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本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：
Bringing the best out of Jupyter Notebooks for Data Science
作者 |* Parul Pandey*
翻译 | 孙稚昊2
校对 | 邓普斯•杰弗 审核 | 酱番梨 整理 | 立鱼王
原文链接：
照片由 Aaron Burden 在Unsplash上提供
让我们重新审视Jupyter notebook是什么和能解决什么问题
Netflix 致力于为1亿3千万用户提供个性化内容。Netflix的数据科学家和工程师的一个与数据有效交互的工具是Jupyter notebook。Notebook 提供了可合作，可延伸，可扩展，和可复现的数据科学。对于我们来说，Jupyter notebook 是快速制作原型和探索分析的首选。然后，有很多我们没有注意到的东西。许多Jupyter的功能都没被发现，并未被充分使用。然后来看看Jupyter Notebook的许多好功能，它们能提高我们的效率。
内容列表
1. 执行Shell命令
2. Jupyter 主题
3. Notebook 插件
4. Jupyter 组件
5. Qgrid
6. 幻灯片展示
7. 插入URL, PDF 和 Youtube 视频
1.执行命令行命令
Notebook是新的命令行窗口。
命令行是用文本和电脑交互的手段。最有名的Unix 命令行是 Bash (Bourne Again Shell )。Bash 是大部分现有的Unix系统和Windows的类似Unix 工具里面的默认命令行。
现在，当我们使用python解释器时，我们需要不停地在命令行和IDE 之间切换，当我们需要使用命令行工具时。不过，Jupyter Notebook给了我们在notebook中运行shell命令的能力，在指令前多放一个!就行了。任何命令行的指令都可以在IPython 中运行，只要前面多一个！。
In [1]: !ls
example.jpeg list tmp
In [2]: !pwd
/home/Parul/Desktop/Hello World Folder'
In [3]: !echo "Hello World"
Hello World
我们可以像下面这样把值传入和传出shell 命令：
In [4]: files= !ls
In [5]: print(files)
['example.jpeg', 'list', 'tmp']
In [6]: directory = !pwd
In [7]: print(directory)
['/Users/Parul/Desktop/Hello World Folder']
In [8]: type(directory)
IPython.utils.text.SList
注意，返回结果的数据类型并不是list。
2. Jupyter 主题
改变你的Jupyter notebook的主题！
如果你厌倦顶着Jupyter notebook的白背景，这些主题会很适合你。有的主题可以突出现实代码。你可以在这里找到Jupyter 的主题。我们来看看。
安装：
pip install jupyterthemes
列出所有主题
现在，可用的主题包括 chesterish, grade3, gruvboxd, gruvboxl monokai, oceans16, onedork, solarizedd ,solarizedl。
# selecting a particular theme
jt -t <name of the theme>
# reverting to original Theme
jt -r
jt -t <name of the theme>
# reverting to original Theme
jt -r
每次更换主题后，你都需要刷新jupyter notebook页面来使主题生效。
同样的指令也可以在Jupyter notebook内执行，只要在前面加上！
左：原本| 中间： Chesterish主题 | 右：solarizedl 主题
3. Notebook 插件
拓展可能性
Notebook 插件可以让你用与众不同的方式使用Jupyter Notebooks. Notebook 插件 （也叫nbextensions）是在Notebook前端加载的Javascript 模块。这些插件可以修改用户体验和界面。
安装
用conda安装：
conda install -c conda-forge jupyter_nbextensions_configurator
或者用pip安装：
pip install jupyter_contrib_nbextensions && jupyter contrib nbextension install
#incase you get permission errors on MacOS,
pip install jupyter_contrib_nbextensions && jupyter contrib nbextension install --user
现在启动一个Jupyter notebook，你可以看到NBextension 标签，里面有很多选项。点击一个，你就可以看到神奇的事情。
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以防你找不到这个标签，另一个小的nbextension选项在菜单的编辑 标签下。
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让我们来看看几个有用的插件。
1. Hinterland
Hinterland 可以让你在每敲一次键盘时都弹出代码补全，而不是以前那样要按一次tab键。这使得Jupyter Notebook 的自动补全和主流IDE, 比如PyCharm相同。
