Python ipynb что это
Руководство по Jupyter Notebook для начинающих
Jupyter Notebook — это мощный инструмент для разработки и представления проектов Data Science в интерактивном виде. Он объединяет код и вывод все в виде одного документа, содержащего текст, математические уравнения и визуализации.
Такой пошаговый подход обеспечивает быстрый, последовательный процесс разработки, поскольку вывод для каждого блока показывается сразу же. Именно поэтому инструмент стал настолько популярным в среде Data Science за последнее время. Большая часть Kaggle Kernels (работы участников конкурсов на платформе Kaggle) сегодня созданы с помощью Jupyter Notebook.
Этот материал предназначен для новичков, которые только знакомятся с Jupyter Notebook, и охватывает все этапы работы с ним: установку, азы использования и процесс создания интерактивного проекта Data Science.
Настройка Jupyter Notebook
Чтобы начать работать с Jupyter Notebook, библиотеку Jupyter необходимо установить для Python. Проще всего это сделать с помощью pip:
Теперь нужно разобраться с тем, как пользоваться библиотекой. С помощью команды cd в командной строке (в Linux и Mac) в первую очередь нужно переместиться в папку, в которой вы планируете работать. Затем запустите Jupyter с помощью следующей команды:
Это запустит сервер Jupyter, а браузер откроет новую вкладку со следующим URL: https://localhost:8888/tree. Она будет выглядеть приблизительно вот так:
Отлично. Сервер Jupyter работает. Теперь пришло время создать первый notebook и заполнять его кодом.
Основы Jupyter Notebook
Для создания notebook выберите «New» в верхнем меню, а потом «Python 3». Теперь страница в браузере будет выглядеть вот так:
Теперь напишем какой-нибудь код!
Вывод должен отобразиться прямо в notebook. Это и позволяет заниматься программированием в интерактивном формате, имея возможность отслеживать вывод каждого шага.
Если есть несколько ячеек, то между ними можно делиться переменными и импортами. Это позволяет проще разбивать весь код на связанные блоки, не создавая переменную каждый раз. Главное убедиться в запуске ячеек в правильном порядке, чтобы переменные не использовались до того, как были созданы.
Добавление описания к notebook
В Jupyter Notebook есть несколько инструментов, используемых для добавления описания. С их помощью можно не только оставлять комментарии, но также добавлять заголовки, списки и форматировать текст. Это делается с помощью Markdown.
Первым делом нужно поменять тип ячейки. Нажмите на выпадающее меню с текстом «Code» и выберите «Markdown». Это поменяет тип ячейки.
Интерактивная наука о данных
Соорудим простой пример проекта Data Science. Этот notebook и код взяты из реального проекта.
Также обратите внимание на то, как переменные из предыдущих ячеек, содержащие данные из CSV-файла, используются в последующих ячейках в том случае, если по отношению к первым была нажата кнопка «Run».
Это простейший способ создания интерактивного проекта Data Science!
На сервере Jupyter есть несколько меню, с помощью которых от проекта можно получить максимум. С их помощью можно взаимодействовать с notebook, читать документацию популярных библиотек Python и экспортировать проект для последующей демонстрации.
Редактировать (Edit): используется, чтобы вырезать, копировать и вставлять код. Здесь же можно поменять порядок ячеек, что понадобится для демонстрации проекта.
Вставить (Insert): для добавления ячеек перед или после выбранной.
Ячейка (Cell): отсюда можно запускать ячейки в определенном порядке или менять их тип.
Помощь (Help): в этом разделе можно получить доступ к важной документации. Здесь же упоминаются горячие клавиши для ускорения процесса работы. Наконец, тут можно найти ссылки на документацию для самых важных библиотек Python: Numpy, Scipy, Matplotlib и Pandas.
Python. Урок 6. Работа с IPython и Jupyter Notebook
IPython представляет собой мощный инструмент для работы с языком Python. Базовые компоненты IPython – это интерактивная оболочка для с широким набором возможностей и ядро для Jupyter. Jupyter notebook является графической веб-оболочкой для IPython, которая расширяет идею консольного подхода к интерактивным вычислениям.
Основные отличительные особенности данной платформы – это комплексная интроспекция объектов, сохранение истории ввода на протяжении всех сеансов, кэширование выходных результатов, расширяемая система “магических” команд, логирование сессии, дополнительный командный синтаксис, подсветка кода, доступ к системной оболочке, стыковка с pdb отладчиком и Python профайлером.
IPython позволяет подключаться множеству клиентов к одному вычислительному ядру и, благодаря своей архитектуре, может работать в параллельном кластере.
