鹤啸九天 自律更自由，平凡不平庸 Less is More

Jupyter 学习笔记

2016-06-26
编程语言
       
阅读量次

Notes（温馨提示）:

  1. ★ 首次阅读建议浏览：导航指南, 或划到本页末尾, 或直接点击跳转, 查看全站导航图
  2. ★ 右上角工具条搜索文章，右下角二维码关注微信公众号（鹤啸九天），底栏分享、赞赏、评论。
  3. ★ 转载请注明文章来源，知识点积累起来不容易，水滴石穿，绳锯木断，谢谢理解
  4. ★ 如有疑问，邮件讨论，欢迎贡献优质资料

Jupyter

Jupyter Lab使用教程

Jupyter 介绍

Jupyter 是一个开源的、交互式的计算环境，旨在为科学计算、数据分析和机器学习等领域提供支持。其核心在于Jupyter Notebook，一种Web应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化以及文本的文档。Jupyter支持超过40种编程语言，包括Python、R、Julia和Scala等

Jupyter 核心特性

Jupyter核心特性

  • 代码和数据的交互式执行：用户可以一步步执行代码块，立即看到每步的输出结果。
  • 支持Markdown和HTML：这使得用户可以在同一文档中添加说明、数学方程、图像和视频等。
  • 数据可视化：集成各种图表库，如Matplotlib、Plotly等，方便直观展示数据分析结果。
  • 多语言支持：通过所谓的“kernels”，Jupyter可以运行多种编程语言的代码。
  • 易于共享：Jupyter Notebook可以导出为多种格式，包括HTML、PDF、Markdown等，便于共享和展示。

Jupyter 架构

Jupyter 架构 分为几个核心组件，这些组件共同工作，提供了一个强大且可扩展的环境，旨在改进交互式数据科学和科学计算的工作流程。

核心组件

核心组件

  • Jupyter Notebook / JupyterLab：前端界面：用户通过Web浏览器与之交互的图形界面。对于Jupyter Notebook，它是一个单一的Web应用程序，而JupyterLab提供了一个更为灵活和可扩展的工作环境，类似于一个Web版的IDE。
  • Notebook服务器：服务器组件：作为前端界面和后端执行环境（内核）之间的桥梁。它处理来自用户界面的请求，如打开笔记本、保存更改、执行代码单元，并将这些请求转发给适当的内核来执行。
  • 内核（Kernels）：代码执行引擎：内核是与特定编程语言相关的进程，负责执行用户代码。每种支持的编程语言（Python、R、Julia等）都有自己的内核。Jupyter通过一个通用的消息协议与内核通信，这使得Jupyter能够支持多种编程语言。
  • JupyterHub：多用户服务器：JupyterHub是一个可选组件，使多个用户能够同时访问Jupyter服务器的不同实例。它适用于教育、科研和企业环境，提供用户管理、认证和资源分配等功能。
  • nbconvert：文档转换工具：nbconvert允许用户将Jupyter笔记本转换为其他格式，如HTML、PDF、Markdown等，便于分享和发布。

工作流程

工作流程

  • 用户在Web浏览器中打开Jupyter Notebook或JupyterLab。
  • Notebook服务器处理用户请求，比如创建新的笔记本或打开已有笔记本。
  • 当用户在笔记本中执行代码时，服务器将代码发送到相应的内核。
  • 内核执行代码，并将结果返回给服务器，服务器再将结果显示给用户。
  • 用户可以将笔记本保存在服务器上，也可以使用nbconvert将笔记本导出为其他格式。