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2. 代码片段
这个插件在工具栏中增加了一个下拉框，它让你很容易地在代码单元格中插入代码片段。
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3. 分割Notebook单元格
这个插件可以把一个单元格分割成左右相连的两个。
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4. 内容表格
这个插件会收集所有的标题，并把他们在一个浮动的窗口中展示，作为一个左边框或者一个导航栏。这个插件还是可拖拽，，可缩小且可取消。
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- 标题
可折叠标题使得notebook拥有可以折叠的部分，用标题分割开。如果你有大量混乱的代码，你可以把他们折叠起来，以防不停地向下滑。
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- Autopep8
Autopep8 可以一键重新格式化/美化代码内容。如果你对不停按空格来美化代码感到厌烦，autopep8是你的救星。
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4.Jupyter 组件
让Notebook更具交互性
组件是python里面的事件性类，它们可以在浏览器中显示，经常可以用来做一些控制，比如滑动条，文本框等等。组件可以用来给Notebook制造交互性界面。
安装
# pip
pip install ipywidgets
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension
# Conda
conda install -c conda-forge ipywidgets
#Installing ipywidgets with conda automatically enables the extension
让我们来看看一些组件。完整的细节在这个Gtihub项目中。
交互
交互函数（ipywidgets.interact）可以自动地创建一个用户界面（UI）来控制对代码和数据的探索。它是最简单的IPython组件。
# Start with some imports!
from ipywidgets import interact
import ipywidgets as widgets
1.基本组件
def f(x):
return x
# Generate a slider
interact(f, x=10,);
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# Booleans generate check-boxes
interact(f, x=True);
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# Strings generate text areas
interact(f, x='Hi there!');
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2. 高级组件
这里有一些有用的高级组件
播放组件
播放组件用来播放一些动画，通过以一定速度来遍历一列数据。滑动组件的值与播放器相关。
play = widgets.Play(
# interval=10,
value=50,
min=0,
max=100,
step=1,
description="Press play",
disabled=False
)
slider = widgets.IntSlider()
widgets.jslink((play, 'value'), (slider, 'value'))
widgets.HBox([play, slider])
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日期选择器
日期选择组件在Chrome 和IE Edge 浏览器中有效。不过现在在Firefox 或者Safari中无效，因为他们不支持HTML 日期输入选项。
description='Pick a Date',
disabled=False
)
image.gif
颜色选择器
widgets.ColorPicker(
concise=False,
description='Pick a color',
value='blue',
disabled=False
)
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菜单
tab_contents = ['P0', 'P1', 'P2', 'P3', 'P4']
children = [widgets.Text(description=name) for name in tab_contents]
tab = widgets.Tab()
tab.children = children
for i in range(len(children)):
tab.set_title(i, str(i))
tabb
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5. Qgrid
让数据格更具交互性
Qgrid也是一个Jupyter notebook的组件但主要用在数据格上。它用 SlickGrid 来在Jupyter notebook中生成pandas的DataFrame。这让你可以很直观地通过滑动，排序和过滤来探索数据，还有通过双击单元格来编辑Dataframe中的一条数据。这个Gtihub项目包含更多细节和例子。
安装
用pip来安装：
pip install qgrid
jupyter nbextension enable --py --sys-prefix qgrid
# only required if you have not enabled the ipywidgets nbextension yet
jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension
用conda 来安装：
# only required if you have not added conda-forge to your channels yet
conda config --add channels conda-forge
conda install qgrid
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** 6.幻灯片显示**
代码是交流的有效工具。
Notebook是用来教授和编写可解释代码的有效工具。然而，当我们想要展示我们的作品时，我们要么展示整个notebook （全部的代码），或者借助powerpoint。不必再这样了。Jupyter notebooks 很容易被转化成幻灯片，我们可以很简单地选择哪些要展示，哪些藏起来。
有两种方式把notebook转化为幻灯片：
1. Jupyter Notebook的内置幻灯片选项
打开新的notebook，并打开菜单 View ->Cell Toolbar -> Slidesshow。一个浅灰色的选项在每个单元格上方显示，你可以自定义为幻灯片。
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现在进入notebook所在的文件夹，并输入下面的代码
jupyter nbconvert *.ipynb --to slides --post serve
幻灯片在8000端口展示。还有一个.html 文件在同目录下生成，你可以在里面看到幻灯片。
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改成黑色背景看起来更适于教课。让我们采用 “onedork”主题，然后再把notebook转化为幻灯片。
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这些幻灯片有一个缺点：你可以看到代码，但你不能编辑。RISE插件能解决这个问题。
2. 使用 RISE 插件
RISE 是Reveal.js的缩写-- Jupyter/IPython幻灯片展示插件。它利用 reveal.js来运行幻灯片展示。这很有用，因为它让我们可以不用退出幻灯片模式就运行代码。
安装
- 使用conda (推荐)：
conda install -c damianavila82 rise
2. 用pip （不推荐）
pip install RISE
然后下面两部来把JS和CSS安装到合适的地方：
jupyter-nbextension install rise --py --sys-prefix
#enable the nbextension:
jupyter-nbextension enable rise --py --sys-prefix
让我们用RISE来运行可交互的幻灯片模式。我们重新打开之前的Jupyter notebook。现在我们看到了一个新的插件叫“进入/退出RISE幻灯片”
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点击它，然后就好啦，欢迎进入可交互幻灯片。
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看这篇文档来获取更多信息。
** 6. 插入链接，PDF文档，和YouTube视频**
就在这里展示！
如果你用了IPython的 display 模块来在Jupyter Notebook中展示页面内容，你就没必要打开链接了。
链接
#Note that http urls will not be displayed. Only https are allowed inside the Iframe
from IPython.display import IFrame
IFrame('https://en.wikipedia.org/wiki/HTTPS', width=800, height=450)
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PDF 文档
from IPython.display import IFrame
IFrame(', width=800, height=450)
image
Youtube 视频
from IPython.display import YouTubeVideo
YouTubeVideo('mJeNghZXtMo', width=800, height=300)
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结论
这些都是我从Jupyter Notebooks 中找到的一些有用且值得分享的功能。有些对你来说很浅显，有的可能很陌生。来试试看他们吧。希望它们能节省你的时间，并给你更好的体验。另外，欢迎在下面评论留言。
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