Wie arbeitet man mit Jupyter -Notizbüchern in Pycharm
Python ist in der Welt der Programmierung von Bedeutung
Laut einer Umfrage von JetBrains ist „Python die primäre Sprache, die von 84% der Programmierer verwendet wird. Darüber hinaus verwenden fast 58% der Entwickler Python für die Datenanalyse, während 52% es für die Webentwicklung verwenden. Die Verwendung von Python für DevOps, maschinelles Lernen und Webkriech- oder Web -Scraping folgt zusammen mit einer Vielzahl anderer Verwendungen.”
Pycharm - eine plattformübergreifende IDE für Python -Entwickler
Um das Beste aus Python herauszuholen, insbesondere in Bezug auf die Datenanalyse, ist es wichtig, eine IDE zu finden, die am meisten in Bezug auf Bearbeitungscode und Visualisierungsergebnisse bietet. Zu diesem Zweck ist Pycharm der richtige Weg. Pycharm ist eine von Jetbrains entwickelte IDE, dem Gehirn hinter großen Entwicklungstools wie Phpstorm.
Die Hauptkomponente von Pycharm ist der Code-Editor, der Funktionen wie eine intelligente kontextbasierte automatische Vervollständigung von Code, Codevorschlägen und Code-Snippets bietet. Es ermöglicht Programmierern, logische Codeblöcke zu erstellen, um Programmmodule zu trennen.
Der Editor ist effizient bei der Identifizierung und Hervorhebung von Fehlern, wenn der Code geschrieben wurde. Die Code -Navigation war noch nie einfacher, da Pycharm Programmierern es ermöglicht, schnell zu einem bestimmten Snippet, Objekt oder einer Klasse im Quellcode zu springen.
Pycharm verfügt auch über unzählige Refactoring -Funktionen und erleichtert es Entwicklern, organisierte Änderungen vorzunehmen. Unterstützung für Web -Technologien wie HTML, CSS, JavaScript und mehr kombiniert mit Pycharms Live -Edit- und Anzeigen -Webseitenumgebung macht es zu einem leistungsstarken Tool für die Webentwicklung in Python.
"Readerate Programing" mit Jupyter Notebook
Eine weitere Ideen, die ins Spiel kommt, wenn Sie über Python sprechen, ist Jupyter Notebook. Jupyter Notebook, das früher als Ipython -Notizbuch bekannt war, ist besonders wichtig, um das zu geben, was Donald Knuth, ein Informatiker aus Stanford, als „Literate -Programmierung“ bezeichnet wird.
Literate -Programmierung ist eine Standardform der Programmierung, die sich auf die menschliche Lesbarkeit von Code konzentriert. Es ermöglicht den Programmierern, den logischen Einheiten ihres Codes, der Bedeutung dieser Codeeinheiten und ihrer Ergebnisse Form zu geben. Zusammengestellt, ein Notizbuch präsentiert Code als vollständiger und verständlicher Denkprozess und seine technologische Manifestation.
Um das Programm von Literate -Programmen zu unterstützen, verfügt Jupyter Notebook über eine Vielzahl von Tools, die eine vollständige Freiheit bieten, Code mit seiner relevanten unterstützenden Prosa zu bearbeiten.
Ausgehend von der Grundstufe können Notizbücher (die Dateien, in denen Code geschrieben wird) Code in "Zellen" trennen können. Zellen machen es einfach, zwischen spezifischen Funktionen zu unterscheiden.
Abgesehen von Codezellen stehen Markup -Zellen zur Verfügung, in denen es einfach ist, Codebeschreibungen, Bedeutung oder Ergebnisse zu tippen. Die Bearbeitungsoptionen für Markup -Zellen sind endlos. Sie können mit Textformaten, Bildern und sogar mathematischen Gleichungen und Diagrammen herumspielen.
Die umfassende Unterstützung für die Integration des Jupyter -Notizbuchs in Pycharm ermöglicht es Entwicklern, Quellcodes zu erstellen, auszuführen und zu debuggen und gleichzeitig ihre Ausgänge zu untersuchen.
Welche Funktionen für Jupyter -Notizbücher in Pycharm enthalten sind?
Mit Pycharm können Sie Änderungen an Ihrem Quelldokument in vielerlei Hinsicht vornehmen. Diese beinhalten:
- Bearbeitung und Vorschau machen.
- Verwenden des Notizbuchs als Quellcode mit Definitionen in Form von Texten.
- Bereitstellung von Live -Voransichten zusammen mit Debugging.
- Optionen für die automatische Sparung Ihres Code.
- Hervorheben aller Arten von Syntaxfehlern und -fehlern.
- Die Möglichkeit, Zeilenkommentare hinzuzufügen.
- Die Fähigkeit, die Ergebnisse gleichzeitig auszuführen und voranzutreiben.
- Berechtigungen zur Verwendung des dedizierten Jupyter -Notebook -Debuggers.
- Erkenne .Ipynb -Dateien mit dem Symbol.
Verwenden des Jupyter -Notizbuchs in Pycharm
Die leistungsstarken Funktionen für das Schreiben und die Bearbeitung von Jupyter Notebooks und Pycharms Elite -Debugging -Modul können eine Entwicklungsumgebung bilden, die nur wenig fehlt.
