(Desarrolladores estrella de Python para mejorar las habilidades de Python)
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Jupyter Notebook es un artefacto para que todos los desarrolladores compartan su trabajo. Proporciona una forma conveniente de compartir Notebooks: combinando texto, código e imágenes para transmitir información a la audiencia más rápidamente. En la actualidad, Jupyter Notebook se ha aplicado a campos como el análisis de datos y la ciencia de datos.
Sin embargo, la mayoría de los desarrolladores solo entienden su pelaje. Los desarrolladores utilizan las funciones básicas de Jupyter Notebook para escribir código Python y mostrar imágenes. ¿Pero sabes que hay muchas funciones personalizadas en Jupyter? Estas interesantes opciones pueden ayudarlo a usar el cuaderno Jupyter para escribir código y mostrar diagramas de manera más eficiente.
Este artículo presentará 4 formas de mejorar las funciones de Jupyter Notebook.
1. Ejecutar comandos de Shell
En texto técnico o de programación, shell significa una forma de interactuar con una computadora usando texto. El shell de Unix más popular es Bash (Bourne Again SHell), que es el shell predeterminado del terminal en máquinas Linux.
Cuando trabaje con Python, a menudo alternará entre escribir código Python y usar comandos de shell. Por ejemplo, desea utilizar Python para leer un archivo en el disco y esto requiere que confirme el nombre del archivo. Normalmente, debe ingresar ls en la terminal para obtener una lista de todos los archivos y carpetas en el directorio actual. Pero cambiar de un lado a otro de esta manera es muy engorroso e ineficiente.
Lo bueno es que Jupyter puede ejecutar comandos de Shell sin siquiera salir del navegador. ¡Solo agregue un signo de exclamación! Delante del comando de shell y Jupyter lo convertirá a Bash. Agregue un signo de exclamación! Delante de cualquier comando, y se pueden ejecutar en Python Jupyter Notebook.
# Listing folder contents
>>> !ls
mynotebook.ipynb stuff.txt# Getting the current directory
>>> !pwd
/home/george/github/project_1# Printing from Bash
>>> !echo "Pizza is delicious!"
Pizza is delicious!
También podemos asignar la salida de un comando de shell a una variable de Python de la siguiente manera:
# Getting the current directory.
# The variable "X" now contains ["/home/george/github/project_1"]
X = !pwd
2. Cambiar tema
Muchos editores de texto e IDE de programación tienen temas personalizados. Uno de los temas favoritos de los desarrolladores son los temas oscuros (como monaki), porque los temas oscuros se ven más cómodos para los desarrolladores que miran la pantalla todo el día. Afortunadamente, Jupyter tiene un complemento que permite a los usuarios elegir los temas ellos mismos.
Para instalar el complemento, solo necesita ejecutar el siguiente comando pip en la terminal:
pip install jupyterthemes
Ejecute el siguiente comando para obtener una lista de temas disponibles:
jt -l
Al momento de escribir este artículo, los temas para elegir incluyen:
chesterish
grade3
gruvboxd
gruvboxl
monokai
oceans16
onedork
solarizedd
solarizedl
Echa un vistazo a estos temas, como se muestra en la imagen a continuación, tenemos muchas opciones de color diferentes.
solarizedd (izquierda), gruvboxl (medio), grade3 (derecha).
3. Extensión del cuaderno
Las extensiones de Jupyter Notebook (nbextensions) son algunos módulos de JavaScript, puede usarlos para mejorar la función y el uso de Notebook. El complemento de extensión esencialmente modifica la interfaz de usuario de Jupyter para lograr funciones más sólidas.
Primero instalamos nbextensions a través de pip:
pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install
Una vez completada la instalación, inicie Jupyter. Verá una nueva opción: NBextensions. Después de seleccionarlo, verá una gran cantidad de opciones de complemento de extensión de Jupyter Notebook.
Mediante una búsqueda rápida, puede ver las funciones de estas extensiones. A continuación, presentaré algunos de los complementos más importantes.
Tabla de contenido
Como el nombre lo describe, la Tabla de contenido genera automáticamente una tabla de contenido basada en el título creado por # en el cuaderno. Por ejemplo, creé el siguiente título en el cuaderno:
# This is a super big title
## This is a big title
### This is a medium title
#### This is a small title
Se generará un directorio a la izquierda. Haga doble clic en el título para vincular al contenido del capítulo correspondiente. ¡Esta función es muy conveniente cuando el portátil es muy grande y tiene muchas opciones!
Retaguardia
La finalización de código es una característica común que tienen la mayoría de los IDE, como PyCharm. A los desarrolladores les gusta esta función porque les facilita el trabajo. Los desarrolladores no necesitan recordar todos los comandos, el IDE preparará todo.
Hinterland puede completar la finalización del código en Jupyter Notebook. A medida que escribe, verá algunas sugerencias de finalización de código. Especialmente cuando busca comandos de bibliotecas externas (se muestran ejemplos a continuación). ¡Esto es muy conveniente!
Células partidas
Dividir celdas permite a los desarrolladores ver 2 celdas una al lado de la otra. Esta función es muy conveniente cuando tiene dos celdas relacionadas (como la descripción y su icono correspondiente).
4. Utilice Qgrid para explorar marcos de datos
La última parada es Qgrid, que permite a los desarrolladores explorar y editar marcos de datos sin usar código complejo de Pandas. Qgrid puede representar interactivamente los marcos de datos de pandas en el cuaderno Jupyter, por lo que puede realizar algunos controles intuitivos, como desplazarse, ordenar y filtrar, y hacer doble clic en las celdas para editar marcos de datos.
Primero instalamos Qgrid:
pip install qgrid
jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension
Para usar Qgrid para renderizar un marco de datos, los desarrolladores solo necesitan importar Qgrid y luego ingresar el marco de datos en la función show_grid:
import qgrid
qgrid_widget = qgrid.show_grid(df, show_toolbar=True)
qgrid_widget
De esta manera, puede realizar muchas operaciones interactivas en el marco de datos:
Agregar y eliminar filas;
Fila de filtro
Edita la celda.
Ingrese más parámetros en la función show_grid para realizar otras operaciones interactivas. Para conocer todas las funciones de Qgrid, consulte: https://github.com/quantopian/qgrid.
Las anteriores son 4 formas de mejorar las funciones de Jupyter Notebook.
Enlace original: https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
Lectura recomendada
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Buen articulo, estoy leyendo ❤️