一、什么是jupyter
1、簡介：
jupyter notebook是一種 Web 應(yīng)用，能讓用戶將說明文本、數(shù)學(xué)方程、代碼和可視化內(nèi)容全部組合到一個易于共享的文檔中。它可以直接在代碼旁寫出敘述性文檔，而不是另外編寫單獨的文檔。也就是它可以能將代碼、文檔等這一切集中到一處，讓用戶一目了然。
Jupyter這個名字是它要服務(wù)的三種語言的縮寫：Julia，PYThon和R，這個名字與“木星（jupiter）”諧音。Jupyter Notebook 已迅速成為數(shù)據(jù)分析，機器學(xué)習(xí)的必備工具。因為它可以讓數(shù)據(jù)分析師集中精力向用戶解釋整個分析過程。我們可以通過Jupyter notebook寫出了我們的學(xué)習(xí)筆記。但是jupyter遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止支持上面的三種語言，目前能夠使用的語言他基本上都能支持，包括C、C++、C#，java、Go等等。
jupyter notebook和我們前面所講的兩篇系列文章ipython其實都是來自同一個產(chǎn)品族，它的前身叫做ipython notebook，至于后面為什么更名這不得而知，這也就是為什么很多文章總是默認(rèn)將ipython就說成是ipython notebook的原因了。但是既然已經(jīng)更名了，我們還是區(qū)別對待ipython和jupyter notebook。
2、安裝與打開
安裝這里就不說了，使用過anaconda的人都清楚，在安裝anaconda的時候會一起打包安裝，如果想要自己安裝，可以通過pip或者是conda安裝，
怎么打開也很簡單，可以直接在anaconda的菜單里面打開jupyter notebook，也可以通過命令行，輸入jupyter notebook或者是jupyter-notebook都可以。
我們說了，jupyter notebook會在瀏覽器中中打開，是一種Web應(yīng)用，故而有web路徑和端口號了，我的打開之后，在瀏覽器的地址欄會顯示如下：
http://localhost:8888/tree
當(dāng)一次打開多個jupyter notebook的時候，端口號會依次遞增8889，8890依次遞增。
3、jupyter的作用
前面說了一大堆，也不清楚jupyter到底有啥好的啊，到底有一些什么功能呢？
在介紹 Jupyter Notebook 的功能之前，讓我們先來看一個概念：文學(xué)編程 ( Literate programming )，這是由 Donald Knuth 提出的編程方法。傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化編程，人們需要按計算機的邏輯順序來編寫代碼；與此相反，文學(xué)編程則可以讓人們按照自己的思維邏輯來開發(fā)程序。
簡單來說，文學(xué)編程的讀者不是機器，而是人。 我們從寫出讓機器讀懂的代碼，過渡到向人們解說如何讓機器實現(xiàn)我們的想法，其中除了代碼，更多的是敘述性的文字、圖表等內(nèi)容。這么一看，這不正是數(shù)據(jù)分析人員所需要的編碼風(fēng)格么？不僅要當(dāng)好一個程序員，還得當(dāng)好一個作家。那么 Jupyter Notebook 就是不可或缺的一款集編程和寫作于一體的效率工具。
以下列舉了 Jupyter Notebook 的眾多優(yōu)點：
（1）極其適合數(shù)據(jù)分析，想象一下如下混亂的場景：你在終端中運行程序，可視化結(jié)果卻顯示在另一個窗口中，包含函數(shù)和類的腳本存在其他文檔中，更可惡的是你還需另外寫一份說明文檔來解釋程序如何執(zhí)行以及結(jié)果如何。此時 Jupyter Notebook 從天而降，將所有內(nèi)容收歸一處，你是不是頓覺靈臺清明，思路更加清晰了呢？
（2）支持多語言，也許你習(xí)慣使用 R 語言來做數(shù)據(jù)分析，或者是想用學(xué)術(shù)界常用的 MATLAB 和 Mathematica，這些都不成問題，只要安裝相對應(yīng)的核（kernel）即可。這里列出了 Jupyter 支持的所有語言，供您參考。
分享便捷，支持以網(wǎng)頁的形式分享，GitHub 中天然支持 Notebook 展示，也可以通過 nbviewer 分享你的文檔。當(dāng)然也支持導(dǎo)出成 HTML、Markdown 、PDF 等多種格式的文檔。
（3）遠(yuǎn)程運行，在任何地點都可以通過網(wǎng)絡(luò)鏈接遠(yuǎn)程服務(wù)器來實現(xiàn)運算
（4）交互式展現(xiàn)，不僅可以輸出圖片、視頻、數(shù)學(xué)公式，甚至可以呈現(xiàn)一些互動的可視化內(nèi)容，比如可以縮放的地圖或者是可以旋轉(zhuǎn)的三維模型。這就需要交互式插件（Interactive widgets）來支持，更多內(nèi)容請參考這里。
常見的一些jupyter高級應(yīng)用如：
數(shù)學(xué)公式編輯
幻燈片制作
魔術(shù)關(guān)鍵字
二、jupyter notebook的簡單使用
1、常用的jupyter notebook一些命令如下：指的是在cmd中使用jupyter命令
（1）查看jupyter notebook的相關(guān)幫助
jupyter-notebook --help
jupyter-notebook --help-all （會顯示更詳細(xì)的信息）
jupyter-notebook -h （只有一個橫杠噢，熟悉命令使用的小伙伴都知道）
