Jupyter Notebook 有哪些奇技淫巧？

Jupyter Notebook 的那些“闷骚”绝技，让你瞬间变身效率达人

别跟我提什么“代码助手”、“自动化脚本”，那些都是小儿科。今天咱们聊点硬核的，聊聊 Jupyter Notebook 里那些能让你眼前一亮、事半功倍的“奇技淫巧”。这玩意儿可不止是写写代码、看看结果那么简单，熟练运用这些技巧，你的 Notebook 会变得像你的大脑一样聪明，甚至更懂你。

1. Magic Commands：Notebook 的“秘密武器库”

你以为只有 Python 有“魔法”？错！Jupyter Notebook 里的 Magic Commands 就是它的“秘密武器库”。它们以 `%` 或 `%%` 开头，就像给你的代码注入了超能力。

`%run`：让你的脚本活起来

平时我们写 Python 脚本，运行起来就结束了。但如果我想把一个脚本里的变量、函数都带到当前的 Notebook 环境里呢？这时候 `%run` 就派上用场了。

```python
假设你有一个 my_script.py 文件
my_script.py
x = 10
def greet(name):
return f"Hello, {name}!"

%run my_script.py
print(x) 输出：10
print(greet("World")) 输出：Hello, World!
```

它会将脚本中的所有全局变量和函数加载到当前的 Notebook 环境中，就像你在当前 Notebook 里直接写了一样。这对于复用代码、组织大型项目非常有帮助。

`%time` 和 `%timeit`：给你的代码计时，知道谁是性能王者

想知道你的代码跑了多久？`%time` 给你一个大概的数字。想知道它平均跑多快，跑很多次取平均值？`%timeit` 就是你的专属性能测试仪。

```python
import time

%time time.sleep(1) 测量一次执行时间

%timeit [i2 for i in range(1000)] 测量列表推导式执行多次的平均时间
```

`%timeit` 会自动帮你循环执行代码，并给出最优的执行次数和重复次数，让你精确了解代码的性能瓶颈。

`%pwd` 和 `%cd`： Notebook 的“定位术”

你是不是经常在 Notebook 和文件系统之间切换？`%pwd` 可以直接告诉你当前 Notebook 所在的目录，`%cd` 则可以让你直接在 Notebook 里切换目录，省去了打开终端的麻烦。

```python
%pwd
输出当前工作目录

%cd ../ 切换到上一级目录
%pwd
```

`%matplotlib inline`（现在是默认设置，但了解一下也无妨）：让你的图表直接在 Notebook 里“绽放”

在数据可视化领域，`%matplotlib inline` 是一个经典的 Magic Command。它告诉 Notebook 将 Matplotlib 生成的图表直接渲染在 Notebook 的输出区域，而不是弹出一个独立的窗口。虽然现在大多数环境下它已经是默认行为，但理解它的作用能让你更好地控制图表的显示方式。

`%%writefile`：把你的 Notebook 变成“代码生成器”

这是一个非常酷的 Magic Command！它可以将一个 cell 的内容直接保存到一个文件中。这对于将 Notebook 中的一部分代码抽离成独立的脚本非常有帮助。

```python
%%writefile my_new_script.py
def say_hello():
print("Hello from my_new_script.py!")

say_hello()
```

运行这个 cell 后，你的当前目录下就会生成一个名为 `my_new_script.py` 的文件，并且内容就是那个 cell 中的代码。之后你就可以用 `%run my_new_script.py` 来运行它了。

2. Cell Tagging：给你的 Notebook 加个“标签”，让管理更智能

想象一下，你的 Notebook 里有几十个、甚至上百个 cell，有些是数据加载，有些是数据预处理，有些是模型训练，还有些是可视化。如何快速找到你想执行的那些 cell？Cell Tagging 就是你的答案。

右键点击 cell 的空白区域，选择 “Cell metadata”。然后在打开的 JSON 结构中，添加一个 `tags` 字段，可以是一个字符串数组。

```json
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"tags": ["data_loading", "preprocessing"]
},
"outputs": [],
"source": "import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv')"
}
```

然后，你就可以通过 `nbconvert` 等工具，根据这些标签来选择性地运行或导出你的 Notebook 了。例如，只想运行所有标记为 `preprocessing` 的 cell：

```bash
jupyter nbconvert TagRemovePreprocessor.remove_cell_tags=preprocessing to notebook output notebook_without_preprocessing.ipynb your_notebook.ipynb
```