Jupyter 生态

Jupyter生态系统由多个组件和工具构成，旨在提供一个全面的、互联的平台以支持交互式数据科学和科学计算。以下是Jupyter生态系统中的一些关键组件：

  • Jupyter Notebook：这是Jupyter项目的核心组件，一个开源的Web应用程序，允许用户创建和分享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。
  • JupyterLab：JupyterLab是Jupyter Notebook的下一代Web界面，提供一个灵活且集成的开发环境，支持笔记本、代码控制台、文本编辑器、终端、数据文件查看等多种工具。
  • JupyterHub：JupyterHub允许多个用户通过浏览器访问Jupyter Notebook环境。它适用于教育、科研和企业环境，可以部署在云平台或本地服务器上，实现资源的集中管理和分配。
  • nbconvert：nbconvert是一个工具，允许用户将Jupyter笔记本转换为其他格式，如HTML、PDF、Markdown、Python脚本等，便于分享和发布。
  • IPython：IPython是交互式Python的强化版，提供了一个富交互性的命令行界面和一个架构，用于并行计算。在Jupyter Notebook中运行的Python代码实际上是通过IPython内核执行的。
  • Jupyter Kernels：Jupyter支持超过40种编程语言，这是通过各种“内核”（Kernels）实现的。内核是与特定编程语言交互的程序。除了Python，还有R、Julia、Scala等多种语言的内核。
  • Binder：Binder是一个开源的Web服务，允许用户在没有任何配置的情况下，直接在浏览器中运行Jupyter笔记本环境。用户只需提供Git仓库的URL，Binder就会创建一个包含这些笔记本的环境。
  • Voilà：Voilà可以将Jupyter笔记本转换为交互式仪表板，使得笔记本不仅可以作为分析和研究的工具，还可以用于构建交互式的Web应用。
  • Nbgrader：Nbgrader是一种用于Jupyter笔记本的自动化作业分发和评分工具，广泛应用于教学场景。
  • Jupyter Widgets：Jupyter Widgets（也称为ipywidgets）是一种交云计算工具，允许在Jupyter笔记本中嵌入交互式HTML控件。
  • Jupyter Community：除了这些技术组件，Jupyter项目还拥有一个活跃的社区，包括开发者、贡献者和用户，他们不断地贡献代码、分析、教程和反馈，推动Jupyter生态系统的发展。

Jupyter生态系统的这些组件相互协作，为数据分析、科学研究、教学等提供了强大、灵活和易用的工具集。

Jupyter资源与工具库大全

  • Notebook环境 13 个项目
  • 交互式小部件和可视化 49 个项目
  • Jupyter 拓展 23 个项目
  • Jupyter-magic 拓展 10 个项目
  • Jupyter内核 36 个项目
  • Jupyter-Notebook 分享与格式转换 23 个项目
  • Jupyter-Notebook 工具 24 个项目
  • JupyterLab 渲染器 7 个项目
  • JupyterLab 主题 8 个项目
  • JupyterLab 扩展 50 个项目
  • JupyterHub 认证 15 个项目
  • JupyterHub 容器等 8 个项目
  • Jupyter组件 3 个项目
  • Others 4 个项目

Jupyter Notebook

Jupyther notebook , 即 Ipython notebook，把代码、图像、注释、公式和作图集于一处，从而实现可读性分析的一种灵活的工具。

  • Jupyter Notebook 默认使用 Python内核，这就是为什么它原名 IPython Notebook。

Jupyter notebook 是 Jupyter 项目的产物——Jupyter这个名字是它要服务的三种语言的缩写：Julia，Python和R，这个名字与“木星（jupiter）”谐音。

Jupyter Notebooks 包含了代码、元数据、内容和输出的结构化数据。当保存到磁盘时，文件扩展名为.ipynb，并使用JSON结构。

JupyterLab

JupyterLab 是 Jupyter项目的下一代Web-based交云计算环境，旨在提供一个统一的、集成的开发环境（IDE）体验，同时保持了Jupyter Notebook的核心特性。

  • 开源，并设计成可扩展，可通过安装扩展来增加新的功能。
  • JupyterLab 不仅支持笔记本，还支持代码控制台、文本编辑器、终端以及自定义组件等，所有这些都可以在同一个窗口中使用。

JupyterLab 是 Jupyter Notebook 的演进版本，旨在提供更加现代化和强大的用户体验。

  • 虽然JupyterLab和Jupyter Notebook共享许多相同的底层技术和概念，但JupyterLab提供了更为灵活和强大的界面，支持更多种类的工作流程和集成开发环境的特性。

核心特性：

  • 灵活的工作区：JupyterLab的用户界面允许你自定义布局，可以同时打开和查看多个文档（包括笔记本、数据文件、文本文件等）。
  • 集成的开发环境：它集成了代码编辑器、交互式控制台、图形显示等多种工具，支持多种编程语言。
  • 丰富的扩展支持：可以通过安装第三方扩展来增强JupyterLab的功能，比如支持更多语言的内核、主题、数据可视化工具等。
  • 交互式数据探索：支持交互式数据可视化和操作，使数据分析和模型构建过程更直观。
  • 文件和目录管理：内置文件浏览器使得管理笔记本文件、数据文件和其他文档更加方便。