Alles, was übrig bleibt, ist zu lernen, wie man eine integrierte Entwicklungsumgebung erreicht, die die Funktionen von Pycharm und Jupyter -Notizbuch kombiniert.
Die kurze Antwort lautet, dass dies derzeit nur mit einer lizenzierten Version von Pycharm Professional möglich ist. Pycharm Professional ist nicht kostenlos. Sie können jedoch eine kostenlose Lizenz erhalten, wenn Sie mit einem Bildungsinstitut verbunden sind und eine haben .EDU -E -Mail -Adresse.
Die lange Antwort auf die oben genannte Frage ist, die unten angegebenen Schritte zu befolgen:
1. Zunächst sollten Sie ein neues Projekt erstellen.
2. Erstellen Sie in diesem Projekt eine neue IPYNB -Datei, indem Sie zu Datei> Neu…> Jupyter -Notebook gehen. Dies sollte eine neue Notebook -Datei öffnen.
3. Wenn Sie nicht über das Jupyter -Notebook -Paket installiert sind, wird über der neu geöffneten IPYNB -Datei ein Fehler angezeigt. Der Fehler lautet "Jupyter -Paket ist nicht installiert" und Sie haben die Möglichkeit, ein Jupyter -Paket zu installieren.
4. Klicken Sie auf "Jupyter -Paket installieren". Dadurch wird der Installationsprozess gestartet, den Sie anzeigen können, indem Sie auf die laufenden Prozesse in der unteren rechten Ecke des Pycharm -Fensters klicken.
5. Um mit der Erkundung des Jupyter -Notizbuchs in Pycharm zu beginnen, erstellen Sie Codezellen und führen Sie aus.
6. Führen Sie die Codezelle aus, um den Jupyter -Server zu starten. Standardmäßig verwendet der Jupyter -Server den 8888 -Port standardmäßig auf dem Localhost. Diese Konfigurationen sind im Toolfenster des Servers verfügbar. Nach dem Start können Sie den Server über Ihrem Quellcodefenster anzeigen und daneben können Sie den als "Python 2" oder "Python 3" erstellten Kernel anzeigen, "Python 3".
7. Sie können jetzt in Pycharm auf die Registerkarte Variablen zugreifen, um anzuzeigen, wie sich die Werte Ihrer Variablen ändern, wenn Sie Codezellen ausführen. Dies hilft beim Debuggen. Sie können auch Breakpoints auf Codezeilen festlegen und dann auf das Symbol ausführen und „Debug -Zelle“ auswählen (oder verwenden Sie die Abkürzung Alt + Shift + Enter), um das Debugging zu beginnen.
8. Die folgenden Registerkarten am unteren Rand des Pycharm -Fensters sind für die Verwendung von Jupyter -Notizbuch unerlässlich:
Zusammenarbeit mit der Benutzeroberfläche
Lassen Sie uns aus den vielen Benutzeroberflächenkomponenten diejenigen erkunden, mit denen Sie arbeiten können, ohne sich mit Schwierigkeiten zu stellen.
Anzeigenmodi
Pycharm bietet drei Anzeigemodi an, um Ihre Jupyter -Notebook -Dateien zu bearbeiten:
1. Nur Editor -Modus
Dies ermöglicht das Hinzufügen und Bearbeiten von Notebook -Zellen.
2. Split View -Modus
Mit dem Split -View -Modus können Sie Zellen hinzufügen und ihre Ausgabe vorantreiben. Dies ist auch der Standardmodus für alle Jupyter-Notizbücher in Pycharm.
3. Nur Vorschau -Modus
Hier können Sie Ihre Code -Ausführungsergebnisse, Rohzellen und Code -Markdowns in der Vorschau anstellen.
Symbolleiste
Die Symbolleiste bietet mehrere Verknüpfungen, die einen schnellen Zugriff auf alle grundlegenden Vorgänge ermöglichen.
Das Serverprotokoll
Das Serverprotokoll ist ein Fenster, das beim Start eines der Jupyter -Server angezeigt wird. Es zeigt den aktuellen Status des Servers und den Link zu dem Notebook, an dem bearbeitet wird.
Die Registerkarte Variablen
Die Registerkarte Variablen enthält einen detaillierten Bericht über die in der ausgeführten Zelle vorhandenen Variablenwerte.
Jetzt, da Sie mit den Grundlagen des Bearbeitens und Debuggens von Jupyter -Notizbüchern in Pycharm vertraut sind, können Sie das Jupyter -Paket in Pycharm selbst installieren. Von hier an können Sie seine Funktionen vollständig erkunden und diese zu Ihrer Zufriedenheit verwenden!
Abschluss
Damit ist unser Leitfaden zum Arbeiten mit Jupyter -Notizbüchern in Pycharm abgeschlossen. Wir haben die Gründe behandelt, Python zu lernen, zusammen mit kurzen Einführungen über Pycharm und Jupyter. Wir haben dann die Schritte zur Integration von Jupyter in Pycharm und verschiedene Modi und Symbolleisten abgedeckt, die der Entwicklererfahrung helfen können. Wir hoffen, dass dieser Leitfaden Sie auf Ihrer Reise hilft, ein Python -Entwickler zu werden.