（2）jupyter notebook常用的子命令——subcommand
list ：列出當(dāng)前的所打開的jupyter notebook的一些信息，比如：(base) C:\Users\lenovo>jupyter-notebook listCurrently running servers:http://localhost:8888/?token=5751bd2f4a5675c59c15c9cdfaa7ecbe431ba68b7d23a3c7 :: C:\Users\lenovohttp://localhost:8889/?token=a9f1a6a33a5b0fa93f51552aecbb99a3dec321fdd5e0e74a :: C:\Users\lenovo
這里我打開了兩個jupyter notebook，一個端口為8888，一個為8889
stop：關(guān)閉所給定的端口號的那一個jupyter(base) C:\Users\lenovo>jupyter-notebook stop 8888Shutting down server on port 8888 ...(base) C:\Users\lenovo>jupyter notebook listCurrently running servers:http://localhost:8889/?token=a9f1a6a33a5b0fa93f51552aecbb99a3dec321fdd5e0e74a :: C:\Users\lenovo
關(guān)閉了8888，只剩下一個8889了。
password ：給某一個打開的jupyter notebook 服務(wù)設(shè)置密碼，后面直接輸入所要添加的密碼即可。
（3）jupyter notebook命令的常用選項，下面進(jìn)介紹一些常用的，想要知道所有的詳細(xì)使用可以使用
jupyter notebook --help-all 查看jupyter命令的詳細(xì)信息：
--generate-config 產(chǎn)生默認(rèn)的配置文件()這個是重點，后面會講到）
--no-browser 啟動jupyter notebook之后不打開瀏覽器（默認(rèn)情況下是會打開一個瀏覽器界面的）
--pylab 同前面講解ipython的時候很類似，在jupyter notebook里面集成，也可以在jupyter notebook里面使用
%pylab 或者是%matplotlib魔術(shù)命令（這是最常用的，后面也會講到）
--config= 制定一個完全路徑的配置文件名稱，關(guān)于配置文件后面會詳解，默認(rèn)是default，即系統(tǒng)指定的默認(rèn)配置文件
--ip= 默認(rèn)是: 'localhost'，從前面的現(xiàn)實中也可以看出來，表示的是notebook服務(wù)器會監(jiān)聽的IP地址，我們也可以手動指定
--port= 指定jupyter notebook打開瀏覽器的端口號，默認(rèn)是: 8888，也可以手動輸入
--notebook-dir=默認(rèn)使用默認(rèn)的目錄，表示的是notebook和kernels的目錄
--browser=還可以指定某一個特定的瀏覽器打開，默認(rèn)使用系統(tǒng)默認(rèn)的瀏覽器打開，是可以自己選定瀏覽器的。
2、jupyter的簡單使用
當(dāng)我們打開jupyter notebook（不管用什么樣的方式打開，使用菜單打開或者是命令行打開是一樣的）會在默認(rèn)的瀏覽器中看到這樣的界面：
但是每一臺不同的電腦打開之后的界面是不同的，仔細(xì)觀察就會發(fā)現(xiàn)，這里面現(xiàn)實的一些文件夾就是電腦用戶目錄下面的文件夾，這是為什么呢？那是因為jupyter notebook在啟動的時候總是有一個默認(rèn)的目錄，一般情況下，使用戶的目錄。
那怎么查看默認(rèn)目錄，或者是我想要修改默認(rèn)目錄該怎么做呢？
實際上，jupyter的一些默認(rèn)設(shè)置都設(shè)置在一個默認(rèn)的配置文件中，我們可以查看并且修改配置文件中的內(nèi)容
（1）查看配置文件
在cmd中使用如下命令：jupyter-notebook --generate-config(base) C:\Users\lenovo>jupyter-notebook --generate-configWriting default config to: C:\Users\lenovo\.jupyter\jupyter_notebook_config.py
可見我的默認(rèn)配置文件在：C:\Users\lenovo\.jupyter\jupyter_notebook_config.py中，現(xiàn)在我們查看配置文件的信息。得到如下：
打開之后發(fā)現(xiàn)，這本質(zhì)上應(yīng)該是一個python的 py文件，但是實際上全部都是用井號#開頭的，這不是意味著這都是一些注釋嗎？可以這么說，但實際上觀察會發(fā)現(xiàn)，有的有兩個井號開頭 ##，這才是注釋文本，而那些以一個井號#開頭的實際上就是默認(rèn)的配置信息，也就是我們要修改的。當(dāng)然這個文件很長，我不會一個一個講解每一個配置信息是什么意思，我指將如何自定義默認(rèn)目錄。
我們通過編輯器，搜索directory定位到如下位置：## The directory to use for notebooks and kernels.#c.NotebookApp.notebook_dir = ''
