Tutoriel d'introduction du cahier Jupyter

Si vous êtes un développeur Python, vous voudrez peut-être vous salir les mains avec Linux. Comme la plupart des bibliothèques Python sont compatibles avec les sites Web Linux et généralement Python sont déployés sur des systèmes Linux; Il vaut mieux commencer avec le système d'exploitation qui vous donne la plus grande flexibilité lorsque vous travaillez avec cette langue.

Et quelle meilleure façon de commencer à apprendre que sur un IDE Python facile à utiliser qui vous fournit un éditeur, où vous pouvez modifier votre code source, un interprète et un compilateur, et une interface sur laquelle vous pouvez voir votre sortie, tout dans un endroit? Jupyter Notebook est un IDE qui fournit aux débutants en Python (et même aux développeurs Python expérimentés) avec un environnement conçu pour montrer des résultats et une analyse clairs.

Cahier Jupyter - le polyvalent des éditeurs

Vous pourriez même discuter, une fois que vous commencez à utiliser Jupyter, que ses «cahiers» sont les environnements de développement intégrés les plus confortables pour coder dans. Ces cahiers sont également des outils d'apprentissage très puissants. Ils sont équipés d'un éditeur de texte lisible par l'homme où vous pouvez concevoir des descriptions de code avec des images et des diagrammes, et des cellules de code qui séparent les unités logiques de votre programme. Si tous les services publics d'un ordinateur portable sont mis à bon escient, vous pouvez créer des documents qui exécutent des programmes entiers et offrent également une analyse facile à comprendre et une description côte à côte avec le code.

figue. 1: Page d'accueil du cahier Jupyter

Jupyter est un IDE basé sur le Web et s'ouvre dans le navigateur. Vous pouvez modifier le navigateur par défaut sur lequel il s'ouvre sur un navigateur de votre choix. Jupyter Notebook peut être installé dans votre système Linux où il crée des cahiers sur un lieu de travail sur votre disque ou il peut être utilisé en ligne pour modifier le code à https: // jupyter.org /. Une fois que vous avez créé un cahier dans Jupyter en cliquant sur «Nouveau», l'éditeur suivant s'ouvre:

figue. 2: cahier sans titre

Cette interface simple est incroyablement puissante dans ses fonctionnalités. Commençons par une introduction de base d'abord.

Commencer

En figue. 3, le cahier vide que vous voyez est la mise en page avec laquelle vous travaillerez lorsque vous apprenez Python sur Jupyter.

figue. 4: Exécutez une cellule de code

Pour exécuter une cellule de code, tout ce que vous avez à faire est de sélectionner la cellule que vous souhaitez exécuter et de cliquer sur «Exécuter» ou d'appuyer sur Shift + Entrée. Ceci, avec le bouton «Interrompre le noyau» à côté, est ce que vous cliquez sur le plus. En parlant de «Interrompre le noyau», si vous vous retrouvez coincé dans une boucle infinie, cela pourrait être utile. Abandonner la mission Avant que les choses ne deviennent encore plus désordonnées!

Et bien que nous soyons sur le thème des grains, explorons davantage l'une des composantes les plus importantes du cahier - le noyau. Dans les termes les plus simples, les noyaux Python ont la responsabilité d'exécuter le code. Toutes les options dont vous aurez besoin en ce qui concerne le noyau sont ici:

figue. 5: noyau

Un noyau Python, étant une unité de calcul qui exécute du code, peut être interrompu pour interrompre l'exécution du code, redémarré, reconnecté et arrêté. En progressant dans plus d'options impliquant le noyau, l'un peut même changer les noyaux pour passer d'une version de Python à l'autre (comme de Python 2 à Python 3).

Comme nous l'avons mentionné plus tôt, les cahiers sont utilisés pour bien plus que écrire du code. Vous pouvez les utiliser pour créer un document à part entière avec des paragraphes, des équations, des fonctions et des images. Pour commencer avec cela, vous devrez vous familiariser avec les cellules «Markdown».

Sélection d'une cellule, puis de la sélection de cellules> Type de cellule> Markdown convertira une cellule de code en une cellule de texte. Ici, vous pouvez rédiger des descriptions et des analyses. Il est bon à rechercher la documentation des cahiers Jupyter pour déverrouiller toutes les différentes manières dont vous pouvez utiliser cette fonctionnalité. Une chose excitante que j'ai découverte lorsque j'ai commencé avec des cahiers est qu'après avoir converti une cellule à Markdown, l'option «Insérer l'image» dans la liste déroulante «Edit» est activée. Voici une démo de ce à quoi ressemble une cellule Markdown:

figue. 6: Une cellule de démarque

Notez que ce texte se situe au-dessus d'une cellule de code ordinaire. C'est ainsi que vous pouvez ajouter un sens aux unités de code logique.

Cette introduction vient de gratter la surface de ce que vous pouvez faire avec les cahiers. Le meilleur conseil serait de l'explorer par vous-même et de découvrir le reste de ses fonctionnalités qui correspondent à vos objectifs.

Installation de Jupyter

Sur Linux Systems, Jupyter Notebook peut être installé à la fois via son interface de ligne de commande et son interface utilisateur graphique. L'interface de ligne de commande repose sur son terminal. Pour installer Jupyter, vous devrez d'abord installer ou mettre à jour Python, puis installer Python Notebook.

figue. 7: Commande pour installer Python Notebook

L'installation du cahier Jupyter à partir de l'interface graphique est assez facile. Recherchez simplement Project Jupyter sur le logiciel Ubuntu et cliquez sur «Installer».

figue. 8: Project Jupyter in Ubuntu Software (GUI Installation)

Python est le langage de programmation le plus puissant pour la science des données. C'est aussi un langage facile à apprendre et un IDE comme Jupyter Notebook le rend transparent pour s'habituer à la programmation en Python.