Jupyter Notebook：让编程就像搭积木
1. 为何选择 Jupyter Notebook?
当我们想要进行类似机器学习、大数据这样的分析编程时，如果是在例如 PyChram 这样的编译器上写，一般是要把整个代码文件写完，然后再运行。这样的缺点就是如果中间某行出现了 Bug，我们就要排除，然后再重新运行整个文档，或者是 Debug。
但是如果是在 Jupyter Notebook 上，我们就可以一小块一小块的去运行，碰到不合预期的结果，可以很方便的回到特定的单元，去输出各种变量，排查错误。
这种感觉就像是搭积木，一小块一小块的去写，这样慢慢一步一步地把整个代码写完整，再一齐运行。而且在代码的各个单元之间，还能插入 Markdown 文本，对于一些框架的学习，和代码阅读也是很方便的。
这篇文章，浅显地讲一下 Jupyter 的一些特性，安装的部分也很简单，但是这里没有讲，可以容易地在网上就找到教程。
2. 常用技巧1
2.1. 遇到不懂？—— 抛问号（？)
即使是大神，也会碰到不懂或者不熟悉的函数或者类。在使用 Python 的时候，我们常常利用 help() 函数来获得关于函数的信息。
但是在 Jupyter 上，我们只需要使用问号符 ?，就可以迅速地获得这些信息。如果想要获得源码的时候，可以利用双问号符 ??：
注：如果双问号符
??并没有显示源码，通常是因为该对象并没有在 Python 中执行，而使用 C 或其他编程语言。这种情况下会输出与单问号符?一样的结果。
2.2. 不想逐个字母的敲？—— Tab 帮你自动补全
我们在使用 PyCharm 或者类似的编译器时，都能够利用 <Tab> 来补全对象、模块或者函数、类、变量的名词，这样就大大的加快了我们的速度。每一次敲击 <Tab> 都会带来一种莫名的酸爽。
在 Jupyter Notebook 上面也可以，当你习惯了如此编写代码，你会感觉不能用 <Tab> 的时候连写代码都了无生趣了。
通配符匹配：当我们知道首字母时，就可以直接用 <Tab> 让 Jupyter 帮我们匹配后面的字母。但是当只知道结尾的字母时，我们可以使用通配符（*） 和问号符 ?来找到各种组合：
通配符（*）可以放在任意的位置
2.3. 更多的操作 —— 特殊命令
在 Jupyter 上还有一种被称为 Magic Commands 的命令，是为了方便我们高效地进行数据分析的工作而设计的。它使用一个前缀符号 % 来修饰，其中一个百分号 % 代表只影响接下来的一行代码，而两个百分号 %% 代表对当前单元的影响。
（1）代码运行效率 %time 和 %timeit
平时使用 PyCharm 时，想要测试不同代码的执行速度，我们会使用 time 模块来赋值两个变量，通过输出两者之差来获得代码的执行时间。但是在 Jupyter 上，我们可以很简单的执行这种操作，通过利用 %time 和 %timeit：
In[1]: %timeit sum(range(100))
1.6 µs ± 52 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
# Jupyter 会自动根据代码运行的时间花费，调整重复的次数。
In[2]: %%timeit
total = 0
for i in range(1000):
for j in range(1000):
total += i * (-1) ** j
561 ms ± 6.4 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
不过，有时候重复执行代码的时间花费相差巨大，例如排序算法，当第二次执行的时候，数组已经是排好序的，代码的执行时间就会变很少。对于这种情况，我们使用 %time
In[1]: import random
L = [random.random() for i in range(100000)]
%timeit L.sort()
3.3 ms ± 316 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
In[2]: L = [random.random() for i in range(100000)]
print("排序乱序列表：")
%time L.sort()
排序乱序列表：
Wall time: 35 ms
In[3]: print("排序顺序列表：")
%time L.sort()
排序顺序列表：
Wall time: 3 ms
In[4]: %%time
total = 0
for i in range(1000):
for j in range(1000):
total += i * (-1) ** j
Wall time: 691 ms
此外，还有很多的 Magic Command，可以使用 %magic 命令来，查看文档。
Python Data Science Handbook, Jake VanderPlas ↩︎
转载：https://blog.csdn.net/weixin_39679367/article/details/104971699