Jupyter Notebooks使用非常簡單并且對于任何面向python的任務(wù)都可以非常方便的使用。只要它的內(nèi)核處于活動狀態(tài)，就可以用數(shù)據(jù)子集運行和測試腳本，而不用每次重啟程序，這樣可以加快我們開發(fā)和測試的速度。

但是因為它太簡單了，所以我們經(jīng)常會犯一些錯誤，浪費我們的時間和計算成本。在這篇文章中，我們將討論一些可以節(jié)省時間，降低計算成本的技巧。

1、魔法命令

在Jupyter notebook中，“魔法命令”是特殊的命令，不是Python語言的一部分，但可以使您的生活更輕松。這些命令前面有%符號。

魔法命令很有用，可以直接嵌入到python代碼中，并解決常見問題，例如列出當(dāng)前目錄中的所有文件或更改當(dāng)前工作目錄。

下面是一些常見的魔術(shù)命令:

• %run:在當(dāng)前內(nèi)核中運行Python腳本。
• %load:從腳本中加載代碼并在當(dāng)前內(nèi)核中運行。
• %who:列出所有變量。
• %timeit:記錄一行代碼的執(zhí)行時間。
• %debug:在異常處輸入調(diào)試器。
• %matplotlib inline:在notebook中顯示圖形。
• %load_ext:加載擴展，例如IPython擴展。
• %pwd:打印當(dāng)前工作目錄。
• %ls:顯示當(dāng)前目錄中的所有文件。

我們可以運行%lsmagic來查看所有magic命令的列表。

要獲得有關(guān)特定魔術(shù)命令的更多信息，可以使用?操作符，例如%run?。

2、執(zhí)行另一個Jupyter notebook文件

可以使用魔術(shù)命令來做一些有趣的事情。例如，從py文件中執(zhí)行python代碼，或從ipynb文件中執(zhí)行jupyter notebook。

%run將執(zhí)行jupyter notebook并顯示輸出，這與導(dǎo)入python模塊不同。

我們可以運行two-histogram notebook并得到如下輸出:

%run./two-histograms.ipynb

3、查看文檔

通過高亮顯示方法并按Shift + Tab鍵，可以輕松查看該方法的文檔。它將顯示編寫函數(shù)時編寫的文檔字符串。你也可以通過點擊右上角的+按鈕來打開模態(tài)框。

還可以通過突出顯示每個magic命令并按Shift + Tab鍵來獲得有關(guān)每個magic命令的更多信息。

4、添加多個游標(biāo)

如果你需要重命名寫在幾個地方的變量，或者在編輯代碼時，你希望你有多個光標(biāo)。

在Jupyter notebooks中，可以使用多個光標(biāo)同時編輯文本。如果你想一次對多行文本進行相同的更改，這可能很有用。

要在Jupyter notebook中使用多個游標(biāo)，可以按住Alt鍵并單擊所需的位置。這將在每個點擊的位置創(chuàng)建一個游標(biāo)。然后你可以像往常一樣進行編輯，更改將同時應(yīng)用于所有位置。

Windows:按住alt +左鍵并拖動光標(biāo)。Mac:按住option鍵+左鍵拖動光標(biāo)。

你也可以使用Shift + Alt +上/下箭頭鍵組合來選擇多行文本，并在每一行的開頭創(chuàng)建一個光標(biāo)。

記住，使用多個游標(biāo)可能會產(chǎn)生問題，所以最好在使用這個功能之前保存好你的代碼，以防你做了任何意想不到的更改。

5、從另一個外部python腳本中插入代碼

可以用外部python腳本替換單元格的內(nèi)容。你可以使用計算機上的任何python文件，也可以使用URL作為源。

#BeforeRunning
%load./hello_world.py

在下一個單元格中可以使用：

if__name__=="__main__":
print("HelloWorld!")

Output
HelloWorld!

6、運行CMD/Shell命令

Jupyter notebook中使用!命令前的前綴可以運行操作系統(tǒng)的命令。例如，要列出當(dāng)前目錄下的文件，可以使用ls命令:

!ls

你也可以通過在命令后面添加參數(shù)來傳遞參數(shù)。例如，要列出特定目錄下的文件，可以使用-l選項以長格式顯示文件，并將目錄路徑指定為參數(shù):

!ls-l/path/to/directory

你也可以將命令的輸賦值給一個變量，并在代碼中使用它。例如:

files=!ls
print(files)

