Og hvilken bedre måte å begynne å lære på enn på en brukervennlig Python IDE som gir deg en redaktør, hvor du kan redigere kildekoden, en tolk og en kompilator og et grensesnitt der du kan se utdataene dine, alt på en plass? Jupyter Notebook er en IDE som gir nybegynnere i Python (og til og med erfarne Python-utviklere) et miljø designet for å vise klare resultater og analyse.
Jupyter Notebook-den allsidige redaktøren
Du kan til og med hevde at når du begynner å bruke Jupyter, at notatbøkene er de mest komfortable integrerte utviklingsmiljøene å kode i. Disse notatbøkene er også svært kraftige læringsverktøy. De er utstyrt med en lesbar tekstredigerer der du kan designe kodebeskrivelser komplett med bilder og diagrammer, og kodeceller som skiller logiske enheter i programmet. Hvis alle verktøyene i en bærbar PC blir brukt godt, kan du lage dokumenter som kjører hele programmer og også gi en lettfattelig analyse og beskrivelse side om side med koden.
Fig. 1: Hjemmesiden til Jupyter Notebook
Jupyter er en webbasert IDE og åpnes i nettleseren. Du kan endre standardleseren som den åpnes til en nettleser du velger. Jupyter Notebook kan installeres i ditt Linux -system der den lager notatbøker på en arbeidsplass på disken din, eller den kan brukes online for å redigere kode på https://jupyter.org/ . Når du har opprettet en notatbok i Jupyter ved å klikke på Ny, åpnes følgende editor:
Fig. 2: Notatbok uten tittel
Dette enkle utseende grensesnittet er utrolig kraftig i sine funksjoner. La oss starte med en grunnleggende introduksjon først.
Starter
I figur 3 er den tomme notatblokken du ser layouten du vil jobbe med når du lærer Python på Jupyter.
Fig. 4: Kjør en kodecelle
For å kjøre en kode celle, er alt du trenger å gjøre å velge cellen du vil kjøre og enten klikke på Kjør eller trykke Shift + Enter. Dette, sammen med avbryt kjerneknappen ved siden av, er det du vil klikke mest på. Apropos avbryt kjernen, hvis du befinner deg fast i en uendelig sløyfe, kan dette være nyttig. Avbryt oppdraget før ting blir enda mer rotete!
Og mens vi er på temaet kjerner, la oss videre utforske en av de viktigste komponentene i den bærbare datamaskinen - kjernen. I de enkleste termer har Python -kjerner ansvaret for å utføre kode. Alle alternativene du trenger med hensyn til kjernen er her:
Fig. 5: kjerne
En Python -kjerne, som er en beregningsenhet som kjører kode, kan avbrytes for å stoppe kjøring av kode, starte på nytt, koble til igjen og slå av. Når du går videre til flere alternativer som involverer kjernen, kan du til og med endre kjerner for å bytte fra en versjon av Python til den andre (for eksempel fra Python 2 til Python 3).
Som vi nevnte tidligere, brukes notatbøker til mye mer enn bare å skrive kode. Du kan bruke dem til å lage et fullverdig dokument med avsnitt, ligninger, funksjoner og bilder. For å komme i gang med dette må du gjøre deg kjent med markdown -celler.
Hvis du velger en celle og deretter velger Cell> Cell Type> Markdown, konverteres en kodecelle til en tekstcelle. Her kan du skrive beskrivelser og analyse. Det er god praksis å slå opp dokumentasjonen til Jupyter Notebooks for å låse opp alle de forskjellige måtene du kan bruke denne funksjonen på. En spennende ting jeg oppdaget da jeg begynte med notatbøker, var at etter at du har konvertert en celle til markdown, blir alternativet Sett inn bilde i rullegardinmenyen Rediger aktivert. Her er en demo av hvordan en markdown -celle ser ut:
Fig. 6: En markdown -celle
Legg merke til at denne teksten sitter over en vanlig kodecelle. Slik kan du legge mening til logiske kodenheter.
Denne introduksjonen riper bare på overflaten av det du kan gjøre med bærbare datamaskiner. Det beste rådet ville være å utforske det på egen hånd og oppdage resten av funksjonene som passer dine formål.
Installere Jupyter
På Linux -systemer kan Jupyter Notebook installeres både via kommandolinjegrensesnittet og det grafiske brukergrensesnittet. Kommandolinjegrensesnittet hviler på terminalen. For å installere Jupyter må du først installere eller oppdatere Python og deretter installere Python notebook.
Fig. 7: Kommando for å installere Python notebook
Det er ganske enkelt å installere Jupyter Notebook fra GUI. Bare slå opp Project Jupyter på Ubuntu -programvaren og klikk på Installer.
Fig.8: Project Jupyter i Ubuntu -programvare (GUI -installasjon)
Python er det kraftigste programmeringsspråket for datavitenskap. Det er også et lettlært språk og en IDE som Jupyter Notebook gjør det sømløst å bli vant til programmering i Python.