Et quelle meilleure façon de commencer à apprendre que sur un IDE Python facile à utiliser qui vous fournit un éditeur, où vous pouvez éditer votre code source, un interpréteur et un compilateur, et une interface sur laquelle vous pouvez voir votre sortie, tous dans un endroit? Jupyter Notebook est un IDE qui fournit aux débutants en Python (et même aux développeurs Python expérimentés) un environnement conçu pour afficher des résultats et des analyses clairs.
Jupyter Notebook - l'éditeur polyvalent
Vous pourriez même dire, une fois que vous commencez à utiliser Jupyter, que ses blocs-notes sont les environnements de développement intégrés les plus confortables pour coder. Ces blocs-notes sont également des outils d'apprentissage très puissants. Ils sont équipés d'un éditeur de texte lisible par l'homme où vous pouvez concevoir des descriptions de code complètes avec des images et des diagrammes, et des cellules de code qui séparent les unités logiques de votre programme. Si tous les utilitaires d'un bloc-notes sont utilisés à bon escient, vous pouvez créer des documents qui exécutent des programmes entiers et également fournir une analyse et une description faciles à comprendre côte à côte avec le code.
Fig. 1 : page d'accueil de Jupyter Notebook
Jupyter est un IDE basé sur le Web et s'ouvre dans le navigateur. Vous pouvez changer le navigateur par défaut sur lequel il s'ouvre pour un navigateur de votre choix. Jupyter Notebook peut être installé sur votre système Linux où il crée des blocs-notes dans un lieu de travail sur votre disque ou il peut être utilisé en ligne pour modifier le code à https://jupyter.org/ . Une fois que vous avez créé un bloc-notes dans Jupyter en cliquant sur Nouveau , l'éditeur suivant s'ouvre :
Fig. 2 : Carnet sans titre
Cette interface d'apparence simple est incroyablement puissante dans ses fonctionnalités. Commençons d'abord par une introduction de base.
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Dans la figure 3, le bloc-notes vide que vous voyez est la disposition avec laquelle vous travaillerez lors de l'apprentissage de Python sur Jupyter.
Fig. 4: Exécuter une cellule de code
Pour exécuter une cellule de code, il vous suffit de sélectionner la cellule que vous souhaitez exécuter et de cliquer sur Exécuter ou d'appuyer sur Maj + Entrée. Ceci, avec le bouton d'interruption du noyau à côté, est ce sur quoi vous cliquerez le plus. En parlant d'interruption du noyau, si vous vous retrouvez coincé dans une boucle infinie, cela peut s'avérer utile. Abandonner la mission avant que les choses ne deviennent encore plus compliquées !
Et pendant que nous sommes sur le sujet des noyaux, explorons davantage l'un des composants les plus importants du bloc-notes - le noyau. En termes simples, les noyaux Python ont la responsabilité d'exécuter du code. Toutes les options dont vous aurez besoin en ce qui concerne le noyau sont ici :
Fig. 5: Noyau
Un noyau Python, étant une unité de calcul qui exécute du code, peut être interrompu pour arrêter l'exécution du code, redémarré, reconnecté et arrêté. En avançant dans plus d'options impliquant le noyau, on peut même changer de noyau pour passer d'une version de Python à l'autre (comme de Python 2 à Python 3).
Comme nous l'avons mentionné précédemment, les cahiers sont utilisés pour bien plus que la simple écriture de code. Vous pouvez les utiliser pour créer un document à part entière avec des paragraphes, des équations, des fonctions et des images. Pour commencer, vous devrez vous familiariser avec les cellules de démarque.
Sélectionner une cellule, puis sélectionner Cellule > Type de cellule > Markdown convertira une cellule de code en une cellule de texte. Ici, vous pouvez écrire des descriptions et des analyses. Il est recommandé de consulter la documentation de Jupyter Notebooks pour déverrouiller toutes les différentes manières d'utiliser cette fonctionnalité. Une chose intéressante que j'ai découverte lorsque j'ai commencé avec les blocs-notes était qu'après avoir converti une cellule en démarque, l'option Insérer une image dans la liste déroulante Modifier est activée. Voici une démonstration de ce à quoi ressemble une cellule de démarque :
Fig. 6 : Une cellule de démarque
Notez que ce texte se trouve au-dessus d'une cellule de code normale. C'est ainsi que vous pouvez ajouter du sens aux unités de code logique.
Cette introduction n'a fait qu'effleurer la surface de ce que vous pouvez faire avec les ordinateurs portables. Le meilleur conseil serait de l'explorer par vous-même et de découvrir le reste de ses fonctionnalités qui correspondent à vos besoins.
Installation de Jupyter
Sur les systèmes Linux, Jupyter Notebook peut être installé à la fois via son interface de ligne de commande et son interface utilisateur graphique. L'interface de ligne de commande repose sur son Terminal. Pour installer Jupyter, vous devez d'abord installer ou mettre à jour Python, puis installer Python notebook.
Fig. 7 : Commande pour installer le bloc-notes Python
L'installation de Jupyter Notebook à partir de l'interface graphique est assez simple. Recherchez simplement Project Jupyter sur le logiciel Ubuntu et cliquez sur Installer.
Fig. 8 : Projet Jupyter dans le logiciel Ubuntu (installation GUI)
Python est le langage de programmation le plus puissant pour la science des données. C'est également un langage facile à apprendre et un IDE comme Jupyter Notebook permet de s'habituer facilement à la programmation en Python.