Header Ads Widget

Ticker

6/recent/ticker-posts

Cómo instalar Jupyter Notebook en Virtualenv

 

Jupyter Notebook es un entorno de Python para ayudarlo a explorar y analizar datos usando Python. Es una plataforma expresiva que te ayuda a comunicar ideas con código y gráficos. Jupyter combina código en vivo y explicaciones textuales junto con visualizaciones de datos para que los documentos cobren vida. En este tutorial, veremos cómo comenzar con Jupyter Notebook. Instalaremos el cuaderno Jupyter en un virtualenv del que nos enteramos recientemente.


Instalar Jupyter Notebook en un VirtualEnv

Los entornos virtuales en Python son fantásticos y tiene sentido usar uno cuando se trabaja con Jupyter Notebooks. Si no está familiarizado, primero siga adelante y configure un entorno virtual de Python, luego actívelo. En su terminal, navegue hasta el directorio raíz del entorno virtual que utilizará. El nuestro simplemente se llama vrequests de algunos tutoriales de Python Requests anterioresCuando se le indique, escriba:

pip instalar cuaderno jupyter

Verá que se instalan todo tipo de software.

pip instalar cuaderno jupyter

Inicie Jupyter Notebook

Una vez que se complete la instalación, puede iniciar Juypter Notebook con este comando:

cuaderno jupyter

Ahora debería abrirse una ventana del navegador y mostrar el entorno de Jupyter.

comando del cuaderno jupyter

Desde aquí podemos crear un nuevo cuaderno de Python3 Jupyter para trabajar seleccionando nuevo-> Python3.

jupyter nuevo cuaderno python3

Esto debería abrir una nueva pestaña del Navegador que presenta un Jupyter Notebook donde podemos ingresar el código Python.

python3 jupyter cuaderno

Nombrar el cuaderno

Para nombrar el cuaderno, haga clic en el texto que muestra Sin título1 , y se le proporcionará un modal para ingresar un nuevo nombre y haga clic en Cambiar nombre . Podemos nombrar este cuaderno Hello_Jupyter.

cambiar el nombre de un cuaderno jupyter

Ejecutar código Python en Jupyter Notebook

Con un nuevo Jupyter Notebook ejecutándose y nombrado, ahora podemos ingresar código Python en una celda. Cuando esté listo, haga clic en el botón Ejecutar en Jupyter y verá el resultado del código Python justo debajo de donde lo ingresó. Una forma más rápida de ejecutar el código Python es simplemente mantener presionada la tecla Mayús y luego presionar Enter en el teclado. Ambos enfoques dan como resultado lo mismo.

ejecutar código python en el cuaderno Jupyter

Puntos de control de Jupyter

Jupyter tiene una función llamada puntos de control. Se puede acceder a esto haciendo clic en Archivo-> Guardar y punto de control.

Jupyter Save And Checkpoint

Un punto de control en Jupyter Notebook es una copia de seguridad o versión del archivo que le permite probar sus cambios en el cuaderno y luego volver al último punto de control que creó si lo desea. Esto le da a su Jupyter Notebook una pequeña cantidad de funcionalidad de control de versiones. Puede almacenar un punto de control anterior por archivo. Cuando regrese a un punto de control anterior, Jupyter le alertará de que no se puede deshacer una reversión.


Interfaz de Jupyter

interfaz jupyter

Esta es la interfaz de Jupyter. Cuando creamos un nuevo Jupyter Notebook, se abrió en una nueva ventana del navegador. La ventana del navegador original todavía se está ejecutando, y en esta pestaña original está la interfaz de Jupyter. Desde que lanzamos Jupyter desde un entorno virtual, vemos los directorios que están presentes en cualquier entorno virtual de Python. Esos son etc, Include, Lib, Scripts, share y tcl. También vemos el archivo Hello_Jupyter.ipynb. Este es el cuaderno que creamos y cambiamos de nombre anteriormente. Hay tres pestañas diferentes que podemos ver. Esas son la pestaña Archivos, la pestaña Ejecución y la pestaña Clústeres. La pestaña Archivos muestra todos los archivos del directorio actual. La pestaña En ejecución muestra cualquier Notebook en ejecución. La pestaña Clústeres, proporcionada por iPython paralelo, es para entornos informáticos en paralelo. No veremos eso ahora. Aquí podemos ver que se está ejecutando el cuaderno Hello_Jupyter.ipynb. Podemos apagarlo si queremos haciendo clic en el botón Apagar.

pestaña de ejecución de jupyter

En la pestaña Archivos, si selecciona un archivo en particular, se le proporcionarán algunas opciones. Aquí seleccionamos el archivo de cuaderno Hello_Jupyter.ipynb haciendo clic en el cuadro de selección. Una vez que hacemos eso, obtenemos nuevas opciones de Duplicar, Apagar, Ver, Editar o Papelera.

opciones de la pestaña de archivos jupyter

Duplicate hace exactamente lo que crees que haría. Shutdown apagará los portátiles seleccionados actualmente. Ver es simplemente otra forma de abrir el cuaderno seleccionado. Editar parece que va a abrir el cuaderno para que pueda trabajar en él, pero en realidad abre el archivo json sin formato. Probablemente no necesite trabajar en su computadora portátil de esta manera, pero sepa que puede ver y editar el archivo json sin formato, si alguna vez lo necesita o desea. El icono de la papelera a la derecha eliminará los archivos seleccionados.

Hacer clic en Editar produce este resultado si tiene curiosidad.

Uso de varias bibliotecas en Jupyter

Probamos algunas líneas simples de código Python solo para mostrar cómo ejecutar código en una celda. Es fácil incluir cualquier biblioteca de Python que desee utilizar en su Jupyter Notebook. Pandas, NumPy y Matplotlib son los más comunes que se usan. También podemos hacer uso de otras bibliotecas. Por ejemplo, podemos tomar prestado un código del tutorial Beautiful Soup y probarlo en nuestro cuaderno de Jupyter. Podemos ver que para que el código se ejecute correctamente, se importan tanto las bibliotecas Requests como Beautiful Soup. Efectivamente, Jupyter es capaz de resaltar correctamente la sintaxis del código y producir un buen resultado en el navegador. ¡No se requiere un entorno de desarrollo integrado de terceros para que esto funcione!

hermosa sopa en cuaderno jupyter

Cómo instalar Jupyter Notebook en Virtualenv Resumen

Hay algunas formas de instalar Jupyter Notebook para que pueda trabajar con esta popular herramienta de Python. Una forma popular es usar Anaconda DistributionOptamos por una ruta diferente, que es simplemente instalar Jupyter Notebook en un entorno virtual Python. Este enfoque es un poco más reducido y le permite comenzar con Jupyter sin tener que instalar todo el software asociado que viene con Anaconda.


Publicar un comentario

0 Comentarios