2.1　Jupyter Notebook极速入门

本节主要介绍什么是Jupyter Notebook、如何快速安装和启动Jupyter Notebook以及Jupyter Notebook的基本使用方法。

2.1.1　什么是Jupyter Notebook

Jupyter Notebook（以下简称Jupyter），简单来说，就是一种模块化的Python编辑器（现在也支持R等多种语言），即在Jupyter中可以把大段的Python代码进行碎片化处理，每一段分开来运行。在软件开发中，Jupyter可能显得没那么好用，这个模块化的功能会破坏掉程序的整体性。但是，当我们在做数据处理、分析、建模、观察结果等的时候，Jupyter模块化的功能不仅能提供更好的视觉体验，更能大大缩短运行代码及调试代码的时间，同时还能让整个处理和建模的过程变得异常清晰。

熟悉Python的读者一定对Python的交互式功能感触颇深。当工作后有一次笔者和一个做嵌入式的好友聊起Python时，好友表示他被Python的易读性和交互性所震惊了。做嵌入式用的C和C++每次都要经过编译，而且每一行的代码没有办法单独运行。与之不同的是，Python的每一行代码都像是人类交流所用的文字一样，简单易懂且有交互性。所谓交互性，就是有问有答，我们输入一句，它便返回一句的结果。但在一般的IDE（如PyCharm）中，Python的这一交互功能被极大地限制了，通常我们会将程序整段编写之后一起运行。而在Jupyter中，我们可以每写几行或者每完成一个小的模块便运行一次。也许对于软件工程师们来说，这个功能并没有多大的吸引力，但是对于身为机器学习工程师的我们来说，这个功能可以说是我们的大救星。

2.1.2　如何安装和启动Jupyter Notebook

安装Jupyter Notebook的前提是安装了Python（建议Python 3.6版本以上）。关于Python的安装也非常简单（注意，一定要选择Python3版本），可以将本书附赠的Python软件资源包复制到硬盘上并解压缩，双击Python-3.6.4-md64.exe文件，它会自动安装好Python 3.6.4版本，安装的时候注意要在安装界面上选择“Add Python 3.6 to PATH”（添加环境变量）复选框，然后再选择中间的“Install Now”选项，如图2-1所示。

图2-1

等Python软件安装好之后，再双击install.bat文件，系统会自动安装好本书需要用到的一些依赖包，如大名鼎鼎的scikit-learn机器学习工具包、实现人脸识别dlib开源库等。

只要有一门编程语言基础，如C、VB，我们三天之内就能掌握Python的使用技能，因为Python比其他编程语言更加简单、易学。在掌握Python基本语法之后，我们需要再花一点时间去学习处理数据与操作数据的方法，熟悉一下Pandas、NumPy和Matplotlib这些工具包的使用方法。Pandas工具包可以处理数据帧，数据帧类似于Excel文件当中的信息表，有横行和纵列，这种数据就是所谓的结构化数据。NumPy工具包可以基于数据进行数值运算。Matplotlib工具包可以制图，实现数据可视化。

在学习使用过程中，如果需要安装相应的工具包，推荐使用pip程序来安装。举例来说，如果要安装Matplotlib工具包，则进入到cmd窗口，执行python -m pip install matplotlib命令进行自动安装，系统会自动下载安装包，如图2-2所示。

Jupyter的安装命令是pip3 install jupyter。当一台计算机同时有多个版本的Python的时候，用pip3就可以自动识别用Python3来安装库，这样就避免了和Python2发生冲突。如果计算机上只安装了Python3，那么不管是用pip还是pip3都是一样的。注意，老版本的pip在安装Jupyter Notebook过程中可能面临依赖项无法同步安装的问题，因此强烈建议先把pip升级到最新版本。

启动命令jupyter notebook，执行命令之后，在终端中将会显示一系列Notebook的服务器信息，同时浏览器将会自动启动Jupyter Notebook。

图2-2

启动过程中终端显示内容类似如图2-3所示的内容。

图2-3

注意 之后在Jupyter Notebook进行的所有操作，都必须保持终端处于打开状态，因为一旦关闭终端，就会断开与本地服务器的连接，我们就将无法在Jupyter Notebook中进行操作。

浏览器地址栏中将会默认显示http://localhost:8888，如图2-4所示。其中，localhost指的是本机，8888则是端口号。启动界面显示了当前文件目录信息。Jupyter保存文件的根目录，对应操作系统中登录用户的主目录。

图2-4

2.1.3　Jupyter Notebook的基本使用

在打开的界面上，依次单击New→Python3来创建一个Python3的.ipynb文件。然后单击右上角的new按钮，选择Python 3，如图2-5所示。

图2-5

选择Python 3以后将打开一个新的界面，这里就是编写代码的地方了。首先，单击左上角的文件名，进行文件名重命名，如图2-6所示。

图2-6

重命名后进入代码编辑页面，在里面写一行Python代码，比如输入“a=1”后按Enter键，Jupyter换行但没有开启新的命令行单元格，继续输入“b=5”后单击“运行”，或者按Shift+Enter快捷键，运行单元格中的命令，因为此时是赋值命令所以没有输出结果。输入变量名后按Shift+Enter快捷键即可看到交互的Python命令行中单元格的运行结果，这里输入“a+b”后运行，看到实时结果为6，如图2-7所示。这就体现出交互式Python命令行编程的优势，即不用编写打印输出命令print就可以实时观察运行情况。

图2-7

在图2-8中，In[6]中的数字“6”表示执行的次数，这个次数也可以理解为在这个工作区里执行代码的顺序。因为每个代码块里面的内容是可以相互调用的，可能在后面定义的一个方法也是可以在前面来使用的。这里一定要注意，如果两个代码块里面的内容要进行调用，比如B块要调用A块里面的代码，A块里面的代码在写完以后，必须先执行，然后才能在B块中调用，否则会报错。

Jupyter不仅可以写代码，还可以用Markdown语法写注释说明文档。先选择代码，然后切换到Markdown以后，就可以在里面写一些文档注释。写完注释后，同样使用快捷键Shift + Enter运行代码，就可以达到如图2-9所示的效果。

图2-8

图2-9

Jupyter插入图片的方法是把要插入文档的图片（如airplane.jpg）放到程序文件的相同目录下，通过Markdown格式插入图片，如输入“”，运行单元格，即可显示该图片。

如果需要将本地的Python文件（.py文件）载入到Jupyter的一个单元格中，比如当前路径下有一个test_demo.py文件，需要将其载入到Jupyter的一个单元格中。

test_demo.py的Python源文件内容如下：

    import  os
    print(os.getcwd())#获取当前工作目录路径

在需要导入该段代码的单元格中输入“%load test_demo.py”，按快捷键Shift+Enter运行该单元格，结果如图2-10所示。可以看到运行后，%load test_demo.py被自动加入了注释符号#，test_demo.py中的所有代码都被载入到了当前的单元格中。

图2-10

利用Jupyter的单元格也是可以运行Python文件的，即在单元格中运行如下代码：

    %run file.py

这里的file.py是要运行的Python程序的文件名，运行结果会显示在该单元格中，如图2-11所示。

图2-11

Jupyter的.ipynb文件也可以转换为.py文件，直接在Jupyter Notebook中的File菜单栏中依次单击Download as→Python(.py)即可，如图2-12所示。

图2-12 i2UsAUzPagLbl4+PuO1xoVNoGx6sEKvHqwinmsDpawNLz9esDUGNDKPHEVmcFaqJ