轻量Python开发环境JupyterLab
尝试了很多Python的开发环境(Integrated Development Environment, IDE)后,终于找到了一款轻量的、交互的、基于浏览器的IDE。
Jupyter Lab是一款开源的Python开发环境,定位于:Interactive Data Science and Scientific Computing。
这款软件的主要特点是:
- 开源(Open Source):即是免费。不过现在大部分的IDE是免费的,这也不算是特别的优点。
- 基于浏览器(Web-based):不需要安装额外的软件,因此使用起来会方便快捷,毕竟每台电脑都有浏览器。
Jupyter的安装也很简单,只需要命令提示符中输入:
pip install jupyterlab
或者(可执行文件的名称为pip3时使用)
pip3 install jupyterlab
安装好后可通过以下命令运行
jupyter lab
为什么Jupyter会适合科学计算呢?
- 这款软件是通过Code Cells来管理代码的,每个Cell可以单独运行。这种设计的话是方便调试。科学计算需要大量探索代码块的运行结果,然后来调试代码。
- JupyterLab 支持多种输出格式,包括文本、图像、图表和交互式小部件,从而能够有效地可视化数据。
使用Jupyter Lab也非常简单,只需要在空白的Code Cell里面输入Python代码,然后按[Shift + Enter]执行。
另外还有一些非常实用的功能:
- Tap Completion: Pressing the Tab key will search the namespace for any variables (objects, functions, etc.) matching the characters you have typed so far and show the results in a convenient drop-down menu. 这功能可通过点击[Tab]键索引之前定义过的变量或者引用过的变量,提升编程的效率。Python自带的IDE是没有此项功能,大部分IDE都有这个功能。
- Introspection: Using a question mark (?) before or after a variable will display some general information about the object. 这个功能可通过变量前后加一个问题,执行后可显示这个变量的信息,完全不用调配type()函数来了解变量的类型。
- 可以通过在代码单元内加上感叹号(!)作为前缀来直接执行 shell 命令。例如在 Jupyter Notebook 中安装
numpy
的包,只需要运行!pip install numpy
,不需要在shell中执行pip instal numpy
。