上面代碼會把當(dāng)前目錄中的文件列表分配給files變量，并打印出來。

你可以使用這種技術(shù)在Jupyter notebook中運行任何shell命令，只要該命令在運行notebook的系統(tǒng)中可用。

7、為程序完成設(shè)置鬧鐘

當(dāng)你的模型完成訓(xùn)練或任何任務(wù)時，得到一個通知總是很有幫助的。

在windows 10中，我們可以使用win10toast模塊設(shè)置它。

pipinstallwin10toast

然后使用這段代碼

fromwin10toastimportToastNotifier
toaster=ToastNotifier()

#Yourprogram

toaster.show_toast("Executioncomplete",
"Yourcalculationcompleted",
duration=10)

我們在程序完成執(zhí)行時為我們進行提示。

importwinsound

#setanalarmof440HZforonesecond(1000ms)
duration=1000
freq=440

winsound.Beep(freq,duration)

Mac和Linux可以使用os模塊，使用afplay命令(在macOS上)或aplay命令(在Linux上)播放聲音。

importos

#Runyourprogramhere
#Playasoundwhentheprogramcompletes
os.system("afplay/path/to/sound.mp3")#macOS
os.system("aplay/path/to/sound.wav")#Linux

可以將/path/to/sound.mp3替換為要播放的聲音文件的路徑?；蛘呤莂fplay或aplay命令支持的任何音頻文件，如MP3、WAV或AIFF。

只有在運行Jupyter notebook的系統(tǒng)上有afplay或aplay命令時，此方法才有效。

在Mac中，還可以使用內(nèi)置命令say，在程序完成時說一些話。

importos

os.system('say"hisiri"')

8、顯示執(zhí)行時間

要在Jupyter notebook中測量單元格的執(zhí)行時間，可以使用%timeit魔法命令。此命令將執(zhí)行單個語句并返執(zhí)行時間。下面是如何使用%timeit的例子:

%timeitsum(range(100))

這將計算sum函數(shù)的執(zhí)行時間，并返回執(zhí)行該函數(shù)所需的平均時間。

還可以使用%%timeit來測量整個單元格的執(zhí)行時間:

%%timeit

total=0
foriinrange(1000):
total+=i

可以看到上面的代碼與我們使用使用Python中的time模塊的結(jié)果類似

importtime

start_time=time.time()

#codetomeasure
sum(range(100))

end_time=time.time()

elapsed_time=end_time-start_time
print(f'Executiontime:{elapsed_time:.2f}seconds')

注意:這些方法只會測量單元格中代碼的執(zhí)行時間。如果計算單元依賴于其他計算單元或外部資源，則執(zhí)行時間將不包括執(zhí)行這些依賴項所需的時間。

9、在notebook之間傳遞變量

在Jupyter notebook中，%store魔法命令可以在notebook之間傳遞變量。

下面是一個使用它的例子:

var1=10
%storevar1

在另外一個notebook中可以用下面命令獲得變量的值

%store-rvar1
print(var1)

%store魔法命令有以下幾個操作

%store var1:存儲變量var1

%store -r var1:檢索存儲的變量var1，并將其賦值給當(dāng)前筆記本中同名的變量

%store -d var1:刪除已存儲的變量var1

%store -z:刪除所有已存儲的變量

你也可以使用一個%store命令存儲多個值，如

%storevar1var2

%store命令僅在相同的Jupyter會話中有效。

%store命令的值在內(nèi)核重啟后也是可以訪問的，看看下面這個例子。

10、列出所有鍵盤快捷鍵

學(xué)習(xí)鍵盤快捷鍵將節(jié)省你大量的時間。我們可以在頂部菜單下:幫助>鍵盤快捷鍵檢查它們，或在命令模式下按H鍵來查看。以下是Jupyter notebook中一些常用的鍵盤快捷鍵列表:

• Enter:當(dāng)前單元格進入編輯模式
• Esc:當(dāng)前單元格進入命令模式
• Shift + Enter:運行當(dāng)前單元格并移動到下一個單元格
• Ctrl + Enter:運行當(dāng)前單元格
• Alt + Enter:運行當(dāng)前單元格并在下面插入一個新單元格
• Shift + Tab:顯示當(dāng)前函數(shù)或?qū)ο蟮奈臋n
• Ctrl + S:保存
• A:在當(dāng)前單元格的上方插入一個新單元格(在命令模式下)
• B:在當(dāng)前單元格下面插入一個新單元格(在命令模式下)
• M:將當(dāng)前單元格更改為Markdown單元格(在命令模式下)
• Y:將當(dāng)前單元格更改為代碼單元格(在命令模式下)
• D + D:刪除當(dāng)前單元格(在命令模式下)
• Z:撤銷最后一次刪除單元格(在命令模式下)
• X:切割選定的單元格(在命令模式下)
• C:復(fù)制選中的單元格(在命令模式下)
• V:粘貼選中的單元格(在命令模式下)
• Ctrl + Shift + -將當(dāng)前單元格從光標(biāo)所在的位置拆分成兩個。(在命令模式下)
• Esc + F:找到并替換你的代碼，但不替換輸出。(在命令模式下)
• Esc + O:切換單元格輸出(在命令模式下)