В Jupyter notebook вы можете разрабатывать, документировать и выполнять приложения на языке Python, он состоит из двух компонентов: веб-приложение, запускаемое в браузере, и ноутбуки – файлы, в которых можно работать с исходным кодом программы, запускать его, вводить и выводить данные и т.п.
Веб приложение позволяет:
Ноутбуки – это файлы, в которых сохраняются исходный код, входные и выходные данные, полученные в рамках сессии. Фактически, он является записью вашей работы, но при этом позволяет заново выполнить код, присутствующий на нем. Ноутбуки можно экспортировать в форматы PDF, HTML.
Установка и запуск
Jupyter Notebook входит в состав Anaconda. Описание процесса установки можно найти в первом уроке. Для запуска Jupyter Notebook перейдите в папку Scripts (она находится внутри каталога, в котором установлена Anaconda) и в командной строке наберите:
В результате будет запущена оболочка в браузере.
Примеры работы
Будем следовать правилу: лучше один раз увидеть… Рассмотрим несколько примеров, выполнив которые, вы сразу поймете принцип работы с Jupyter notebook.
Запустите Jupyter notebook и создайте папку для наших примеров, для этого нажмите на New в правой части экрана и выберите в выпадающем списке Folder.
По умолчанию папке присваивается имя “Untitled folder”, переименуем ее в “notebooks”: поставьте галочку напротив имени папки и нажмите на кнопку “Rename”.
Зайдите в эту папку и создайте в ней ноутбук, воспользовавшись той же кнопкой New, только на этот раз нужно выбрать “Python [Root]”.
В результате будет создан ноутбук.
.
Код на языке Python или текст в нотации Markdown нужно вводить в ячейки:
Если это код Python, то на панели инструментов нужно выставить свойство “Code”.
Если это Markdown текст – выставить “Markdown”.
Для начал решим простую арифметическую задачу: выставите свойство “Code”, введите в ячейке “2 + 3” без кавычек и нажмите Ctrl+Enter или Shift+Enter, в первом случае введенный вами код будет выполнен интерпретатором Python, во втором – будет выполнен код и создана новая ячейка, которая расположится уровнем ниже так, как показано на рисунке.
Если у вас получилось это сделать, выполните еще несколько примеров.
Основные элементы интерфейса Jupyter notebook
У каждого ноутбука есть имя, оно отображается в верхней части экрана. Для изменения имени нажмите на его текущее имя и введите новое.
Из элементов интерфейса можно выделить, панель меню:
и рабочее поле с ячейками:
Ноутбук может находиться в одном из двух режимов – это режим правки (Edit mode) и командный режим (Command mode). Текущий режим отображается на панели меню в правой части, в режиме правки появляется изображение карандаша, отсутствие этой иконки значит, что ноутбук находится в командном режиме.
Для открытия справки по сочетаниям клавиш нажмите “Help->Keyboard Shortcuts”
В самой правой части панели меню находится индикатор загруженности ядра Python. Если ядро находится в режиме ожидания, то индикатор представляет собой окружность.
Если оно выполняет какую-то задачу, то изображение измениться на закрашенный круг.
Запуск и прерывание выполнения кода
Для добавления новой ячейки используйте Insert->Insert Cell Above и Insert->Insert Cell Below.
Для запуска ячейки используете команды из меню Cell, либо следующие сочетания клавиш:
Ctrl+Enter – выполнить содержимое ячейки.
Shift+Enter – выполнить содержимое ячейки и перейти на ячейку ниже.
Alt+Enter – выполнить содержимое ячейки и вставить новую ячейку ниже.
Как сделать ноутбук доступным для других людей?
Существует несколько способов поделиться своим ноутбуком с другими людьми, причем так, чтобы им было удобно с ним работать:
Вывод изображений в ноутбуке
Печать изображений может пригодиться в том случае, если вы используете библиотеку matplotlib для построения графиков. По умолчанию, графики не выводятся в рабочее поле ноутбука. Для того, чтобы графики отображались, необходимо ввести и выполнить следующую команду:
%matplotlib inline
Пример вывода графика представлен на рисунке ниже.
Магия
Важной частью функционала Jupyter Notebook является поддержка магии. Под магией в IPython понимаются дополнительные команды, выполняемые в рамках оболочки, которые облегчают процесс разработки и расширяют ваши возможности. Список доступных магических команд можно получить с помощью команды
%lsmagic
Для работы с переменными окружения используется команда %env.
Запуск Python кода из “.py” файлов, а также из других ноутбуков – файлов с расширением “.ipynb”, осуществляется с помощью команды %run.
Для измерения времени работы кода используйте %%time и %timeit.
