Come lavorare con i quaderni di Jupyter in Pycharm
Python è significativo nel mondo della programmazione
Secondo un sondaggio condotto dai jetbrains, “Python è il linguaggio principale utilizzato dall'84% dei programmatori. Inoltre, quasi il 58% degli sviluppatori utilizza Python per l'analisi dei dati, mentre il 52% lo utilizza per lo sviluppo web. L'uso di Python per DevOps, Machine Learning e Web Crawling o Web rashing seguono da vicino insieme a una moltitudine di altri usi."
Pycharm - Un IDE multipiattaforma per gli sviluppatori di Python
Per ottenere il massimo da Python, specialmente in termini di analisi dei dati, è importante trovare un IDE che offre il massimo in termini di modifica del codice e visualizzare i risultati. A tale scopo, Pycharm è la strada da percorrere. Pycharm è un IDE sviluppato dai jetbrains, i cervelli dietro grandi strumenti di sviluppo come PhpStorm.
Il componente principale di Pycharm è l'editor di codice, che offre funzionalità come un completamento automatico di codice, suggerimenti di codice e frammenti di codice. Consente ai programmatori di creare blocchi di codice logico per separare i moduli del programma.
L'editor è efficiente nell'identificazione e nell'evidenziazione degli errori quando il codice è scritto. La navigazione del codice non è mai stata più facile poiché Pycharm consente ai programmatori di saltare rapidamente su un particolare frammento, oggetto o classe nel codice sorgente.
Pycharm ha anche tonnellate di caratteristiche di refactoring, rendendo facile per gli sviluppatori apportare modifiche organizzate. Supporto per tecnologie Web come HTML, CSS, JavaScript e altro ancora combinato con l'ambiente di Pycharm Live Edit and View Web Page Environ.
"Programmazione alfabetizzata" con il taccuino di Jupyter
Un altro IDE che entra in gioco quando si parla di Python è Jupyter Notebook. Precedentemente noto come Ipython Notebook, Jupyter Notebook è particolarmente importante nel dare forma a ciò che Donald Knuth, un informatico di Stanford, notoriamente chiamato "programmazione alfabetizzata".
La programmazione alfabetizzata è una forma standard di programmazione che si concentra sulla leggibilità umana del codice. Permette ai programmatori di dare forma alle unità logiche del loro codice, al significato di tali unità di codice e ai loro risultati. Compilato, un notebook presenta il codice come un processo di pensiero completo e comprensibile e la sua manifestazione tecnologica.
Per supportare la programmazione alfabetizzata, Jupyter Notebook ha una moltitudine di strumenti disponibili che forniscono la completa libertà per modificare il codice con la sua prosa di supporto pertinente.
A partire dal livello di base, i notebook (i file in cui è scritto il codice) possono separare il codice in "celle". Le cellule rendono facile distinguere tra funzionalità specifiche.
Oltre alle celle del codice, sono disponibili celle di markup in cui è facile digitare descrizioni del codice, significato o risultati. Le opzioni di modifica per le celle di markup sono infinite; Puoi giocare con formati di testo, immagini e persino equazioni matematiche e diagrammi.
L'ampio supporto per l'integrazione del taccuino Jupyter in Pycharm consente agli sviluppatori di creare, eseguire e eseguire il debug di codici di origine esaminando contemporaneamente i loro output.
Quali caratteristiche sono incluse per i quaderni di Jupyter in Pycharm?
Pycharm ti consente di apportare modifiche al tuo documento di origine in molti modi. Questi includono:
- Editing e preparazione di anteprime.
- Utilizzo del taccuino come codice sorgente con definizioni sotto forma di testi.
- Fornire anteprime dal vivo insieme al debug.
- Opzioni per il salvatore automatico del tuo codice.
- Evidenziazione di tutti i tipi di errori di sintassi ed errori.
- La possibilità di aggiungere commenti di riga.
- La capacità di eseguire e visualizzare in anteprima i risultati contemporaneamente.
- Autorizzazioni per utilizzare il debugger di Notebook Jupyter dedicato.
- Riconoscere .file ipynb con l'icona.
Utilizzando il taccuino Jupyter in Pycharm
La potente funzionalità di scrittura e modifica del codice di Jupyter Notebook e il modulo di debug dedicato all'élite di Pycharm può formare un ambiente di sviluppo che manca di poco.
