从代码补全到性能分析：Jupyter Notebook十大扩展详解

从代码补全到性能分析：Jupyter Notebook十大扩展详解

Jupyter Notebook（前身为IPython Notebook）是一种开源的交互式计算和数据可视化的工具，广泛用于数据科学、机器学习、科学研究和教育等领域。它提供了一个基于Web的界面，允许用户创建和共享文档，这些文档包含实时代码、方程、可视化和文本。

在数据科学和人工智能领域，Jupyter Notebook是探索数据和开发人工智能模型的重要工具。它的交互式设置允许逐步执行代码，对于调整机器学习模型和可视化数据特别有用。Jupyter结合了代码、文本和图形，非常适合解释人工智能概念和数据分析。

Jupyter Notebook中的扩展与其他软件平台中的插件或附加组件相当。它们扩展了Notebook的核心功能，可以为我们提供从简单的界面增强到提升数据操作和可视化的高级功能。使用户能够根据自己的需要精确地定制环境，使Jupyter Notebook成为一个更通用、适应性更强的工具，可用于各种任务。

添加方式

1. 通过终端cmd运行代码

   pip install jupyter_contrib_nbextensions && jupyter contrib nbextension install
   

2. 如果使用的是anaconda的话，可以直接在anaconda prompt上面运行代码：

   pip install jupyter_contrib_nbextensions && jupyter contrib nbextension install
   

   运行如图：

   

   另外，如果创建了太多环境，可以通过anaconda navigator管理，如图，这样就不会弄混了（就是直接通过指定环境打开对应的管理终端来运行上述代码）

3. 代码下载成功之后，运行Jupyter Notebook界面就会多一个选项，在这里添加插件扩展即可啦~

扩展介绍

1. Hinterland

这个扩展通过提供自动代码完成建议来提高编码效率。Hinterland提供了一个潜在匹配列表，加快了编码过程，这在处理长或复杂的函数名时特别有用。它减少了打字错误和语法错误的可能性，简化了开发工作流程。

2. Table of Contents

它在笔记本中创建了一个动态目录，显著改善了冗长内容的导航。可以通过点击标题快速跳转到不同的部分。这对于拥有大量笔记本的数据科学家特别有用，可以方便地访问其分析或报告的各个部分。

3. Spellchecker

Spellchecker扫描笔记本中的文本，突出显示拼写错误。这个功能对于确保笔记本中的文档、笔记和解释没有错误且易于理解是非常宝贵的。

4. ExecuteTime

这个扩展可以显示每个单元格的执行时间。它有利于性能分析，有助于识别代码中的瓶颈。了解哪些部分运行时间最长，可以让优化代码以获得更高的效率。

5. Toggle all line numbers

这是一个简单而强大的代码调试和审查工具。它可以显示或隐藏所有单元格中的行号。这在查看代码中的错误或与他人协作时特别有用。

6. Runtools

Runtools可以提供额外的单元执行控制，增强运行的灵活性。功能包括运行当前单元以上或以下的所有单元，这对于在不执行整个文档的情况下测试不同部分非常方便。

7. Highlighted Selected Word

每当你选择代码中的一个词时，这个扩展自动突出显示该词的所有其他实例。这于代码分析和编辑非常有用，特别是在大型笔记本中，它有助于快速定位和修改特定的变量或函数。

8. Tree Filter

通过添加搜索和过滤功能改进了文件列表。这个扩展使管理和查找文件更容易，特别是在处理许多文件时。

9. Codefolding

折叠或折叠代码块，使读取大型代码单元更容易访问和更方便。

10. Code Prettifier

根据各种编码标准自动格式化代码，这对于维护代码质量，确保一致性和可读性至关重要。

以上就是常用的扩展介绍，还有其他很多的扩展，可以查看官网地址：

https://jupyter-contrib-nbextensions.readthedocs.io/en/latest/nbextensions.html