%%time позволяет получить информацию о времени работы кода в рамках одной ячейки.
%timeit запускает переданный ей код 100000 раз (по умолчанию) и выводит информацию среднем значении трех наиболее быстрых прогонах.
Информацию по остальным магическим командам можете найти здесь:
Интересные примеры ноутбуков, в которых довольно полно раскрыты возможности Jupyter Notebook можно найти в ресурсах, перечисленных ниже.
P.S.
Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”. 
Python. Урок 6. Работа с IPython и Jupyter Notebook : 2 комментария
” это интерактивная оболочка для с широким набором возможностей ”
после ДЛЯ пропало слово
Ipynb — кто это и с чем его есть?
Что такое этот ваш jupyter notebook?
Jupyter-ноутбук — это среда разработки, где сразу можно видеть результат выполнения кода и его отдельных фрагментов. Отличие от традиционной среды разработки в том, что код можно разбить на куски и выполнять их в произвольном порядке. Представьте, что вы можете написать кусочек кода на салфетке и сказать салфетке: «Выполнись».
Немного объясню по подробнее, jupyter notebook это своего рода python, только модифицированный. Представьте, что Вам нужно на основе результатов предикта построить график, или допустим у Вас есть какая-та модель, и на основе её надо построить график в matplotlib или seoborn. Если база данных большая, то что бы изменить какую-лиюо строчку, или слой в модели и заново все просчитать потребуется много времени. С ipynb же вы можете загрузить допустим датасет один раз, и дальше не делать это повторно при рестарте кода. Здорово же!)
Существует множество редакторов для формата ipynb, но зачастую подготовка к кодингу занимает много времени, я же предлагаю воспользоваться Visual Studio Code.
Кто не знает или не работал с Vs, установить ее можно по этой ссылке.
Дальше следует установить python и подключить его к vs.
Когда у нас есть vs с подключенным python мы можем приступить к скачиванию jupyter notebook. Сделать это можно перейдя к вкладке Extensions в панели слева или нажав Ctrl+Shift+X
Lightshot крутая штука) 
Там будет поле поиска в которое нужно забить слово Jupyter. Из всех плагинов надо выбрать этот. И нажать Install. Собственно все) Теперь надо лишь дождаться уведомления о том, что плагин скачен.
Самое интересное. Начало кодинга
Я буду использовать датасет про уровень счастья в разных годах и странах, и уровень доллара.
По нажатию на зеленый треугольник мы загрузим эти библиотеки, тут и начинается магия jupyter. Мы импортируем библиотеки, и все мы больше не должны тратить на это время.
Но вся прелесть не только в этом, в итоге мы получаем файл с кодом и картинками в нем! Теперь если мы хотим выложить это на гитхаб у нас будут красивый код с картинками
2-я часть выйдет скоро, она будет про дополнительную библиотеку Ipython.
Особенности Jupyter Notebook, о которых вы (может быть) не слышали
Jupyter Notebook – это крайне удобный инструмент для создания красивых аналитических отчетов, так как он позволяет хранить вместе код, изображения, комментарии, формулы и графики:
Ниже мы расскажем о некоторых фишках, которые делают Jupyter очень крутым. О них можно прочитать и в других местах, но если специально не задаваться этим вопросом, то никогда и не прочитаешь.
Jupyter поддерживает множество языков программирования и может быть легко запущен на любом сервере, необходим только доступ по ssh или http. К тому же это свободное ПО.
Основы
Список хоткеев вы найдете в Help > Keyboard Shortcuts (список периодически дополняется, так что не стесняйтесь заглядывать туда снова).
Отсюда можно получить представление о взаимодействии с блокнотом (notebook). Если вы будете постоянно работать c Jupyter, большинство комбинаций вы быстро выучите.
Экспорт блокнота
Простейший способ — сохранить блокнот в формате IPython Notebook (.ipynb), но так как их используют не все, есть и другие варианты:
Построение графиков
Есть несколько вариантов построения графиков:
Magic-команды
Магические команды (magics) превращают обычный python в магический python. Magic-команды — это ключ к могуществу IPython’а.
Можно управлять переменными среды для вашего блокнота без перезапуска Jupyter-сервера. Некоторые библиотеки (такие, как theano) используют переменные среды, чтобы контролировать поведение, и %env — самый удобный способ.
Выполнение shell-команд
В Notebook можно вызвать любую shell-команду. Это особенно удобно для управления виртуальной средой.
Подавление вывода последней строки
Иногда вывод не нужен, и в этом случае можно или использовать команду pass с новой строки, или поставить точку запятой в конце строки:
вызовет следующее всплывающее окно:
Используйте %run для выполнения кода на Python
Но эта команда может выполнять и другие блокноты из Jupyter! Иногда это очень полезно.