Tutto ciò che rimane è imparare a raggiungere un ambiente di sviluppo integrato che combina le funzionalità di Pycharm e Jupyter Notebook.
La risposta breve è che questo è attualmente possibile solo con una versione autorizzata di Pycharm Professional. Pycharm Professional non è gratuito. Tuttavia, puoi ottenere una licenza gratuita se sei affiliato a un istituto educativo e hai un .Indirizzo e -mail EDU.
La lunga risposta alla domanda di cui sopra è seguire i passaggi indicati di seguito:
1. Innanzitutto, dovresti creare un nuovo progetto.
2. In quel progetto, crea un nuovo file ipynb andando su file> nuovo ...> notebook jupyter. Questo dovrebbe aprire un nuovo file di notebook.
3. Se non hai installato il pacchetto Notebook Jupyter, verrà visualizzato un errore sopra il file ipynb appena aperto. L'errore recita "Il pacchetto jupyter non è installato" e avrai la possibilità di "installare il pacchetto jupyter" accanto ad esso.
4. Fai clic sul pacchetto jupyter ". Ciò avvierà il processo di installazione, che è possibile visualizzare facendo clic sui processi di esecuzione nell'angolo in basso a destra della finestra Pycharm.
5. Per iniziare a esplorare il taccuino Jupyter in Pycharm, creare celle di codice ed eseguirle.
6. Eseguire la cella del codice per avviare il server Jupyter. Per impostazione predefinita, il server Jupyter utilizza la porta 8888 per impostazione predefinita su LocalHost. Queste configurazioni sono disponibili nella finestra dello strumento del server. Una volta lanciato, è possibile visualizzare il server sopra la finestra del codice sorgente e, accanto ad essa, puoi visualizzare il kernel creato come "Python 2" o "Python 3".
7. Ora puoi accedere alla scheda Variabili in Pycharm per visualizzare come cambiano i valori delle tue variabili mentre esegui le celle del codice. Questo aiuta a debug. È inoltre possibile impostare i punti di interruzione su righe di codice, quindi fare clic sull'icona Esegui e selezionare "Cella di debug" (o utilizzare il collegamento alt + SHIFT + ENTER) per iniziare il debug.
8. Le seguenti schede nella parte inferiore della finestra Pycharm sono essenziali per usare il taccuino di Jupyter:
Andare d'accordo con l'interfaccia utente
Tra i molti componenti dell'interfaccia utente, iniziamo a esplorare quelli con cui puoi lavorare senza affrontare alcuna difficoltà.
Modalità di visualizzazione
Pycharm offre tre modalità di visualizzazione per modificare i file del notebook Jupyter:
1. Modalità solo editor
Ciò consente di aggiungere e modificare le celle del notebook.
2. Modalità di vista divisa
La modalità di vista divisa consente di aggiungere celle e visualizzare in anteprima il loro output. Questa è anche la modalità di vista predefinita per tutti i notebook Jupyter in Pycharm.
3. Modalità solo anteprima
Qui puoi visualizzare in anteprima i risultati dell'esecuzione del codice, le celle grezze e il markdown del codice.
Barra degli strumenti
La barra degli strumenti fornisce diverse scorciatoie che forniscono un rapido accesso a tutte le operazioni di base.
Il registro del server
Il registro del server è una finestra che appare quando si avvia uno dei server Jupyter. Mostra lo stato corrente del server e il collegamento al notebook su cui si sta lavorando.
La scheda Variabili
La scheda Variabili fornisce un rapporto dettagliato sui valori delle variabili presenti nella cella eseguita.
Ora che hai familiarità con le basi del montaggio e del debug di Jupyter Notebooks in Pycharm, puoi andare avanti e installare il pacchetto Jupyter in Pycharm da solo. Da qui in poi, puoi esplorare completamente le sue caratteristiche e usarle per la tua soddisfazione!
Conclusione
Questo conclude la nostra guida su come lavorare con i quaderni di Jupyter in Pycharm. Abbiamo coperto i motivi per imparare Python, insieme a brevi presentazioni su Pycharm e Jupyter. Abbiamo quindi coperto i passaggi per integrare Jupyter con Pycharm e diverse modalità e barre degli strumenti che possono aiutare l'esperienza degli sviluppatori. Con questo, speriamo che questa guida ti aiuti nel tuo viaggio per diventare uno sviluppatore Python.