Jak pracować z notebookami Jupyter w Pycharm
Python jest znaczący w świecie programowania
Według ankiety przeprowadzonej przez Jetbrains „Python jest podstawowym językiem używanym przez 84% programistów. Ponadto prawie 58% programistów korzysta z Pythona do analizy danych, a 52% używa go do tworzenia stron internetowych. Zastosowanie Pythona do DevOps, uczenia maszynowego i pełzania internetowego lub skrobania internetowego następuje blisko wraz z wieloma innymi zastosowaniami."
Pycharm - IDE międzyplatformowe dla programistów Pythona
Aby jak najlepiej wykorzystać Python, szczególnie pod względem analizy danych, ważne jest, aby znaleźć IDE, który oferuje najwięcej pod względem edytowania kodu i wizualizacji wyników. W tym celu Pycharm to droga. Pycharm to IDE opracowane przez JetBrains, mózg za dużymi narzędziami programistycznymi, takimi jak phpstorm.
Głównym elementem PYCharm jest edytor kodu, który oferuje funkcje takie jak inteligentne automatyczne ukończenie kodu, sugestie kodu, sugestie kodu, sugestie kodu,. Umożliwia programistom tworzenie logicznych bloków kodów w celu oddzielenia modułów programu.
Edytor jest skuteczny w identyfikacji i wyróżnianiu błędów w miarę pisania kodu. Nawigacja kodu nigdy nie była łatwiejsza, ponieważ PYCharm pozwala programistom szybko przeskakiwać do konkretnego fragmentu, obiektu lub klasy w kodzie źródłowym.
Pycharm ma również mnóstwo funkcji refaktoryzacji, co ułatwia programistom dokonywanie zorganizowanych zmian. Obsługa technologii internetowych, takich jak HTML, CSS, JavaScript i bardziej w połączeniu z środowiskiem edycji na żywo i oglądania Pycharm.
„Programowanie umiejętności” z notebookiem Jupyter
Kolejną IDE, która wchodzi w grę, gdy mówił o Python, jest notatnik Jupyter. Wcześniej znany jako IPython Notebook, Jupyter Notebook jest szczególnie ważny w nadawaniu kształtu tego, co Donald Knuth, informatyk ze Stanford, słynny „programowanie umiejętności czyitorowania”.
Programowanie piśmienne jest standardową formą programowania, która koncentruje się na ludzkiej czytelności kodu. Pozwala programistom nadać kształt jednostkom logicznym ich kodu, znaczeniem tych jednostek kodowych i ich wyników. Opracowano, notatnik przedstawia kod jako kompletny i zrozumiały proces myślowy i jego manifestacja technologiczna.
Aby wspierać programowanie pisma, Jupyter Notebook ma wiele dostępnych narzędzi, które zapewniają pełną swobodę edytowania kodu z odpowiednią prozą wspierającą.
Począwszy od poziomu podstawowego, notebooks (pliki, w których zapisano kod) mogą oddzielić kod na „komórki”. Komórki ułatwiają rozróżnienie między specyficznymi funkcjonalnością.
Oprócz komórek kodowych dostępne są komórki znaczników, w których łatwo jest wpisać opisy kodu, znaczenie lub wyniki. Opcje edycji komórek znaczników są nieograniczone; Możesz bawić się formatami tekstowymi, obrazami, a nawet matematycznymi równaniami i diagramami.
Obszerne wsparcie dla integracji notebooka Jupyter w Pycharm pozwala programistom tworzyć, wykonywać i debugować kody źródłowe przy jednoczesnym badaniu ich wyników.
Jakie funkcje są zawarte dla notebooków Jupyter w Pycharm?
Pycharm pozwala na wprowadzanie zmian w dokumencie źródłowym na wiele sposobów. Obejmują one:
- Edycja i wykonywanie podglądów.
- Korzystanie z notebooka jako kodu źródłowego z definicjami w postaci tekstów.
- Zapewnienie podglądu na żywo wraz z debugowaniem.
- Opcje automatycznego oszczędzania kodu.
- Podkreślenie wszystkich rodzajów błędów i błędów składni.
- Możliwość dodawania komentarzy linii.
- Możliwość wykonywania i podglądu wyników jednocześnie.
- Uprawnienia do korzystania z dedykowanego debugera Jupyter Notebook.
- Rozpoznać .pliki ipynb z ikoną.
Korzystanie z notebooka Jupyter w Pycharm
Potężne możliwości pisania i edytowania kodu i edytowania notatnika JuPytera oraz elitarny moduł debugowania Pycharma może utworzyć środowisko programistyczne, które niewiele nie ma.