Обратите внимание, что %run — это не то же, что импорт python-модуля.
Загрузит код напрямую в ячейку. Можно выбрать файл локально или из сети.
Если раскомментировать и выполнить код ниже, содержание ячейки заменится на содержание файла.
%store — ленивая передача данных между блокнотами
%who для анализа переменных глобального пространства имен
Тайминг
Если вы хотите замерить время выполнения программы или найти узкое место в коде, на помощь придет IPython.
Профилирование: %prun, %lprun, %mprun
%lprun позволяет профилировать с точностью до строк кода, но, кажется, в последнем релизе Python он не работает, так что в этот раз обойдемся без магии:
Дебаг с помощью %debug
У Jupyter есть собственный интерфейс для ipdb, что позволяет зайти внутрь функции и посмотреть, что в ней происходит.
Это не PyCharm — потребуется время, чтобы освоить, но при необходимости дебага на сервере это может быть единственным вариантом (кроме pdb через терминал).
Немного более простой способ — команда %pdb, которая активирует дебаггер, когда выбрасывается исключение:
Запись формул в LateX
Маркдаун ячейки могут отрисовывать формулы LateX с помощью MathJax.
Маркдаун — важная часть блокнотов, так что не забывайте использовать его выразительные возможности!
Использование разных языков внутри одного блокнота
Если вы соскучились по другим языкам программирования, можете использовать их в Jupyter Notebook:
Анализ Big Data
Существует несколько решений, чтобы запрашивать/обрабатывать большие объемы данных:
Ваши коллеги могут экспериментировать с вашим кодом, ничего не устанавливая
Такие сервисы, как mybinder, предоставляют доступ к Jupiter Notebook со всеми установленными библиотеками, так что пользователь может с полчаса поиграться с вашим кодом, имея под рукой только браузер.
Вы также можете установить вашу собственную системы с помощью jupyterhub, что очень удобно, если вы проводите мини-курс или мастер-класс и вам некогда думать о машинах для студентов.
Написание функций на других языках
Иногда скорости NumPy бывает недостаточно, и мне необходимо написать немного быстрого кода. В принципе, можно собрать нужные функции в динамические библиотеки, а затем написать обертку на Python…
Но гораздо лучше, когда скучная часть работы сделана за нас, правда?
Ведь можно написать нужные функции на Cython или Fortran и использовать их напрямую из кода на Python.
Для начала нужно установить модули
Лично я предпочитаю Fortran, на котором, я считаю, удобно писать функции для обработки большого объема численных данных. Подробнее о его использовании можно почитать здесь.
Должен заметить, что есть и другие способы ускорить ваш код на Python. Примеры можно найти в моем блокноте.
Множественный курсор
С недавнего времени Jupyter поддерживает множественный курсор, такой, как в Sublime или IntelliJ!
Источник: swanintelligence.com/multi-cursor-in-jupyter.html
Расширения Jupyter-contrib
устанавливаются с помощью
Это целое семейство различных расширений, включая, например, jupyter spell-checker и code-formatter, которых по умолчанию в Jupyter нет.
RISE: презентации в Notebook
Расширение, написанное Damian Avila, позволяет демонстрировать блокноты как презентации. Пример такой презентации: bollwyvl.github.io/live_reveal/#/7
Это может пригодиться, если вы обучаете использованию какой-либо библиотеки.
Система вывода Jupyter
Блокноты отображаются в HTML, и вывод ячейки тоже может быть в формате HTML, так что вы можете выводить все, что душе угодно: видео, аудио, изображения.
В этом примере я просматриваю содержимое директории с картинками в моем репозитории и отображаю первые пять из них.
Я мог бы получить тот же список bash-командой,
потому что magic-команды и bash-вызовы возвращают переменные Python:
Повторное подключение к ядру
Давным давно, если вы запускали какой-нибудь долгий процесс и в какой-то момент подключение к серверу IPython прерывалось, вы полностью теряли возможность отслеживать процесс вычислений (если только вы не записывали эти данные в файл). Приходилось или прерывать работу ядра с риском потерять некоторые результаты, или ждать окончания процесса, не имея представления о том, что в данный момент происходит.
Теперь опция Reconnect to kernel позволяет заново подключиться к работающему ядру, не прерывая вычислений, и увидеть последний вывод (хотя какая-то часть вывода все же будет потеряна).
Пишите ваши посты в Notebook
такие, как этот. Используйте nbconvert, чтобы экспортировать в HTML.