Jupyternotebook。
Jupyter notebook 是一种 Web 应用,能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。
Jupyter Notebook 已迅速成为处理数据的必备工具。其用途包括数据清理和探索、可视化、机器学习和大数据分析。我为我的个人博客创建了一个 notebook 示例,它展示了 notebook 的许多特点。
这项工作通常在终端中完成,也即使用普通的 Python shell 或 IPython 完成。可视化在单独的窗口中进行,而文字资料以及各种函数和类脚本包含在独立的文档中。但是,notebook 能将这一切集中到一处,让用户一目了然。
GitHub 上也直接支持 Jupyter notebook 的渲染。借助此出色的功能,你可以轻松地共享工作。http://nbviewer.jupyter.org/也会提供 GitHub 代码库中的 notebook ,以及存储在其他地方的 notebook。
文学化编程
notebook 是 Donald Knuth 在 1984 年提出的文字表达化编程的一种形式。在文字表达化编程中,直接在代码旁写出叙述性文档,而不是另外编写单独的文档。用 Donald Knuth 的话来说:
让我们集中精力向人们解释我们希望计算机做什么,而不是指示计算机做什么。
归根到底,代码是写给人看到,不是写给计算机看的。notebook 恰恰提供了这种能力。你能够直接在代码旁写出叙述性文档。这不仅对阅读 notebook 的人很有用,而且对你将来回头分析代码也很有用。
说点题外话:最近,文字表达化编程这个概念已经发展成为一门完整的编程语言,即Eve。
notebook 如何工作
Jupyter notebook 源自 Fernando Perez 发起的IPython 项目。IPython 是一种交互式 shell,与普通的 Python shell 相似,但具有一些很好的功能(例如语法高亮显示和代码补全)。最初,notebook 的工作方式是,将来自 Web 应用(你在浏览器中看到的 notebook)的消息发送给 IPython 内核(在后台运行的 IPython 应用程序)。内核执行代码,然后将结果发送回 notebook。当前架构与之相似,具体见下图。
核心是 notebook 的服务器。你通过浏览器连接到该服务器,而 notebook 呈现为 Web 应用。你在 Web 应用中编写的代码通过该服务器发送给内核,内核运行代码,并将结果发送回该服务器。之后,任何输出都会返回到浏览器中。保存 notebook 时,它将作为 JSON 文件(文件扩展名为.ipynb
)写入到该服务器中。
此架构的一个优点是,内核无需运行 Python。由于 notebook 和内核分开,因此可以在两者之间发送任何语言的代码。例如,早期的两个非 Python 内核分别是R语言和Julia语言。使用 R 内核时,用 R 编写的代码将发送给执行该代码的 R 内核,这与在 Python 内核上运行 Python 代码完全一样。IPython notebook 已被改名,因为 notebook 变得与编程语言无关。新的名称Jupyter由Julia、Python 和R组合而成。如果有兴趣,不妨看看可用内核的列表。
另一个优点是,你可以在任何地方运行 notebook 服务器,并且可通过互联网访问服务器。通常,你会在存储所有数据和 notebook 文件的自有计算机上运行服务器。但是,你也可以在远程计算机或云实例(如 Amazon 的 EC2)上设置服务器。之后,你就可以在世界上任何地方通过浏览器访问 notebook。
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