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  • jupyter插件
    2022-09-07 19:29:48

    设置自动代码补全

    1、安装jupyter contrib nbextension插件

    使用清华大学镜像网源安装

     安装报错

    未安装Python中wheel工具包

     

    安装后重新下载插件,下载成功。 

    输入命令jupyter contrib nbextension install --user激活插件

     利用命令jupyter notebook打开:

    勾选对应选项 ,完成。

     

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  • jupyter插件安装

    2022-03-06 12:50:23
    pip install jupyter_contrib_nbextensions jupyter contrib nbextension install --user pip install jupyter_nbextensions_configurator jupyter nbextensions_configurator enable --user

    打开cmd

    安装 the python package

    直接使用 Conda 指令进行安装

    conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
    

    在这里插入图片描述

    输入y

    在这里插入图片描述

    安装 javascript and css files

    jupyter contrib nbextension install --user
    

    在这里插入图片描述

    打开jupyter,点击Nbextensions,进行配置

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    常用插件

    Table of Contents :自动生成目录插件

    ExecuteTime:显示单元格的运行时间和耗时

    variable inspector:跟踪你的工作空间

    Autopep8:代码规范化

    Spellchecker:拼写检查程序

    Collapsible headings:可折叠标题

    Toggle all line numbers:切换所有行号

    Hide code:隐藏代码

    Skip-traceback:跳过回溯

    展开全文
  • jupyter 插件使用

    2021-11-04 20:36:19
    附一个jupyter notebook的插件页选择列表 下一次更新插件安装

    一、jupyter notebook

    插件安装:
    依次执行下面命令:

    pip install jupyter_contrib_nbextensions
    jupyter contrib nbextension install --user
    pip install jupyter_nbextensions_configurator
    

    然后重启jupyter,在页面中就能看到多个了一个Nbextensions
    在这里插入图片描述
    感觉notebook比lab反应要快点,尤其是在自动补全的时候
    并且插件安装也更方便
    附一个jupyter notebook的插件页选择列表
    在这里插入图片描述

    二、jupyter lab

    安装插件:
    建议在终端里面安,在浏览器里面安完可能会提示让Build
    jupyter labextension install @jupyterlab/toc

    在终端中查看已装的插件:
    jupyter labextension list
    在这里插入图片描述
    上面提示的 Build recommended ,就是每次进Jupyter lab里面就提示的
    在这里插入图片描述
    点了Build 了,过一会儿又提示Build Failed with 500的
    在这里插入图片描述
    此时我先卸掉这几个Build不成功的
    jupyter labextension uninstall keplergl-jupyter
    jupyter labextension uninstall @lckr/jupyterlab_variableinspector
    jupyter labextension uninstall @jupyterlab/geojson-extension
    这下再进jupyter lab就不会提示让Build了
    此时可以再将插件安装回来
    但是再装这些插件好像还是会提示失败

    所以我决定将jupyter lab彻底卸了,再重装
    在pip list里将与jupyterlab有关的全卸了,再用jupyter --paths找到jupyter的相关路径,将里面与lab有关的文件夹全删了
    再安装jupyterlab
    conda install jupyterlab -c conda-forge
    但是conda安装完好像还缺一个jupyterlab_server,所以还是用pip安装了
    然后已安装插件里面就空了

    这下再重新装插件试试
    这下照着插件github里的提示方法安装就正常了

    1. 插件推荐

    再次强调,插件安装推荐使用pip install …

    1.1 jupyterlab-unfold

    安装:pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple jupyterlab-unfold
    这个可以以树形结构展示左边的文件列表,如下图
    在这里插入图片描述

    1.2 jupyterlab-language-pack-zh-CN

    安装:pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple jupyterlab-language-pack-zh-CN
    官方出的汉化插件
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    很遗憾的是设置里的具体设置项还是英文的,所以这个汉化其实有点鸡肋

    2. 设置

    在Settings -> Advanced Settings Editor -> Notebook -> Auto Closing Brackets 里开启括号、引号自动补全
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 已安装好VSCODE(此处为v1.69)及其python(此处为v2022.12.0)、jupyter插件(此处为v2022.6.1201981810)。如没完成,请先进行以上准备。打开一个.py文件,python插件被激活,激活后的编辑界面如图1,右下角显示...

    此文假设你:

    已在WIN10上安装conda、在主环境安装jupyter;

    已创建虚拟环境;

    已完成虚拟环境内核与主环境jupyter之间的连接配置;

    已安装好VSCODE(此处为v1.69)及其python(此处为v2022.12.0)、jupyter插件(此处为v2022.6.1201981810)。

    如没完成,请先进行以上准备。

    <1> 编辑环境解析器选择:

    打开一个.py文件,python插件被激活,激活后的编辑界面如图1,右下角显示当前的(虚拟)环境及其解析器,点击可在顶部下拉菜单选择其他(虚拟)环境及其解析器。

    图1

    <2> 命令行终端选择

    默认终端类型可通过下拉尖头,选择“Select Default Profile”命令,对终端类型进行更改,如图2 。

    通过+号,或者RUN、DEBUG等操作新建一个终端时,VSCODE就会选用默认终端来打开一个终端。而终端新建后也会激活<1>中预设好的(虚拟)环境,如图3。

    图2

    图3

    <3> 运行python插件编辑区的代码

    有两种运行方式,

    一种是在编辑区右击鼠标,弹出以下菜单,里面有6种运行方式供选择,如图4。

    图4

     一种是选定代码,然后按ctrl+shift+p,选择 Terminal: Run Selected Text In Active Terminal 命令,然后选定的代码会在当前激活的终端上运行,如图5。注意终端要先进入python,否则会报错.

    图5

    4、jupyter插件的简单使用

    连接jupyter方式选择:

    打开notebook文件*.ipynb,jupyter插件加载完成后,可点击切换连接jupyter方式,如图6。None代表Local,Exisiting代表Remote,其中remote模式需要输入jupyter sever的URI,URI获取方法参考:查看已启动的jupyter server地址_ElienC的博客-CSDN博客_jupyter 服务器地址

    图6

    Local模式下,切换内核的方法和选项如图7,在一个打开的notebook文件中,每种内核似乎只能运行一个实例,而且切换到另一个内核时,会关闭掉当前内核的实例。当前被选中的内核,会被标注“currently selected”。

    内核选择列表把内核分成两种来源:一种是对应于jupyter kernelspec list命令列出的路径中的内核配置文件显示已有内核的名称,列表中归类为“jupyter kernel”;另一种是在conda安装目录下搜索到的conda的根环境和虚拟环境,列表中归类为“conda env”。若无法理解jupyter kernel配置相关概念,请参考这篇文章:命令行进行jupyter kernel创建、查看、删除_ElienC的博客-CSDN博客

    图7

    在Remote模式下打开内核切换列表,可以选择(Retome) Jupyter Kernel里的内核并建立一个会话,也可以直接连接(Remote) Jupyter Session里已经建立的会话,如图8。Remote模式下,一个内核可以建立多个会话。

    在远程Notebook网页的running选项卡可以查看Currently running Jupyter processes,可以发现,这些processes与VSCode Jupyter中显示的已建立的会话是一致的,如图9。

    图8
    图9

    但让我费解的是,既然已经切换到remote模式,为什么还要在下拉列表里给出local模式的kernel,如图10,这不添乱吗?

    图10

    展开全文
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空空如也

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