安装

Jupyter

安装：

pip install jupyter
  • 速度慢？设置清华源：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

JupyterLab

安装JupyterLab通常很简单，如果已经有Python环境，可以通过pip安装：

pip install jupyterlab

安装完成后，通过命令行启动：

jupyter lab

这将启动一个本地服务器，并在默认的Web浏览器中打开JupyterLab的界面。

Notebook 扩展功能

加强版+自定义主题

安装以下插件可以启动加强版功能

  • 功能：
    • 目录：Table of Content
    • 自动保存：autosave time
    • 代码折叠：codfolding、codefolding in editor
    • 颜色高亮：选中单词高亮，highlighter、 highlight selected word
    • 启动jupyter服务后，在web主页，点击”Nbextensions”，勾选对应功能
  • 主题定制
# 安装扩展插件，含目录插件
pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user
# 跟上面什么区别？
pip install jupyter_nbextensions_configurator
jupyter nbextensions_configurator enable --user
#重启jupyter

# 安装jupyter主题包
pip install jupyterthemes
#更新主题
pip install --upgrade jupyterthemes 
# 启用主题
jt -t grade3 -f fira -fs 13 -cellw 90% -ofs 11 -dfs 11 -T 
# 启动jupyter服务

更换 conda kernel

jupyter notebook 启动后，有默认的 kernel（Python版本）

问题：

  • 使用 miniconda 创建虚拟环境后，jupyter 无法使用

【2024-3-8】解决：关联 conda 虚拟环境

# 准备虚拟环境
conda create -n py38 python=3.8 pytorch
source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh # 如果提示要先 conda init，而实际上不起作用时，执行此句
conda activate py38 # 激活环境, 非必须
# 安装 ipykernel
pip install ipykernel
# 关联 conda 环境: py38
python -m ipykernel install --user --name py38 --display-name "Python (py38)"
# jupyter notebook 页面设置：左上角 Kernel → Change Kernel, 或 右上角 → 虫子区域附近的Python版本显示 → 点击等待1min，就能看到新建的 conda 环境名

Notebook 服务启动

常规启动

问题

  • 【2024-3-6】设置本机ip，启动jupyter报错

解决：

  • 临时解法:
    • 将ip值设置为 0.0.0.0
    • 启动服务后，复制生成的链接, 手工修改ip为真实ip
      • 整串贴到浏览器
      • 或贴域名部分，然后填入token
  • 永久解法: 重新设置 jupyter远程访问，【2024-3-6】实践失败，远程token配置无解
wqw@singapore:~$ jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888
# 报错： OSError: [Errno 99] Cannot assign requested address
# http://127.0.0.1:8888/?token=bae33029f5f21e2c01e51c499287874828e5eda5eec483e2
# http://8.219.219.248:8888/?token=bae33029f5f21e2c01e51c499287874828e5eda5eec483e2
# http://8.219.219.248:8888, 填入token

远程访问

详细步骤如下：

  • 查看服务端ip：
ifconfig \| grep "inet " \| grep -v 127.0.0.1 # 如ip=10.97.182.142
  • 生成配置文件：
# 服务端
jupyter notebook --generate-config

打开ipython，生成密码：

  • 服务端终端输入：ipython
  • 继续输入：
from notebook.auth import passwd;passwd() # python2
from IPython.lib import passwd;passwd() # python3
# python>3.8上述方法已失效：AttributeError: module 'IPython.lib' has no attribute 'passwd'
python -c "from notebook.auth import passwd; print(passwd())" # python 3.10
# 输入访问密码
# 复制生成的密文：'sha:ce.....',

【2023-10-23】python>3.8上述方法已失效：AttributeError: module ‘IPython.lib’ has no attribute ‘passwd’

  • 新版ipython （8.*）不支持以上操作， the module security is missing…
# ---- 仅适用于 ipython 7系列 ----
import IPython.lib.security as security
security.passwd()
# ---------------------------
from notebook.auth import passwd # 无效，依然无法识别
hash=passwd('example')
hash=passwd('example', 'sha1')
# ------ 回退到7也不行 ------
pip install ipython==7.23.1

