5 лучших расширений Jupyter Notebook 

автор рубрика
5 лучших расширений Jupyter Notebook 

Data Science требует вдумчивой концентрации и быстрой проверки гипотез. Для этого и был придуман интерактивный Jupyter Notebook. Читайте в нашей статье, как сделать Jupyter Notebook еще более гибким для написания кода на Python с помощью ТОП-5 функциональных расширений.

Устанавливаем поддержку расширений

Jupyter Notebook работает в веб-браузере, поэтому многие расширения написаны на JavaScript. Тем не менее, их можно установить с помощью пакетных менеджеров pip или сonda (если у вас Anaconda):

  • pip:
    pip install jupyter_contrib_nbextensions
    
  • conda:
    conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
    

После следует установить JavaScript и CSS файлы. Для этого требуется дополнительно ввести:

jupyter contrib nbextension install --user

Подробней ознакомиться с процессом установки можно в документации. Теперь после запуска Jupyter Notebook во вкладке Nbextensions представлен список расширений. После снятия галочки с пункта «disable configuration», представиться возможность их активировать.

Меню со списком расширений в Jupyter Notebook
Вкладка с расширениями Jupyter Notebook

Из них мы отобрали 5 самых полезных.

1. Menu Snippets

Постоянное импортирование одних и тех же Python-модулей (pandas, numpy, matplotlib, scipy и пр.) в разных Data Science проектах утомляет. Кроме того, не всегда удается запомнить название тех или иных функций и классов. Расширение menu snippets решает эти проблемы. После активации у вас появится дополнительное меню. В нем можно открыть документацию к библиотеке, ее импортированию, а также просмотр возможных функций, что очень полезно для начинающих Data Scientist’ов.

Раскрывшееся списком меню функций библиотеки Pandas Jupyter Notebook
Меню сниппетов в Pandas Jupyter Notebook

2. Stratchpad

Stracthpad – это блокнот, в котором можно запустить еще одну ячейку Jupyter. Расширение позволяет не создавать отдельную клетку для проверки гипотез. Чтобы открыть, его нажмите комбинацию клавиш Ctrl+B или соответствующую кнопку в правом нижнем углу.

Появившийся справа блокнот с доступной ячейкой Jupyter Notebook
Блокнот Stracthpad

Все предыдущие переменные и библиотеки Python находятся в зоне видимости блокнота, и он может изменять их. Поэтому не рекомендуется переприсваивать переменные в Stratchpad, иначе могут получиться странные результаты.

3. Autopep8

AutoPep8 позволяет форматировать ваш Python-код согласно рекомендациям PEP 8 – стандарту написания кода, который стремятся соблюдать Python-разработчики. Расширение нажатием одной кнопки поправит ваш код и сделает его более читаемым. Прежде чем активировать расширение, следует установить пакет autopep8. Для этого в командной строке введите:

pip install autopep8

После установки и активации расширения выделите ячейку и нажмите на кнопку с молотком. Чтобы редактировать весь ноутбук, зажмите Shift и нажмите на молоток.

Кнопка для запуска форматирования Jupyter Notebook
Нажмите на молоток для форматирования autopep8

4. Table of contents

Jupyter Notebook может стать настоящей книгой с расширением Table of contents. После активации появится навигация по заголовкам, сделанные через язык разметки Markdown. Отметьте заголовки через # в ячейках Markdown (количество знаков # определяет глубину заголовка). В навигационном поле вы можете видеть содержание.

Появившееся содержание после нажатия кнопки Jupyter Notebook
Содержание Table of contents

5. ExecuteTime

Если вы беспокоитесь, сколько занимает время та или иная команда, воспользуйтесь расширением ExecuteTime. После запуска ячейки появится окошко, где будет выведено время выполнения и дата запуска.

Время выполнения Python-кода и дата обработки, находящиеся под ячейкой Jupyter Notebook
Время выполнения ExecuteTime Python-кода в Jupyter Notebook

Подробнее основы работы в Jupyter Notebook показаны в видеобзоре.

 

В следующей статье поговорим об особенностях и возможностях Jupyter Notebook, которые облегчат работу каждому Data Scientist’у. А получить практические навыки разработки на Python в Jupyter Notebook в реальных проектах Data Science вы сможете на наших курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.

Комментировать

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *