Jupyter Notebook是一个基于浏览器的交互式编程环境（REPL, read eval print loop），它主要构建在IPython等开源库上，允许我们在浏览器上运行交互式python代码。并且有许多有趣的插件和神奇的命令，大大增强了python的编程体验。

1. 计算单元的执行时间

我们可以在一个jupyter notebook单元的开头使用%%time命令来计算执行该单元的时间。

2. 进度条

可以使用python外部库创建进度条，它可以实时更新代码运行的进度。它让用户知道正在运行的代码脚本的状态。你可以在这里获得相关的库Github库。使用进度条设置，具体操作如下：

首先，安装tqdm库：
在cmd命令窗口输入pip3 install tqdm或者直接在jupyter notebook单元内输入!pip install tqdm。

然后，通过以下命令生成进度条：

3. 代码格式自动补全

有时jupyter notebook单元格中的代码段格式不好，通过nb_black库，可以自动调整代码段的正确格式，让代码具有更好的可读性。

安装nb_black库：

pip3 install nb_black

在jupyter notebook 中使用：

%load_ext nb_black

格式混乱的代码段

自动调整后的代码段

4. 下载并安装Python库

Jupyter notebook可以通过在单元格内输入!pip install ***代码，自动下载并安装指定的python库。
以pandas库为例，具体代码如下：

5. 函数说明文档

通过shift+tab快捷键，可以在jupyter notebook 内直接打开函数的说明文档。

具体使用方式如下：

• 输入使用的函数名
• 按下快捷键shift+tab
• 点击弹出窗口中的^按钮可以在当前窗口中显示说明文档
• 点击+可以控制文本向下滑动
• 点击x可以关闭说明文档窗口
  

pandas 中 read_csv 函数的说明文档

6. 代码自动补全

Jupyter notebook可以显示任何函数名或变量的补全建议。若要查看补全建议，可以按键盘上的Tab键，建议将出现在一个自上而下显示的菜单中。单击关键字或在所选关键字上单击enter键以确认补全的代码。

pandas 中函数的补全建议

7. 调整输出结果的显示窗口

Jupyter notebook 可以在代码单元格的下方显示输出。当用户的输出过多时，可以选择调整显示窗口的尺寸，将该显示窗口调整为一个滚动窗口。并且在显示窗口左边双击，可以折叠该窗口。

调整显示窗口

8. 单元运行快捷键

通过以下快捷键可以提高编程效率：

• shift+enter 运行当前单元，并且高亮显示下一单元，如果没有下一单元就新建一个单元。
• alt+enter 运行当前单元，并且插入一个新单元并高亮显示。

9. Markdown笔记

Jupyter notebook的单元格不仅可以运行代码段，还可以设置单元格为Markdown方式用来编写文本。

转换方式如下：

• 点击目标单元格
• 选中“Markdown”选项

单元格由代码模式转换至Markdown模式

Markdown模式运行效果

10. 运行不同的编程语言

Jupyter notebook还可以用来编译和运行来自不同语言的代码。只需要在单元格开头处输入%%****命令，就可以运行****对应的语言代码：

• %%bash
  
• %%HTML
  
• %%python2
  
• %%python3
  
• %%ruby
  
• %%perl


在jupyter notebook 单元格内运行HTML代码

11. 多行同时编辑

Jupyter Notebook支持同时使用多个光标编辑代码。通过alt键选择要编辑的代码段后，可以同时使用多个光标编辑代码。

12. 创建演示文档

Jupyter notebook可用于创建PowerPoint样式的演示文稿。在这里，笔记本的每个单元格或单元格组都可以视为幻灯片。

• 首先，安装RISE库（conda install -c damianavila82 rise）
• 安装后，RISE 相关按钮将会添加进工具栏（view->cell->toolbar->slideshow）
• 选中需要展示的单元格，可将其设置为一个幻灯片
• 选择完毕后，点击RISE Sliedeshow按钮完成演示文档的创建

13. 共享Jupyter notebook

程序代码写完后，Jupyter notebook 提供了多种形式以便于用户进行分享：

以 HTML, PDF, ipynb, py等文件格式进行分享

使用JupyterHub，它可以创建一个多用户共享Hub，该Hub生成、管理和代理用户Jupyter笔记本服务器。

直接上传到网络当中

14. 数据展示

Jupyter notebook可以通过众多的python库和R语言相关库，生成不同的图表。常用的库有：

• Matplotlib
• Seaborn
• bokeh
• plot.ly
  

各种图表样式

15. 快捷键方式

使用快捷方式可以节省程序员大量的时间并优化编程体验。Jupyter notebook有很多内置的键盘快捷键，可以在“help”菜单栏下找到：“help”>“Help>Keyboard Shortcuts”。

Jupyter notebook还提供了编辑键盘快捷键的功能，以方便程序员进行个性化设置。

快捷键面板（命令模式）

快捷键面板（编辑模式）

作者：Satyam Kumar

deephub翻译组:Oliver Lee