Pozostało tylko nauczenie się, jak osiągnąć zintegrowane środowisko programistyczne, które łączy funkcjonalność Pycharm i Jupyter Notatbook.
Krótka odpowiedź jest taka, że jest to obecnie możliwe tylko z licencjonowaną wersją Pycharm Professional. Pycharm Professional nie jest bezpłatny. Możesz jednak uzyskać bezpłatną licencję, jeśli jesteś powiązany z instytutem edukacyjnym i masz .Adres e -mail EDU.
Długa odpowiedzią na wyżej wymienione pytanie polega na postępowaniu z poniższych kroków:
1. Po pierwsze, powinieneś stworzyć nowy projekt.
2. W tym projekcie utwórz nowy plik IPYNB, przechodząc do pliku> nowy…> notatnik Jupyter. To powinno otworzyć nowy plik notebooka.
3. Jeśli nie masz zainstalowanego pakietu notebooka Jupyter, błąd pojawi się powyżej nowo otwartego pliku IPYNB. Błąd odczytuje „Pakiet Jupyter nie jest zainstalowany”, a obok niego będziesz mieć opcję „zainstalować pakiet Jupyter”.
4. Kliknij „Zainstaluj pakiet Jupyter”. To rozpocznie proces instalacji, który można wyświetlić, klikając uruchomione procesy w prawym dolnym rogu okna Pycharm.
5. Aby rozpocząć eksplorację notebooka Jupyter w Pycharm, utwórz komórki kodu i wykonaj je.
6. Wykonaj komórkę kodu, aby uruchomić serwer Jupyter. Domyślnie serwer JUPYTER SERWER używa portu 8888 domyślnie na LocalHost. Te konfiguracje są dostępne w oknie narzędzia serwera. Po uruchomieniu możesz wyświetlić serwer nad oknem kodu źródłowego, a obok niego możesz wyświetlić jądro utworzone jako „Python 2” lub „Python 3”.
7. Możesz teraz uzyskać dostęp do karty zmiennych w Pycharm, aby zobaczyć, jak zmieniają się wartości zmiennych podczas wykonywania komórek kodu. Pomaga to w debugowaniu. Możesz także ustawić punkty przerwania na wierszach kodu, a następnie kliknąć ikonę Uruchom i wybrać „komórkę debugowania” (lub użyj skrótu alt + shift + enter), aby rozpocząć debugowanie.
8. Poniższe zakładki na dole okna PyCharm są niezbędne do korzystania z notebooka Jupyter:
Radzenie sobie z interfejsem użytkownika
Spośród wielu komponentów interfejsu użytkownika, zacznijmy odkrywać te, z którymi możesz pracować bez trudności.
Tryby oglądania
PYCharm oferuje trzy tryby przeglądania do edycji plików notebooka Jupyter:
1. Tryb tylko edytora
Umożliwia to dodawanie i edytowanie komórek notebookowych.
2. Tryb podzielonego widoku
Tryb podzielonego widoku pozwala dodawać komórki i podgląd ich wyjścia. Jest to również tryb widzenia domyślnego dla wszystkich notebooków Jupyter w Pycharm.
3. Podgląd tylko tryb
Tutaj możesz wyświetlić podgląd wyników wykonywania kodu, surowe komórki i oznaczenie kodu.
pasek narzędzi
Pasek narzędzi zapewnia kilka skrótów, które zapewniają szybki dostęp do wszystkich podstawowych operacji.
Dziennik serwera
Dziennik serwera to okno, które pojawia się podczas uruchamiania dowolnego z serwerów JUPYTER. Pokazuje bieżący stan serwera i link do notebooka, nad którym pracuje.
Zakładka zmiennych
Karta Zmienne zawiera szczegółowy raport na temat wartości zmiennych obecnych w wykonanej komórce.
Teraz, gdy znasz podstawy edycji i debugowania notebooków Jupyter w Pycharm, możesz iść naprzód i zainstalować pakiet Jupyter w Pycharm dla siebie. Odtąd możesz w pełni zbadać jego funkcje i wykorzystać je do satysfakcji!
Wniosek
To kończy nasz przewodnik na temat pracy z notatkami Jupyter w Pycharm. Omówiliśmy powody, aby nauczyć się Pythona, a także krótkie wprowadzenia na temat Pycharm i Jupytera. Następnie omówiliśmy kroki w celu zintegrowania Jupytera z Pycharm oraz różnymi trybami i paskami narzędzi, które mogą pomóc programistom. Mamy nadzieję, że ten przewodnik pomoże ci w Twojej podróży, aby zostać deweloperem Python.