這句話就是設(shè)置jupyter的目錄的，可見默認(rèn)值是沒有的，我們現(xiàn)在比如要使它指定到我們自己的目錄，比如我要讓它指定到F盤中的myjupyter文件夾，則修改如下：## The directory to use for notebooks and kernels.c.NotebookApp.notebook_dir = 'F:\myjupyter'
保存修改的文件并關(guān)閉！然后再打開，發(fā)現(xiàn)如下信息，從下面的信息可以看見這樣一句話：
Serving notebooks from local directory: F:\myjupyter
這就說明修改成功。 (base) C:\Users\lenovo>jupyter-notebook[I 14:17:57.432 NotebookApp] JupyterLab beta preview extension loaded from D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\jupyterlab[I 14:17:57.432 NotebookApp] JupyterLab application directory is D:\ProgramData\Anaconda3\share\jupyter\lab[I 14:18:00.231 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: F:\myjupyter[I 14:18:00.232 NotebookApp] 0 active kernels[I 14:18:00.232 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:[I 14:18:00.232 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=ad2aa0097b0687bbd8b5b11909101533630e781e7c28753b[I 14:18:00.232 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).[C 14:18:00.234 NotebookApp] Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time, to login with a token: http://localhost:8888/?token=ad2aa0097b0687bbd8b5b11909101533630e781e7c28753b&token=ad2aa0097b0687bbd8b5b11909101533630e781e7c28753b[I 14:18:00.786 NotebookApp] Accepting one-time-token-authenticated connection from ::1
注意事項：
第一、文件夾必須先創(chuàng)建好，比如這里F盤下面的myjupyter文件夾要先創(chuàng)建好；不然會jupyter初始化時會找不到目錄
第二、要取消注釋，c前面的#要去掉（我還不知道這是為什么？哪位知道望告知！）
第三、要注意文件名不可以是數(shù)字
除此之外，上面的這些操作，推薦全部使用anaconda自帶的Anaconda Promp進(jìn)行操作，因為它提供了非常好的環(huán)境管理功能，而在系統(tǒng)自身的cmd中操作，可能因為環(huán)境變量設(shè)置等相關(guān)的一些原因，不成功。比如我在多個環(huán)境中都安裝了jupyter，但是cmd中環(huán)境變量所指向的那個是A，我們修改的可能是B的配置文件，這樣通過cmd啟動jupyter發(fā)現(xiàn)依然未改變。
現(xiàn)在打開，則發(fā)現(xiàn)web界面變成了如下：
三、jupyter運行環(huán)境的配置——一python運行環(huán)境為例
jupyter notebook本質(zhì)上是一個web應(yīng)用程序，我們可以在上面書寫代碼，但是代碼本身的運行環(huán)境是需要自己安裝的，沒有運行環(huán)境，即使是在jupyter notebook里面書寫的代碼怡然沒有辦法運行。因為代碼本身，web應(yīng)用程序是不認(rèn)識的。
幸運的是，在使用anaconda安裝的時候，會默認(rèn)將安裝jupyter，而且會安裝一個Python的運行環(huán)境，所以打開jupyter的時候，可以直接看見這個運行環(huán)境，在jupyter里面稱之為內(nèi)核kernel，如下所示：
在右上角點擊下拉按鈕，會得到如圖所示的結(jié)果，
第一個python3 ，表示的就是默認(rèn)的python3 kernel，它是隨著anaconda一起安裝的；
Text File ,表示的是新建一個文本文件
Folder ，表示的是新建一個文件夾
Terminal ，表示的是在瀏覽器中新建一個用戶終端，即類似于cmd的shell。
但是，這是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，因為我不可能所有的程序都是使用這一個python kernel，使用過TensorFlow的人都知道如何創(chuàng)建一個新的運行環(huán)境，打包TensorFlow所依賴的各種包。本文以python為例，我還有另外兩個環(huán)境，一個是TensorFlow，一個是pytorch，還有一個是，mxnet。他們都是使用conda創(chuàng)建的python運行環(huán)境。其實就一句話：