无解中

【2023-3-4】jupyternotebook

  • 修改配置文件
vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
# 更新如下参数：
c.NotebookApp.ip='*' # 就是设置所有ip皆可访问
c.NotebookApp.password = u'sha:ce...' # 刚才复制的那个密文'
c.NotebookApp.open_browser = False # 禁止自动打开浏览器
c.NotebookApp.port =8888 # 随便指定一个端口
  • 启动服务端jupyter
# 执行：
jupyter notebook --ip=10.84.154.79 # ip可以省略
jupyter notebook --allow-root # 允许root账户
# 扔后台：
nohup jupyter notebook --ip=10.84.154.79 &
  • 客户端访问：http://10.97.182.142:8888/tree
    • 初次需要账户登录，输入设置过的访问密码
  • 注：请及时替换ip
jupyter notebook --no-browser --port 6000 --ip=192.168.1.103
  • [2018-1-4]如果依赖python虚拟环境(virtualenv)，需要先激活再启动notebook
source ~/wqw/bin/activate
nohup jupyter notebook --ip=`ifconfig eth | awk '/inet/{print $2}'` &>log.txt &
nohup jupyter notebook --ip=10.37.139.225 &>log_notebook.txt & # 不指定ip也行

常见功能

编辑器设置

  • 显示目录
    • 菜单栏 View —> Table of Contents
  • 显示行号
    • 菜单栏 View —> Show Line Numbers
  • 切换: notebook <–> jupyter Lab
    • 菜单栏 View —> Open in Jupyter Lab/Notebook

快捷命令

通用快捷键

通用快捷键（两种模式通用）

  • Shift-Enter : 运行本单元，选中下个单元
  • Ctrl-Enter : 运行本单元
  • Alt-Enter : 运行本单元，在其下插入新单元
  • Ctrl-S: 保存并检查

命令行模式

命令行模式(按 Esc 生效)快捷键

  • A：在当前单元格上方插入一个新单元格。
  • B：在当前单元格下方插入一个新单元格。
  • C：复制当前单元格。
  • V：粘贴到当前单元格下方。
  • D, D（按两次 D 键）：删除当前单元格。
  • Z：撤销删除单元格。
  • M：将当前单元格转换为 Markdown 类型。
  • Y：将当前单元格转换为代码类型。
  • Enter：进入编辑模式
  • Shift-M: 合并选中单元格, 如果只有一个单元格被选中，合并下方的单元格
  • Shift-空格: 向上滚动
  • 空格: 向下滚动

编辑模式

编辑模式(按 Enter 生效)快捷键

  • Ctrl + Shift + -：从当前光标位置分割单元格。
  • Esc：返回命令模式。
  • Ctrl-Z : 撤销
  • Ctrl-Shift-Z : 重做
  • Ctrl-/: 注释或解除注释
  • Ctrl-D: 删除整行

自定义快捷方式

在 JupyterLab 中，快捷方式可以通过用户界面或直接编辑 JSON 设置进行自定义。这使得用户可以根据自己的工作习惯调整快捷键，以达到最佳的工作效率。

你可以通过点击左侧边栏的 Settings（设置）> Advanced Settings Editor（高级设置编辑器）> Keyboard Shortcuts（键盘快捷方式）来自定义快捷方式或查看快捷方式

魔法命令

在 Jupyter Notebook 和 IPython 终端中，魔法命令（Magic Commands）是一些以 % 或 %% 开头的特殊命令，提供了一种快速实现各种常见任务的方法，从而使得工作流程更加高效。这些命令不是 Python 语言的一部分，而是 IPython 系统的一种增强功能。

魔法命令分为两种：行魔法（Line Magics）和单元格魔法（Cell Magics）。

  • 行魔法（line magic）：以单个%字符作为前缀，作用于单行输入
  • 单元魔法（cell magic）：以两个%%作为前缀，作用于多行输入。

查看魔法命令

  • %magic: 输出所有魔法指令帮助文档
  • %lsmagic：列出所有magics命令
  • %quickref：输出所有魔法指令的简单版帮助文档
  • %MagicName?：输出某个魔法命令详细帮助文档

查看魔法命令简单版的帮助文档

行魔法（Line Magics）

行魔法以单个百分号 % 开头，作用于行中的内容。它们仅对其后紧跟的单个行命令有效。例如：

  • %timeit：这个魔法命令用于测量单行 Python 语句的执行时间。
  • %matplotlib inline：这使得 Jupyter Notebook 可以内联显示 Matplotlib 生成的图形。
  • %pwd：显示当前工作目录的路径。
  • %cd 进入目录命令
  • %env：列出当前环境变量或设置新的环境变量。
  • %prun statement 通过cProfile执行statement，并打印分析器的结果
  • %run script.py 在ipython中执行一个外部的脚本文件
  • %pdb 在异常发生后自动计入调试器
  • %debug 从最新的异常跟踪的底部进入交互式调试器
  • %precision：设置浮点数输出精度。

