博客和其他接受 Markdown 格式化的文本编辑器中加入 notebook，Markdown 很合适。

像平常一样，要详细了解 nbconvert，请阅读相关文档。

更好地使用

现在的技术趋势，则是彻底云端化了，例如Jupyter官方的Binder平台（介绍文 档：https://mybinder.readthedocs.io/en/latest/index.html）和Google提供的 Google Colab环境（介 绍：https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb）。它们让Jupyter Notebook变得和石墨文档、Google Doc在线文档一样，在浏览器点开链接就能运行。

所以，现在当你用Binder打开一份GitHub上的Jupyter Notebook时，你不需要安装任何软件，直接在浏览器 打开一份代码，就能在云端运行。

比如这样一个GitHub文件。在Binder中，你只要输入其对应的GitHub Repository的名字或者URL，就能在 云端打开整个Repository，选择你需要的notebook。

另外，还有下面这些 Jupyter Notebook，可以作为实践的第一站。

第一个是Jupyter官方：https://mybinder.org/v2/gh/binder-examples/matplotlib-versions/mpl-v2.0/?filepath=matplotlib_versions_demo.ipynb

第二个是Google Research提供的Colab环境，尤其适合机器学习的实践应 用：https://colab.research.google.com/notebooks/basic_features_overview.ipynb