conda create -n tensorflow python=3.6
conda創(chuàng)建運行環(huán)境的方法這里就不詳細(xì)說明了，可以參閱相關(guān)文章。注意：因為anaconda的服務(wù)器在國外，上面的執(zhí)行速度實在是太慢，甚至等了半天，然后連接失敗，所以，我們可以使用清華大學(xué)的鏡像進(jìn)行下載，在使用上面執(zhí)行命令之前，添加一句：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
再使用：conda create -n tensorflow python=3.6
這會快非常多！！！
注意：
TUNA 還提供了 Anaconda 倉庫的鏡像，運行以下命令:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
即可添加 Anaconda Python 免費倉庫。
直接粘貼復(fù)制以上代碼即可。另外，要一行一行運行，并且每一行運行完沒有任何結(jié)果，直接運行下一行即可。
三行代碼運行完，可以運行 conda install numpy 測試一下吧。
1、原始的方法解決多個Python運行環(huán)境問題
就是走在每一個python的運行環(huán)境里面都使用conda install notebook 安裝一個與之對應(yīng)的notebook，然后我在做開發(fā)的時候，需要用什么環(huán)境，我就在每一個Python環(huán)境中的script文件夾下面打開對應(yīng)的哪個jupyter notebook，這當(dāng)然沒問題。但這樣做不是很高級，我需要安裝很多次，而且每次在使用jupyter notebook的時候都只能使用一個環(huán)境，局限性很大。
2、更高級的辦法
現(xiàn)在，比如我已經(jīng)在anaconda里面創(chuàng)建了一個名為tensorflow的環(huán)境，但是，怎么把它添加到j(luò)upyter里面呢？
（1）方法一：
首先在anaconda prompt里面激活我們需要的環(huán)境，然后執(zhí)行下面一個命令：
(base) C:\Users\lenovo>activate python27
(python27) C:\Users\lenovo>python -m ipykernel install --name python27
Installed kernelspec python27 in C:\ProgramData\jupyter\kernels\python27
和
(base) C:\Users\lenovo>activate tensorflow
(tensorflow) C:\Users\lenovo>python -m ipykernel install --name tensorflow
Installed kernelspec tensorflow in C:\ProgramData\jupyter\kernels\tensorflow
總結(jié)：兩步走，
第一步：激活相應(yīng)的環(huán)境
第二部分：執(zhí)行命令 python -m ipykernel install --name 環(huán)境名稱
現(xiàn)在打開我們的jupyter notebook，查看python環(huán)境如下：
補充：也有人用下面的方法：
先激活某一個Python環(huán)境：然后再執(zhí)行下面兩個語句：
conda install -n 環(huán)境名稱 ipykernel
python -m ipykernel install --user
注意：上面這種方式都是可以的，但問題是還是需要針對每一個環(huán)境安裝一次ipykernel，而且有時候不知怎么回事，總是會遇見一些亂七八糟的錯誤，我還沒搞清楚是為什么，如果誰知道，望告知。
（2） 方法二——一步到位的方法
在我創(chuàng)建完我需要的運行環(huán)境之后，然后只需要在base運行環(huán)境中執(zhí)行一個命令即可。
(base) C:\Users\lenovo>conda install nb_conda
將會將所有的kernel全部添加進(jìn)去，這種方法是最快的，而且最不容易出錯，推薦使用。
（3）補充方法——綜合前面兩者
（1）一步到位：
(base) C:\Users\lenovo>conda install nb_conda
(base) C:\Users\lenovo>conda install nb_conda_kernels
兩種方法均可以
（2）分步完成：
第一步：激活某一個環(huán)境activate mxnet
第二步：在環(huán)境中安裝ipykernel：pip install ipykernel
第三步：再執(zhí)行命令：
python -m ipykernel install --user --name mxnet --display-name mymxnet
后面的藍(lán)色部分可以省略。第一個mxnet指的是我激活的那一個環(huán)境名，這里是mxnet；第二個mymxnet是我要在jupyter里面顯示的內(nèi)核名稱，是自己自定義的，我定義為mymxnet。
全文總結(jié)：關(guān)于ipython系列的文章到這里就結(jié)束了，三篇文章，從ipython到j(luò)upyter notebook，希望對于一些有需要的小伙伴有所幫助，本來還打算寫一篇關(guān)于jupyter notebook的使用的，但是這種教程網(wǎng)上實在太多了，就不在這里畫蛇添足了。