单元格魔法（Cell Magics）

单元格魔法以双百分号 %% 开头，作用于整个单元格的内容。例如：

  • %%!：执行 shell 命令并返回输出。
  • %%bash：在 bash shell 内执行单元格内的代码。
  • %%sh：同 %%bash，在 shell 中执行代码。
  • %%system (%%sx)：执行单元格内的系统命令。
  • %%capture：捕获单元格的输出（包括 stdout、stderr 和 IPython 的富文本输出）。
  • %%prun：使用 Python 的分析器（profiler）运行单元格内的代码，显示性能分析结果。
  • %%time：测量单元格内代码的执行总时间。
  • %%timeit：使用 Python 的 timeit 模块，多次执行单元格的代码以获得更准确的平均执行时间。
  • %%debug：在单元格内的代码触发的异常后启动 Python 调试器。
  • %%writefile：将单元格的内容写入一个文件。
  • %%HTML：以 HTML 格式渲染单元格内的内容。
  • %%markdown：将单元格内的内容作为 Markdown 渲染。
  • %%latex：将单元格内的内容作为 LaTeX 渲染。
  • %%svg：将单元格内的内容作为 SVG 图像渲染。
  • %%javascript(%%js)：在客户端（浏览器内）执行单元格内的 JavaScript 代码。

使用注意

  • 使用魔法命令时，命令和参数之间不需要括号或引号，这是它们与普通 Python 函数的一个重要区别。
  • 魔法命令对于快速数据分析、原型开发、教学演示等场景非常有用。
  • 魔法命令是 IPython 的特有功能，如果在其他 Python 解释器中使用这些命令，会引发语法错误。

特殊功能

魔法操作介绍

【2022-11-18】

  • 魔法操作介绍
  • 玩转Jupyter Notebook3
  • windows有8个默认指令：copy, echo, ldir, ls, mkdir, ren, rmdir
  • Linux下有16个默认指令: cat, clear, cp, ldir, less, ls, lk, ll, ls, lx, man, mkdir, mv, rm, rmdir
%lsmagic # 列出所有magics命令
%alias? # 输出某个魔法命令（如 alias）详细帮助文档
alias test echo "hello" # 设置别名
# ---- line 魔法指令 ------
%conda install package_names # conda 安装
%dhist # 输出历史访问目录
%history # 列出历史输入的指令
%magic # 输出所有魔法指令帮助文档
%matplotlib inline # 效果等价于plt.show()
%notebook # 导出当前notebook历史输入到文件
%notebook notebook.ipynb # 将所有历史输入导入notebook.ipynb文件中
%pip # 在cell中使用pip指令
%pwd # 输出当前路径
%pycat # 预览文件，类似linux中cat
%run # 执行脚本
%time # 执行时间
# ---- cell 魔法指令 ------
%%writefile # 将当前cell中内容写入文件中
%%latex # 写Latex公式
%%script # 写bash、perl、javascript、js 等命令, 不过经过测试，在jupyter notebook中不友好，在ipython中没什么问题。
%%script bash # bash环境
%%script python2 # py2

# 清楚变量
%reset # 魔法命令清除所有的变量、名称空间和引用
del variable_name # Python等效

IPython 有一个 %% script 魔法操作符, 可以在一个子进程中运行其它语言的解释器，包括: bash, ruby, perl, zsh, R, 等等

# ------ python ------
%%script python3
import sys
print('hello from Python: %s' % sys.version)
# ------ ruby ------
%%ruby
puts "Hello from Ruby #{RUBY_VERSION}" # Hello from Ruby 2.1.5
# ------ shell -----
%%bash
echo "hello from $BASH" # hello from /bin/bash

显示魔法命令

%lsmagic

魔法命令如下：

# %%file方法可以将脚本代码写入本地Py文件。
%%file hello.py
# 直接执行Py文件，通过%run方法来实现。
%run hello.py
# 监控代码运行时间
%timeit [x**2 for x in range(100)] 
# 调用系统命令
my_dir = 'new_dir'
!mkdir $my_dir
# 快速调试debug
def some_func():
    var = 'hello world'
    for i in range(5):
        print(i)
    i / 0
    return 'finished'

