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实用指南:Python的大杀器:Jupyter Notebook处理.ipynb文件

Python的源代码文件有两大类:后缀为.py和后缀为.ipynb,后者由Jupyter Notebook 处理。
Jupyter Notebook 是 跨平台工具,既可以在 Linux 中使用,也可以在 Windows 中使用——它的运行不依赖特定操作系统,只要系统中安装了 Python 环境(Jupyter 基于 Python 开发),就能正常安装和使用。

无论是 Windows 还是 Linux,核心的安装逻辑、启动方式和使用界面(浏览器操作)都高度一致,仅在部分系统配置细节上略有差异。以下是两个系统中的具体使用说明:

一、Windows 中使用 Jupyter Notebook

1. 安装前提

确保 Windows 已安装 Python(推荐 3.7+ 版本,可从 Python 官网 下载,安装时勾选 “Add Python to PATH”,方便后续命令行调用)。

2. 安装 Jupyter Notebook

打开 PowerShell命令提示符(CMD),执行:

# 推荐在虚拟环境中安装(可选但更规范)
# 1. 创建并激活虚拟环境(以 Python 3.12 为例)
python -m venv jupyter_env
jupyter_env\Scripts\activate # 激活虚拟环境(激活后提示符前会有 (jupyter_env))
# 2. 安装 Jupyter Notebook
pip install jupyter notebook
3. 启动与使用
# 在命令行中执行(确保已激活虚拟环境,或全局安装后直接执行)
jupyter notebook
  • 执行后,会自动启动本地服务器(默认端口 8888),并在默认浏览器中打开 Jupyter 界面(如未自动打开,复制终端中显示的链接,手动粘贴到浏览器)。
  • 后续操作(创建笔记本、运行代码、保存文件)与 Linux 完全一致。

二、Linux 中使用 Jupyter Notebook

1. 安装前提

Linux 通常预装 Python(可通过 python3 --version 检查版本),若未安装,先通过系统包管理器安装:

# Ubuntu/Debian 系统
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv
2. 安装 Jupyter Notebook

打开 终端,推荐在虚拟环境中安装(避免污染系统 Python 环境):

# 1. 创建并激活虚拟环境
python3 -m venv jupyter_env
source jupyter_env/bin/activate # 激活虚拟环境(提示符前会有 (jupyter_env))
# 2. 安装 Jupyter Notebook
pip install jupyter notebook
3. 启动与使用
# 终端中执行(激活虚拟环境后)
jupyter notebook
  • 若 Linux 是 无图形界面的服务器,需通过“远程访问”方式使用:
    1. 启动时指定允许外部访问:
      jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser
    2. 在本地 Windows 或 Linux 电脑的浏览器中,输入 服务器IP:8888,并输入终端中显示的 token 即可登录。

三、Windows 与 Linux 使用的共性

  1. 操作界面一致:无论哪个系统,Jupyter 都通过浏览器提供图形界面,创建笔记本、运行代码(Shift+Enter)、编辑 Markdown 的逻辑完全相同。
  2. 文件通用:生成的 .ipynb 笔记本文件可在 Windows 和 Linux 间直接共享(复制文件即可),不会因系统差异导致格式错乱。
  3. 核心命令相同:安装(pip install jupyter notebook)、启动(jupyter notebook)、指定端口(--port)等核心命令在两个系统中完全一致。

四、小差异与注意事项

场景Windows 注意点Linux 注意点
虚拟环境激活命令为 虚拟环境目录\Scripts\activate命令为 source 虚拟环境目录/bin/activate
路径表示\ 分隔(如 C:\Users\test/ 分隔(如 /home/test
无图形界面使用较少见(Windows 通常有图形界面)需通过 --ip=0.0.0.0 配置远程访问
权限问题无需 sudo(避免权限冲突)全局安装需 sudo pip install(不推荐),虚拟环境无需权限

Jupyter Notebook 对 Windows 和 Linux 完全兼容,没有“只能在某一个系统用”的限制。你可以根据自己的日常工作环境选择:

五、Jupyter Notebook的特点及使用

Jupyter Notebook 是一个 开源的交互式计算环境,它将代码、文本说明、数学公式、图表和可视化结果整合在一个名为 .ipynb 的文件中,支持实时运行代码并查看结果,广泛用于数据科学、机器学习、数据分析、教学和科研等领域。

  1. 交互式计算
    代码以“单元格(Cell)”为单位,可逐段运行(按 Shift+Enter),即时查看输出结果(如打印信息、图表、表格等),无需等待整个脚本执行完毕,方便调试和快速验证想法。

  2. 多语言支持
    默认支持 Python,通过安装内核(Kernel)可扩展至 R、Julia、SQL 等 40 多种编程语言(例如安装 irkernel 支持 R 语言)。

  3. 混合文本与代码
    支持 Markdown 格式的文本单元格,可添加标题、注释、公式(LaTeX 语法,如 $E=mc^2$)、链接、图片等,让代码与解释说明无缝结合,形成“可执行的文档”。

  4. 可视化集成
    内置支持 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等可视化库,生成的图表可直接嵌入笔记本中,便于展示分析结果。

  5. 跨平台与共享
    可在 Windows、Linux、macOS 上运行,生成的 .ipynb 文件可通过邮件、GitHub 或 Jupyter Notebook 平台(如 Google Colab)共享,他人打开后可复现你的计算过程。

基本使用流程(各平台一致)
  1. 安装 Jupyter Notebook
    通常通过 Python 的包管理工具 pip 安装(建议在虚拟环境中操作):

    # 安装
    pip install jupyter notebook
    # 若需支持特定语言(如 R),需额外安装对应内核
  2. 启动 Jupyter Notebook
    在终端(或命令提示符)中执行:

    jupyter notebook

    执行后,会自动启动本地服务器(默认端口 8888),并在浏览器中打开 Jupyter 界面(地址通常为 http://localhost:8888)。

  3. 创建与编辑笔记本

  4. 保存与关闭

应用场景
  • 数据科学工作流:从数据加载、清洗、分析到可视化的全流程记录与展示。
  • 机器学习原型开发:快速测试模型代码、调整参数并查看结果。
  • 教学与报告:教师可制作包含代码演示和解释的教程,学生可直接运行练习;科研人员可生成包含计算过程的可复现报告。
  • 文档化编程:将代码逻辑、注释、结果整合,方便团队协作和后期维护。
扩展工具

总之,Jupyter Notebook 的核心价值在于 “代码即文档,文档可执行”,它打破了传统代码与说明文档分离的模式,极大提升了交互式计算和结果展示的效率,是数据科学和编程学习的重要工具。

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=17341

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