Come utilizzare Jupyter Notebook: tutorial per principianti

Un tutorial per principianti di facile comprensione su come utilizzare Jupyter Notebook, inclusi i passaggi di installazione, la prima creazione del notebook e altro ancora.

Se sei interessato alla scienza dei dati, Jupyter Notebook è uno strumento incredibilmente utile per sviluppare e presentare progetti in modo interattivo. Questo tutorial ti guiderà attraverso il processo di utilizzo dei notebook Jupyter per progetti di data science su desktop, laptop o macchine virtuali.

Informazioni sul taccuino Jupyter

I notebook sono documenti versatili che combinano il codice e il relativo output, insieme a visualizzazioni, testo narrativo, equazioni matematiche e altri contenuti multimediali. Ti consentono di eseguire codice, visualizzare l'output e aggiungere spiegazioni, formule, grafici e altro. In sostanza, i taccuini forniscono un modo per rendere il tuo lavoro più trasparente, comprensibile, ripetibile e condivisibile in un unico documento.

Se lavori con i dati, i notebook possono cambiare le regole del gioco. Sono diventati una parte essenziale del flusso di lavoro della scienza dei dati nelle aziende di tutto il mondo grazie alla loro capacità di accelerare i flussi di lavoro, semplificare la comunicazione e facilitare la condivisione dei risultati.

Nell'ambito del progetto open source Jupyter, i notebook Jupyter sono completamente gratuiti. Puoi scaricare il software da solo o come parte del toolkit di data science Anaconda.

Sebbene i notebook Jupyter supportino vari linguaggi di programmazione, questo articolo si concentrerà su Python, che è ampiamente utilizzato.

A seguito di questo articolo

Innanzitutto, tratteremo l'installazione di Jupyter Notebook in Linux e Windows. Poi parleremo delle varie interfacce utente e delle scorciatoie da tastiera per l'uso interattivo.

Installazione di Jupyter

Se hai appena iniziato con Jupyter Notebooks, considera l'installazione di Anaconda per essere subito operativo. Anaconda è una delle migliori distribuzioni Python per la scienza dei dati e include molte delle librerie e degli strumenti più popolari preinstallati, come NumPy, panda e Matplotlib. È senza dubbio il modo migliore per iniziare.

Per installare Anaconda, puoi fare riferimento alla nostra guida in questo tutorial.

Se preferisci utilizzare solo Jupyter e non molti pacchetti, puoi semplicemente aprire un prompt dei comandi ed eseguire quanto segue per installare Jupyter. Puoi anche leggere questa guida per installare Jupyter.

pip3 install jupyter

Creazione del tuo primo taccuino

In questa sezione imparerai come eseguire e salvare i taccuini, comprenderne la struttura e navigare nell'interfaccia. Esamineremo anche la terminologia chiave per aiutarti a utilizzare con sicurezza Jupyter Notebooks e prepararti per la sezione successiva. La sezione successiva ci guiderà attraverso un esempio di analisi dei dati, mettendo in pratica tutto ciò che abbiamo imparato.

Esecuzione di Jupyter

Jupyter Notebook funziona su un browser tramite un server locale installato da Anaconda o Jupyter. Quindi, assicurati di avere un browser installato come Firefox o Google Chrome o Edge.

Su Windows, vai al menu Start e avvia Anaconda. Dal pannello Anaconda, fai clic su Jupyter Notebook.

Se hai installato solo Jupyter utilizzando pip, dal prompt dei comandi esegui quanto segue per avviare Jupyter Notebook.

jupyter notebook

Una volta eseguito con successo, dovresti vedere il browser predefinito che si apre come segue. Ciò significa che il tuo Jupyter Notebook funziona correttamente.

Esecuzione di Jupyter da Windows

Questa pagina aperta sopra non è ancora un taccuino. In realtà è la Dashboard di Notebook, progettata per aiutarti a gestire i tuoi notebook Jupyter. Consideralo il tuo launchpad per esplorare, modificare e creare taccuini.

Tieni presente che la dashboard fornisce l'accesso solo ai file e alle sottocartelle che si trovano nella directory di avvio di Jupyter, che è dove è installato Jupyter o Anaconda. Ad esempio, puoi eseguire il comando "jupyter notebook" attraversando qualsiasi directory dalla riga di comando. La pagina si aprirà nella directory di lavoro corrente.

È inoltre possibile utilizzare il comando seguente per avviare Notebook con una directory di lavoro personalizzata.

jupyter notebook --notebook-dir="/home/arindam/Downloads/"

Avvio del notebook in una directory di lavoro personalizzata

Quando apri Jupyter Notebook nel tuo browser, potresti notare che l'URL della dashboard inizia con "https://localhost:8888/tree". Localhost significa che il contenuto viene servito dal tuo computer, ovvero dal server Jupyter integrato. I notebook e le dashboard di Jupyter sono applicazioni Web e Jupyter esegue un server Python locale per fornire queste app al tuo browser Web. Ciò lo rende indipendente dalla piattaforma e più facile da condividere sul web.

