Jupyter Notebook: что это такое и как им пользоваться

Jupyter notebook — веб-приложение с открытым исходным кодом. Каждый разработчик может разбить в нем код на куски и работать над ними в произвольном порядке: писать и проверять функции, загружать файл в память и обрабатывать содержимое. Рассказываем, как написать свой первый код уже сегодня.

Что такое jupyter notebook и где он применяется

Jupyter-ноутбук — интерактивная среда разработки с «живым» кодом. В ней показана визуализация работы. Если разработчик хочет посмотреть на график или формулу, он пишет нужную команду в соответствующей ячейке. Такой подход экономит время и помогает избежать ошибок.

Чаще всего jupyter-ноутбуки применяют в машинном обучении, например, при подготовке нейросетей. Еще их используют специалисты по data science и начинающие программисты на Python.

Научитесь писать чистый и стабильный код на Python на курсе от онлайн-университета Skypro. У вас будет 400 часов теории и практики, 4 проекта в портфолио. Смотрите 40-минутные видеолекции в любое удобное время и выполняйте практические задания с реальными инструментами разработчика. На вопросы ответит наставник — в чате или на еженедельных вебинарах. В конце получите диплом о переподготовке и пожизненный доступ к курсу.

Какие языки поддерживаются

Jupyter — преемник проекта IPython Notebook. Сегодня jupyter-ноутбуки умеют работать не только с Python. Появились ядра и для других языков. Например:

• Ruby,
• Julia,
• Perl,
• Matlab,
• R.

У каждого ядра есть отдельная инструкция по установке. Для запуска кода на другом языке используют специальные magic-команды. Они расширяют функционал Python.

Виды jupyter-notebook

Jupyter-ноутбук запускают на любом сервере с доступом по ssh или http.

Запуск на компьютере. Для работы с ноутбуком нужен Python с загруженной библиотекой Jupyter. Чтобы установить программу, введите в окно терминала следующую команду:

 pip3 install jupyter

Это активирует установочную утилиту — pip. Ее задачи — распаковывать, устанавливать и обновлять пакеты программ.

Другой способ запустить ноутбук на компьютере — загрузить Anaconda. Это архивированный набор файлов с полезным софтом: Python, Jupyter, NumPy, pandas, Matplotlib.

Запуск в облаке. Если хотите настрочить код здесь и сейчас, запустите ноутбук в облаке. С сервисами по типу Google Colab пишут на Python в любом браузере. Никаких специальных настроек не требуется — следуйте указаниям и создавайте код.

Минус такого подхода: программы на локальном сервере работают быстрее облачных. Кроме того, у последних ограниченный набор библиотек. Если понадобятся дополнительные ресурсы, весь проект пойдет насмарку.

Создание первого блокнота

Создайте новый блокнот — так называется проект в Jupyter.

Запуск Jupyter. Используйте команду: jupyter notebook. Она откроет новую вкладку в браузере и запустит программу. URL-адрес приложения будет выглядеть так: https://localhost:8888/tree.

Интерфейс Notebook. Все блокноты в каталоге помечены иконкой записной книжки. Чтобы создать новый, выберите в верхнем меню команды «New» → «Python 3». Рядом с логотипом Jupyter появится надпись Untitled. Это название блокнота.

Создание блокнота в Jupyter Notebook

Каждый блокнот использует новую вкладку — открывайте хоть сотню проектов одновременно. Чтобы найти все рабочие блокноты, нажмите вкладку «Running». У запущенных в работу проектов будет зеленая иконка, у нерабочих — серая.

Ячейки (Cell). Откройте новый блокнот. Поле с зеленым контуром и надписью In [ ] — это ячейка со строкой ввода. Зеленый контур означает, что ячейка — в режиме редактирования.

Редактирование ячейки в Jupyter Notebook

Ячейки — это ДНК ноутбука. Они делятся на кодовые и markdown.

Напишите выражение вывода, используя синтаксис Python 3. Нажмите «Run». Поздравляем, вы только что создали свой первый фрагмент кода!

Ячейки в Jupyter Notebook

Обратите внимание: In [ ] преобразовалось в In [1]. Это порядковый номер запуска ячейки. Синий контур означает командный режим. Первая ячейка в блокноте всегда кодовая.

Чтобы создать новую ячейку, нажмите «+» на панели инструментов. Вырезайте, копируйте, удаляйте и редактируйте ячейки с помощью вкладки Edit.

Горячие клавиши. Куда же без них! Полный список хоткеев — в разделе Help → Keyboard Shortcuts.