%debug
some_func()

shell

!后面跟上终端命令即可执行

  • Jupyter uses a temporary subshell. If you want to change to another directory permanently, you have to use the magic command %cd.
  • jupyter启用子shell，执行命令，不会作用到全局，如果需要更改目录，使用 %cd

单行代码

  • 值传递
directory = !pwd # 变量赋值
a = !ls

切换目录

  • %后面跟上命令
  • With the %automagic function, these can also be used without the preceding % character:
!pwd # 旧目录
%cd .. # 切换目录
!pwd # 新目录
#--------
%automagic # 开启自动识别，可以省略 %
cd ..

shell 代码块

%%!
ls -l
pwd

执行时间

# ---------
import numpy as np
%timeit np.linalg.eigvals(np.random.rand(100,100)) # 单行命令计时
%time # 整个格子一起计时
print("hi")
# CPU times: user 5 µs, sys: 0 ns, total: 5 µs
# Wall time: 10 µs

捕获输出内容

capture 魔法，用于捕获 stdout/err, 可以直接显示，也可以存到变量里备用:

# --------- ① capture -------- 
%%capture capt
from __future__ import print_function
import sys
print('Hello stdout')
print('and stderr', file=sys.stderr)

capt.stdout, capt.stderr # ('Hello stdout\n', 'and stderr\n')
capt.show() # Hello stdout and stderr
# --------- ② shell中捕获输出到特定文件 ------
%%bash --out output --err error
echo "hi, stdout"
echo "hello, stderr" >&2
print(error) # hi, stdout
print(output) # hello, stderr

写文件，调用文件

writefile 魔法，将后续的语句写入文件中:

%%writefile foo.py
print('Hello world') # Writing foo.py
# 调用文件内容
%run foo # Hello world, 方法①
%%script python ./foo.py # 方法②
# ----- 后台运行 -----
%%ruby --bg --out ruby_lines # 使用 --bg即可
for n in 1...10
    sleep 1
    puts "line #{n}"
    STDOUT.flush
end

显示图片

  • 【2020-8-4】两种方法，代码如下：
img_file = 'fsm.png'
# （1）pillow包
from PIL import Image
Image.open(img_file)
# （2）Ipython包
from IPython.display import Image
Image(img_file)

音频播放

使用 ipython

import IPython
IPython.display.Audio('voice_data/v02e0dg10001cddpltbc77uaeqp95020.mp3', autoplay=True)

魔法命令

Additionally, use a magic cell:

%%HTML
<video width="320" height="240" controls>
  <source src="path/to/your.mp4" type="video/mp4">
</video>

markdown

<video controls src="voice_data/v02e0dg10001cddpltbc77uaeqp95020.mp3" />

视频播放

ipython

【2022-11-17】Just do:

from IPython.display import Video

Video("test.mp4")

If you get an error No video with supported format or MIME type found, just pass embed=True to the function: Video(“test.mp4”, embed=True).

Or if you want to use the HTML element:

from IPython.display import HTML

HTML("""
    <video alt="test" controls>
        <source src="test.mp4" type="video/mp4">
    </video>
""")
# 设置 版面大小
HTML("""
<video width="320" height="240" controls>
  <source src="path/to/your.mp4" type="video/mp4">
</video>
""")
# iframe
HTML('<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/S_f2qV2_U00?rel=0&amp;controls=0&amp;showinfo=0" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>')

魔法命令

或者使用魔法命令

%%HTML
<audio controls>
  <source src="AUDIO-FILE.mp3">
</audio>

markdown

<video controls src="path/to/video.mp4" />

大模型

【2023-8-5】JupyterAI上手初体验，魔法命令加知识库玩花活, 官方文档

Jupyter AI 是Jupyter的一个扩展工具，跟常规的Jupyter Lab extension不同，它集成了许多AIGC 接口供用户使用，如 langchain、ChatGPT、Huggingface等。能够让用户友在JupyterLab中高效地利用AI工具，从而提高工作效率。

  • 通过%%ai魔法命令，直接调用多种模型(claude, chatgpt, stablediffusion)，并指定输出格式。
  • JupyterLab中提供了一个原生的聊天界面，实现了基于本地资料库的问答，以及其他基于langchain生成功能。
  • 支持多种模型 (AI21, Anthropic, Cohere, Hugging Face, OpenAI, SageMaker等)。