L'interfaccia della dashboard è per lo più autoesplicativa, di cui parleremo nella sezione successiva di seguito. Seleziona una cartella dall'elenco delle cartelle e seleziona new > Python 3 dal menu in alto. Questo creerà il tuo primo taccuino.

Crea un nuovo taccuino

Ogni taccuino si apre nella nuova scheda del browser. È utile quando lavori con più notebook contemporaneamente. Se torni alla dashboard, dovresti vedere che è stato creato un nuovo file denominato Untitled.ipynb. Il testo verde indica che è in esecuzione.

Il nuovo notebook è in esecuzione e salvato come file ipynb in cwd

Cos'è un file ipynb?

Quando crei un nuovo taccuino, viene creato un nuovo file con estensione ipynb. Questo file è essenzialmente un file di testo che utilizza il formato JSON per descrivere il contenuto del tuo notebook. Include ogni cella e il suo contenuto, insieme a eventuali allegati immagine che sono stati convertiti in stringhe di testo e alcuni metadati. Puoi visualizzare i contenuti del tuo taccuino selezionando "Modifica" dai controlli della dashboard, ma non è consigliabile modificare tu stesso i metadati.

L'interfaccia del notebook

Quando apri il file .ipynb, le interfacce del notebook si aprono per quel file. Puoi guardarti intorno e avere un'idea delle interfacce utente, dei menu e dei comandi.

È possibile fare clic su ciascuna voce del menu per vedere quali sono le opzioni disponibili. Tutte le voci di menu sono fondamentalmente comandi del notebook a cui è possibile accedere utilizzando la piccola icona "tastiera".

Due voci di menu chiave che dovresti conoscere qui sono "kernel" e "cella".

• Un kernel è un motore computazionale che esegue il codice in un notebook.
• Una cella del taccuino contiene testo o codice da eseguire.

Celle

Le celle sono la spina dorsale di qualsiasi notebook. Potrebbe contenere il tuo codice o qualsiasi testo di markdown. Quindi, la cella Codice contiene codici che possono essere eseguiti dal kernel Python. Quando esegui il codice, l'output viene visualizzato sotto la cella che lo ha generato.

Una cella vuota contrassegnata come verde

Una cella di markdown contiene testi formattati e visualizza il suo output nello stesso posto quando esegui la cella di markdown. Le celle Markdown possono contenere intestazioni come H1, H2 ecc. o qualsiasi formattazione di testo di base. Pertanto, puoi anche utilizzare i notebook per preparare la documentazione del codice. È molto utile in quel caso d'uso.

Proviamo un'istruzione Python di base in una cella di codice. Digitare quanto segue nel file del notebook di esempio e fare clic sul pulsante Esegui nella barra degli strumenti. Puoi anche premere MAIUSC+INVIO o CTRL SINISTRO+INVIO per eseguirlo.

print('hello!')

Esempio di cella di codice

Quando lo esegui, l'output viene visualizzato appena sotto la cella e l'etichetta In [ ] cambia in In [1].

Esecuzione di una cella di codice di esempio utilizzando il notebook Jupyter

"In" indica "Input" e il numero rappresenta il "quando" nel tempo in cui la cella è stata eseguita. Se esegui nuovamente la cella, l'etichetta cambia in In [2].

Il numero immesso cambia quando si riesegue una cella di codice

Quando una cella è in esecuzione, l'etichetta viene visualizzata come In [*]. Inoltre, le celle di ribasso non hanno etichette.

Alcune scorciatoie

Sebbene l'interfaccia del notebook disponga di voci di menu che è possibile utilizzare, è produttivo ed efficiente utilizzare le scorciatoie da tastiera.

Ad esempio, per eseguire rapidamente una cella puoi premere MAIUSC+INVIO o CTRL SINISTRO+INVIO invece di fare clic sul pulsante Esegui dal menu.

Allo stesso modo, ecco una tabella rapida per varie funzioni del Jupyter Notebook:

Usa i tasti Su o Giù: scorri verso l'alto o verso il basso per attraversare la cella

Esci o Invio: attiva/disattiva la modalità comando (blu) e modifica (verde).

Premi A: inserisci una nuova cella sopra

Premi B: inserisci la nuova cella qui sotto

Premi M: converti una cella in markdown

Premi Y: converti una cella in una cella di codice

Premere D + D (premere D due volte): elimina la cella

Premere Z: annulla l'eliminazione

Tieni premuto MAIUSC e il tasto freccia SU/GIÙ: seleziona più celle

Celle di riduzione

Probabilmente conosci Markdown che è facile da imparare e utilizza metodi di formattazione per testi semplici. È simile all’HTML ma i tag sono diversi. Puoi anche utilizzare Jupyter Notebook per creare una bella documentazione utilizzando le sue celle di markdown.