Горячие клавиши в Ячейки в Jupyter Notebook

Markdown. Это язык разметки текстов. Его используют для комментариев, заголовков и списков. А еще для конвертации текстов в формат HTML. Чтобы перейти в ячейку Markdown, нажмите раздел Code и выберите команду Markdown.

Заголовки создают с помощью символа «#». Один такой символ сделает крупный заголовок верхнего уровня, два — заголовок поменьше. Вот так:

# <h1>
## <h2>
### <h3>
#### <h4>
##### <h5>
###### <h6>

Cимвол «*» с двух сторон текста нужен для курсива. Два таких символа — для полужирного выделения. Списки создают при помощи тире и пробела для каждого пункта.

Разметка текстов Markdown

Ядра (Kernel). Ядро — вычислительный движок, который выполняет записанный код. Этот механизм контролирует все вычисления. Когда вы открываете новый блокнот и запускаете ячейку с кодом, ядро отображает вывод на экран. Каждый язык программирования использует отдельное ядро. Например, код Python — ipython.

Чтобы увидеть основные команды для ядра, зайдите во вкладку Kernel:

• Interrupt останавливает работу конкретной ячейки;
• Restart перезапускает ядро;
• Restart & Clear Output перезапускает ядро и сбрасывает данные текущих ячеек;
• Restart & Run All перезапускает ядро, сбрасывает данные текущих ячеек и снова запускает их в указанном порядке;
• Reconnect нужен для повторного подключения к ядру;
• Shutdown выключает ядро.

Jupyter notebook на практике

Начнем писать код и посмотрим, что из этого получится.

Название. Сначала дадим проекту имя. Поскольку мы тренируемся, назовем блокнот Test. Для этого зайдем во вкладку «File» и выберем команду «Rename». Либо дважды щелкнем по самому заголовку.

Название проекта в Jupyter Notebook

Настройка. Первой настраиваем ячейку для импорта. Если мы хотим загрузить новые файлы, добавим их в режиме редактирования и перезапустим ячейку. Введем следующие команды:

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

%pylab inline

Мы импортировали pandas для анализа данных и matplotlib для визуализаций. Команда %pylab inline нужна, чтобы дать ядру отмашку на использование графиков.

Сохранение и контрольная точка. Посмотрим на панель инструментов:

Панель инструментов в Jupyter Notebook

Верхняя левая иконка — команда «Сохранить контрольную точку» (Ctrl + S). Контрольная точка — текстовый файл. В нем — содержимое блокнота в формате JSON. Данные обновляются при каждом новом сохранении. То есть контрольная точка — это резервное хранилище на случай форс-мажоров. Например, если по клавиатуре внезапно пробежит кот.

Изучение набора данных. Создадим новый проект на основе реальных данных — показаний космического телескопа «Хаббл». Ячейка для импорта у нас уже настроена. Осталось загрузить таблицу.

 data = pd.read_csv(“hubble_data.csv”) data.head() 

Как видите, прочесть файл csv можно с помощью одной команды: read_csv(). Следующая — head() выводит данные на экран. По умолчанию функция head() показывает только первые пять строк. Нам нужно больше. Поэтому преобразуем команду в head(25), где 25 — искомое число.

Pandas — умная библиотека. Она распознает заголовки и отображает эти данные в ячейке. Если заголовков нет, пропишите их в коде

headers = [“dist”,”rec_vel”]

data_no_headers = pd.read_csv(“hubble_data_no_headers.csv”, names=headers)

— пишем код в одну строчку.

data_no_headers.head()

Headers — наши собственные заголовки. Команда names=headers сообщает Pandas, что нужно использовать именно их.

У нас получилась следующая таблица:

Таблица для построения графика

Графики. Теперь все готово к тому, чтобы построить график. Первым делом избавимся от индексов в первой колонке:

 data.set_index(“distance”, inplace=True) data.head() 

Наша таблица приобрела следующий вид:

Таблица без индексов в первой колонке

Теперь данные легко представить в виде соотношений осей x и y. Задаем необходимые команды:

 data.plot() plt.show() 

И любуемся полученным графиком:

График показаний телескопа «Хаббл»

Коротко о jupyter notebook

• Jupyter-ноутбук — веб-приложение для просмотра отдельных фрагментов кода в процессе написания.
• Чаще всего jupyter-ноутбуки применяют для визуализации данных в big data и data science. Они поддерживают большинство современных языков программирования. Но шустрее всего работают на Python.
• Запускают jupyter-ноутбук в облаке или на компьютере. Первый способ проще, но второй — эффективнее.