選擇多個單元格:

• Shift + Down選擇向下方向的下一個單元格。
• Shift + Up選擇向上方向的下一個單元格。(在命令模式下)
• Shift + M:合并多個選定單元格。(在命令模式下)

還可以使用%shortcuts魔術(shù)命令查看當(dāng)前單元格輸出區(qū)域的鍵盤快捷鍵列表:

%shortcuts

這將顯示所有快捷鍵及其相應(yīng)操作的列表。

11、隱藏不必要的輸出

當(dāng)你從Jupyter notebook創(chuàng)建報告時，看到不必要的內(nèi)存代碼或?qū)ο骾d是很煩人的。要將這些不必要的輸出隱藏在起來可以使用 分號 ；

看看下面代碼：

如果想屏蔽matplotlib的輸出，看看下面代碼，注意后面的分號:

plt.plot(x,y);

12、使用python以外的其他語言編寫函數(shù)

如果你正在處理大量的大型數(shù)據(jù)集，并且numpy的速度不夠快，那么你可以直接在python代碼中直接編寫一些c或fortran代碼。

如果你想開始用c編寫函數(shù)，那么你將需要cython庫。

!pipinstallCython

加載和使用：

%load_extCython

%%cython
defmyltiply_by_2(floatx):
return2.0*x

myltiply_by_2(23.)

要編寫fortran函數(shù)，則需要另一個庫fortrain-magic。

!pipinstallfortran-magic

代碼如下：

%load_extfortranmagic

%%fortransubroutinecompute_fortran(x,y,z)
real,intent(in)::x(:),y(:)
real,intent(out)::z(size(x,1))
z=sin(x+y)
endsubroutinecompute_fortran

compute_fortran([1,2,3],[4,5,6])

13、擴展pandas輸出中的列數(shù)和行數(shù)

默認(rèn)情況下，panda的dataframe只能顯示有限數(shù)量的行和列。有幾種方法可以擴展Jupyter Notebook中pandas DataFrame中顯示的行和列的數(shù)量。

方法1:使用pd.options.display.max_rows和pd.options.display.max_columns選項。

例如要顯示最多100行50列，可以使用以下代碼:

importpandasaspd

pd.options.display.max_rows=100
pd.options.display.max_columns=50

方法2:使用pd.set_option函數(shù)設(shè)置這些選項。例如:

pd.set_option("display.max_rows",100)
pd.set_option("display.max_columns",50)

或者可以使用head和tail方法來顯示DataFrame的前幾行或后幾行。例如:

df.head(10)
df.tail(5)

方法3:使用IPython中的IPython.display模塊控制顯示。例如:

fromIPython.displayimportdisplay

display(df,max_rows=100,max_columns=50)

這將顯示100行50列的DataFrame。

14、提取輸入和輸出單元數(shù)據(jù)

當(dāng)你執(zhí)行完一個單元格時，你意識到忘記給一個變量賦值，那怎么辦呢？

我們在jupyter notebook中執(zhí)行單元格時，它將分配一個行號為ln:

當(dāng)單元格完成執(zhí)行時，我們會得到一個輸出并且可以通過傳遞執(zhí)行編號作為索引來訪問它

Out是一個python字典，存儲單元格的所有輸出。我們可以使用編號作為索引來訪問輸出。

15、導(dǎo)出單元格的內(nèi)容

當(dāng)完成jupyter的測試我們可能會想將jupyter單元中內(nèi)容導(dǎo)出到python文件中。最簡單的辦法是創(chuàng)建一個py文件并復(fù)制粘貼代碼，但這很明顯不是最好的方法。

%%writefile是一個Jupyter Notebook魔法命令，可以將單元格的內(nèi)容保存為Python文件。例如在單元格中有以下代碼:

%%writefileexample.py
defadd(a,b):
returna+b
print(add(3,4))

你可以運行單元格后將在Jupyter Notebook所在的目錄中創(chuàng)建一個名為example.py的文件，文件內(nèi)容就是單元格內(nèi)的python代碼

%pycat是另外一個Jupyter Notebook魔法命令，它在Notebook的單元格中顯示Python文件的內(nèi)容。如果在單元格中有以下代碼:

%pycatexample.py

它將在單元格的輸出中顯示example.py文件的內(nèi)容。這對于快速查看Python文件的內(nèi)容非常有用。

總結(jié)

以上就是我們總結(jié)的一些技巧，希望對你有所幫助。

審核編輯 ：李倩