这个命令看起来有点复杂，但它的核心思想是：通过标签来筛选或排除某些 cell。

更实用的是，你可以在 Notebook 中利用 `nbformat` 和 `jupyter_nbformat_versions` 库来动态地读取和操作 Notebook 的元数据，实现更复杂的自动化流程。比如，你可以写一个 Notebook，扫描其他 Notebook 的 cell 标签，然后根据规则生成报告或者执行特定的代码块。

3. Keyboard Shortcuts：告别鼠标，飞一般的感觉

熟练掌握 Jupyter Notebook 的快捷键，能让你的操作效率呈几何级增长。这就像是学习打字要熟练指法一样，是成为 Notebook 大师的必经之路。

命令模式 (Command Mode 按 `Esc` 进入):
`a`: 在当前 cell 上方插入一个新 cell。
`b`: 在当前 cell 下方插入一个新 cell。
`dd`: 删除当前 cell。
`m`: 将当前 cell 切换为 Markdown cell。
`y`: 将当前 cell 切换为 Code cell。
`z`: 撤销删除上一个 cell。
`Shift + ↑/↓`: 向上/向下选择多个 cell。

编辑模式 (Edit Mode 按 `Enter` 进入):
`Ctrl + ]`: 增加当前行的缩进。
`Ctrl + [`: 减少当前行的缩进。
`Ctrl + /`: 注释/取消注释当前行或选中的多行。
`Ctrl + Shift + F`: 在当前 Notebook 中查找。
`Ctrl + F`: 在当前 cell 中查找。

更进阶的：
`Shift + Enter`: 运行当前 cell 并选中下一个 cell。
`Ctrl + Enter`: 运行当前 cell 但不选中下一个。
`Alt + Enter`: 运行当前 cell 并插入一个新 cell 在其下方。

记住这些快捷键，就像学会了“乾坤大挪移”，你的手指会感谢你的。

4. Extension：给 Notebook 加装“插件”，拓展无限可能

Jupyter 的强大之处还在于它的可扩展性。通过安装各种扩展，你可以为 Notebook 增加许多原先没有的功能。

`jupyter_contrib_nbextensions` 和 `jupyter_nbextensions_configurator`: 这两个是安装和管理 Notebook 扩展的“大管家”。安装后，你会在 Notebook 的主界面看到一个 “Nbextensions” 选项卡，里面有各种各样的功能可以选择。
Table of Contents (2): 自动生成一个左侧边栏的目录，根据你的 Markdown 标题来创建，非常方便浏览长 Notebook。
Codefolding: 可以折叠代码块，让你的代码看起来更整洁。
Hinterland: 在你输入代码时，提供更智能的代码补全建议。
Execute Time: 显示每个 cell 的执行时间和完成时间，对于分析执行流程非常有帮助。
Collapsible Headings: 可以折叠 Markdown 标题下的所有内容。

JupyterLab: 如果你觉得 Notebook 的界面已经不能满足你，可以尝试使用 JupyterLab。它是一个更现代、更强大的交互式开发环境，集合了 Notebook、终端、文件浏览器等多种工具，界面更像是一个IDE，扩展性也更强。

安装和配置这些扩展，你需要一些终端操作。例如，安装 `jupyter_contrib_nbextensions` 通常是这样的流程：

```bash
pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install user
jupyter nbextensions_configurator enable user
```

然后你就可以在 Notebook 界面上配置你想要的扩展了。

5. Variable Inspector：你的“变量侦探”

在数据分析过程中，经常需要查看变量的状态，尤其是当你的 Notebook 中有大量变量时。传统的做法是手动 `print` 变量名，或者在调试器里逐个查看。但 Variable Inspector 扩展，可以让你在 Notebook 的侧边栏或者一个独立窗口里，实时查看当前所有变量的名称、类型、大小和部分值。这简直是调试的利器！

一旦安装了 `jupyter_contrib_nbextensions`，你可以在 Nbextensions 配置页面找到并启用 Variable Inspector。

6. 嵌入其他内容：让你的 Notebook 更“丰富多彩”

Notebook 不仅仅能显示代码和文本，它还能嵌入其他丰富的内容，让你的报告或演示更具吸引力。

嵌入图片/视频： 直接在 Markdown cell 中使用 `` 或者 `

Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，允许你把所有的说明性文字，数学公式，代码和可视化内容结合在一个可轻松共享的文档里。