创建虚拟环境，专门用于学习juputerai，再进入此环境中，配置ipykernel

conda create -n py311 python=3.11 
conda activate py311
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=py311

pip install jupyterlab~=4.0
pip install jupyter_ai

# 最后，运行juputer lab进行实战学习
jupyter lab --allow-root

进入jupyter lab，创建一个start文件夹并打开，使用py311的notebook，注意到左边插件栏下有个聊天框图标

问题

jupyter-nbextension not found

错误信息

Jupyter command `jupyter-nbextension` not found.

解决

  • 新版notebook中的，jupyter-nbextension 缺失，需要回滚
# 安装旧版
pip install notebook==6.1.5

notebook上无法显示图表

【2023-12-4】notebook上无法显示pyecharts图表

解决

# 1、获取 pyecharts-assets 项目
git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts-assets.git

# 2、安装扩展插件
cd pyecharts-assets
# 安装并激活插件
jupyter nbextension install assets # 如果显示 jupyter-nbextension not found，需要将notebook降级到6.1.5以前
jupyter nbextension enable assets/main

# 3、配置 pyecharts 全局 HOST
# 只需要在顶部声明 CurrentConfig.ONLINE_HOST 即可
from pyecharts.globals import CurrentConfig, OnlineHostType
# OnlineHostType.NOTEBOOK_HOST 默认值为 http://localhost:8888/nbextensions/assets/
CurrentConfig.ONLINE_HOST = OnlineHostType.NOTEBOOK_HOST
# 接下来所有图形的静态资源文件都会来自刚启动的服务器
from pyecharts.charts import Bar
bar = Bar()

示例：

from pyecharts.globals import CurrentConfig, OnlineHostType
CurrentConfig.ONLINE_HOST = OnlineHostType.NOTEBOOK_HOST

# 所有图形的静态资源文件都会来自刚启动的服务器
from pyecharts.charts import Bar
bar = Bar()
bar.render_notebook()

cannot import name ‘soft_unicode’

【2024-7-16】vscode web 上执行 jupyter notebook代码，报错

错误

ImportError: cannot import name ‘soft_unicode’ from ‘markupsafe’

原因 参考

  • markupsafe 版本过高，需要降级
  • Downgrade markupsafe to 2.0.1

解法

pip install markupsafe==2.0.1

python 开发环境

  • Cython中def,cdef,cpdef的区别
    • cpdef 函数让Cython产生一个 cdef 函数（使得从Cython进行快速的函数调用）和一个 def 函数（使得我们可以从Pyhton调用）。就允许的变量类型而言，cpdef 函数具有 cdef 和 def 函数的限制。

python 编译安装

  • 代码如下：
# 下载python3
src_file='https://www.python.org/ftp/python/3.8.3/Python-3.8.3.tgz'
file_name="${src_file##*/}"
install_dir=~/bin

[ -e ${file_name} ]||{
        wget ${src_file}
        echo "下载完毕..."
}&& echo "文件已存在, $file_name"
# 解压
tar zxvf ${file_name}
echo "安装目录: $install_dir"
# 安装
new_dir=${file_name%.*}
cd $new_dir
./configure --prefix=${install_dir}/python38
# 如果不设置安装目录prefix, 就会提示sudo权限
make && make install
echo "安装完毕，请设置环境变量"

# 设置环境变量
#vim ~/.bash_profile
echo "
alias python3='${install_dir}/python38/bin/python3.8'
alias pip3='${install_dir}/python38/bin/pip3'
" >> ~/.bash_profile

echo '生效'
source ~/.bash_profile

echo '检测'
python3 -c "print('hello world!')"
pip3 list

结束

赏 支付宝打赏 微信打赏

~ 海内存知已，天涯若比邻 ~

Share

Similar Posts

Related Posts

上一篇 Linux 技能总结

下一篇 Git 学习笔记

标题：Linux 技能总结

摘要：Linux 使用技能总结，持续更新

标题：Git 学习笔记

摘要：代码管理工具（Git）知识点总结

站内可视化导航

文章可视化导读：鼠标划过图形块时，如果出现蓝色光环, 点击即可跳转到对应主题

Comments

--disqus--

    Content
    My Moment ( 微信公众号 )
    欢迎关注鹤啸九天