Ad esempio, un singolo # seguito da una riga può creare un'intestazione di primo livello, ad esempio il tag H1 in HTML.

# This is a first level heading

Esempio di ribasso in Jupyter Notebook

Ecco un esempio di markdown più complesso che puoi provare in Jupyter Notebook. Ricorda, questi devono essere aggiunti alle celle di markdown (premi M).

# This is first level heading h1

## This is second level heading h2

A simple line of text.
A **bold** word
Another __bold__ word
This is *italics* or _italics_

* A list item
* Another list item

1. List with numbers
2. Another item

This is a hyperlink [debugpoint.com](https://www.debugpoint.com)

The following is a code block:
```
print('hello')
print('world')
```

E quando lo esegui, viene visualizzato nella formattazione corretta.

Esempio di un ribasso più complesso

Kernel e flusso di esecuzione

Quando crei un notebook ed esegui un codice, il codice viene eseguito nell'ambito del kernel di quel notebook. Lo stato delle variabili e dei valori persiste tra le celle. Ciò significa che l'ambito dei valori e dello stato delle variabili riguarda l'intero documento e non le singole celle.

Ad esempio, se importi una libreria in una cella, puoi utilizzare le funzioni di quella libreria in un'altra cella. Ecco un rapido esempio in cui abbiamo importato la libreria numpy e abbiamo eseguito un sqrt su un numero.

import numpy as np
def find_sq_root(x):
    return np.sqrt(x)

Puoi inserire quanto sopra in una cella e chiamare la funzione in un'altra cella.

find_sq_root(44)

Come puoi vedere, la funzione definita è disponibile in tutto il documento e non nelle singole celle.

Esempio di ambito in un documento Notebook

Il flusso di esecuzione di un Notebook dall'alto verso il basso. Tuttavia, puoi selezionare qualsiasi cella in qualsiasi momento ed eseguirla. Mentre lo fai, ricorda che l'ambito della variabile e della funzione è l'intero documento. Quindi sii cauto mentre scrivi i programmi.

Il numero accanto a In mostra l'ordine di esecuzione. Aumenta ad ogni esecuzione di celle. Riflette l'ordine di esecuzione delle celle nel kernel nell'ambito di quel documento.

Ad esempio, nell'esempio seguente, puoi vedere che vengono eseguite le due istruzioni print e quindi la funzione radice quadrata. Quindi le istruzioni print mostrano In [6] e In [7] e così via.

Numero dell'ordine di esecuzione accanto alle celle

In qualsiasi momento, se perdi traccia dell'esecuzione e desideri reimpostare l'intero documento, puoi farlo utilizzando le opzioni del Kernel.

• Per riavviare il kernel e cancellare tutte le variabili: utilizzare Riavvia
• Se vuoi riavviare, cancella tutte le variabili e pulisci tutti gli output: usa Riavvia e cancella output
• Infine, per riavviare ed eseguire tutto: utilizzare Riavvia ed Esegui tutto

Se ti imbatti in condizioni di competizione o cicli infiniti, puoi utilizzare l'opzione Interrompi per interrompere l'esecuzione.

Varie opzioni del kernel

Supporto per altre lingue nel kernel

I notebook Jupyter sono versatili per supportare molte lingue, non solo Python. Ad esempio, puoi installare ed eseguire C, R, Julia, Java e altri linguaggi di programmazione popolari.

È necessario installare il kernel corretto per coloro che utilizzano pip e selezionare il kernel dall'opzione Kernel > Cambia kernel.

Puoi saperne di più sul supporto aggiuntivo qui.

Salvare i tuoi taccuini

Ricordati di salvare periodicamente i tuoi taccuini dal menu. Oppure puoi premere CTRL+S per eseguire il salvataggio manuale e il checkpoint.

Una volta completato il lavoro, dovresti utilizzare l'opzione File > Chiudi e ferma dal menu. Ciò garantisce che le esecuzioni spengano il kernel del rispettivo notebook e chiudano le schede del browser.

Puoi anche scaricare il tuo Notebook in HTML, PDF e altri formati utilizzando il menu File.

Prima di scaricare e salvare, assicurati di pulire il tuo lavoro utilizzando le opzioni seguenti.

1. Fare clic su "Cella > Tutti gli output > Cancella"
2. Fare clic su "Kernel > Riavvia ed esegui tutto"
3. Attendi il completamento di tutta l'esecuzione.

Avvolgendo

Spero che tu abbia una conoscenza di base di Jupyter Notebook in questo tutorial. Dai passaggi di installazione alla creazione del tuo primo Notebook. Hai anche imparato le scorciatoie, i kernel, le celle e l'ambito di esecuzione.

Puoi iniziare a esplorare di più man mano che procedi con le documentazioni ufficiali.