最近开始学习 Python，但是臃肿的 Visual Studio 启动和编译速度极慢，直接使用命令行又没法保存我敲的代码。于是乎，我就想整一个又能即时保存我敲的代码，又能快速地运行 Python 程序，最好还能支持 Markdown，让我能够边学习边做笔记。在经过了一番寻找过后，我找到了这款神器：Jupyter
Jupyter 简介
1 | Jupyter Notebook是一个Web应用程序，允许您创建和共享包含实时代码，方程，可视化和说明文本的文档。 |
在 Notebooks 中不仅可以运行 Python 语言，它还支持 R、Julia 和 Javascript 等等语言。
安装 Jupyter Notebooks
通过 pip 安装
既然你都已经想要安装 Jupyter 了，那么我想 Python 总已经安装并配置好了吧。
1 | 注意：Python中默认安装的版本： |
升级 pip 到最新版本
打开cmd，并切换到 Python 的安装目录下的 Scripts 文件夹，然后执行以下命令：
1 | pip3 install --upgrade pip3 |
安装 Jupyter Noteboooks
接下来执行以下命令：
1 | pip3 install jupyter |
等待进度条跑完即可
（u1s1，pip 是真的方便
运行 Jupyter Notebooks
切换到 Python 的安装目录下的 Scripts 文件夹。执行如下命令
1 | jupyter notebook |
然后浏览器就会自动打开 Notebook 窗口。
但是此时你所创建的 notebook 文件都是放置在你的Python安装目录\Script下。之后会提到如何修改 Jupyter Notebook 的工作空间。
通过 Anaconda 安装
在安装Anaconda的同时会安装 Python 和 Jupyter Notebooks 这两个工具，并且还包含相当多数据科学和机器学习社区常用的软件包。
关于 Anaconda 的安装与使用，可以参考这个链接：Anaconda 介绍、安装及使用教程
安装好了 Anaconda 后，可以直接在 Anaconda 的命令提示符界面输入以下命令：
1 | jupyter notebook |
然后就可以食用 Jupyter 了
修改 Jupyter Notebook 工作空间
在我们第一次启动 Notebooks 时，默认显示的是 Script 文件夹下的文件目录。因为此时 notebooks 默认的工作空间是安装目录。
但是这样的话找起文件来比较麻烦。我们可以自己定义一个专属的工作空间
获取 Jupyter Notebook 的配置文件
打开命令提示窗口，执行如下命令：
1 | jupyter notebook --generate-config |
此处需要注意的是，如果你已经配置过 notebooks 的相关信息，执行此命令会提示你是否覆盖原有配置。输入 y 直接覆盖。如果是首次执行此命令，则生成配置到相应目录。
修改配置文件
打开生成的配置文件，修改#c.NotebookApp.notebook_dir = ''此条配置，在单引号中填入我们刚才创建的专属工作空间，此处我这里是 E:\MyTools\Python\jupyter-notebook。
要注意的是，由于转义字符这种神奇的存在。所以你需要在字符串的单引号前加 r，或者将单斜杠变为双斜杠，如下图所示。
此条配置默认是注释掉的，所以我们需要删除第一个#。ok,保存配置文件。
好了，现在打开命令提示窗口，执行jupyter notebook命令重新启动 Notebook，浏览器相应会打开 Notebook 主页，主页中相应会显示工作空间中的文件目录。
注意：启动 notebook 之后，不要关闭该命令提示窗口。一旦关闭该窗口 Jupyter 的本地服务器就会被关闭。
Jupyter Notebook 基本使用
Jupyter 界面
起订 Notebook 后，界面应该是这样的：
第一部分
Files：列出所有文件Running：展示你当前打开的终端和笔记本Clusters：由 IPython 并行提供的
第二部分
点击右侧的 New 按钮可展开如图的下拉列表按钮，其内包括了可创建的四种工作环境：
Python3：创建一个可以执行 Python 代码的 ipynb 文件Text File：创建文本类型的 txt 文件Folder：创建一个文件夹Teminal：在浏览器中打开一个命令窗口
第三部分
这里的按钮其实就是对当前工作空间内的文件进行一系列操作：
Duplicate：复制文件Rename：重命名Move：移动文件Download：下载文件View：在浏览器中预览文件内容Edit：编辑文件Delete(小图标)：删除选中的文件
Jupyter Notebook 中编写并执行 Python 代码
在首页右侧点击New，选择点击Python3,页面即跳转到一个新的窗口，此时已经创建了一个新的文件，红色区域为该文件的名称(默认为 Untitled)，点击即可修改文件名，此处我们命名为 Hello_World，如下图所示。
在In [ ] :后面的输入框中我们可以输入一段 python 代码进行测试，点击Run按钮执行,也可以快捷键Ctrl+Enter执行代码，结果如下:
Jupyter Notebooks 的强大之处在于除了能够输入代码之外，你还可以用 Markdown 添加叙述性和解释性文本。比如我想添加一个文字说明，在代码上面添加了一个单元格，并以 Markdown 输入了一个文本。
按下Ctrl+Enter，效果如下:
Jupyter Notebook 中的快捷键介绍
当你熟练使用 notebooks 的基本功能后，掌握他的快捷键是十分必要的，这样可以大大提高你的工作效率。下面是一些比较常用的快捷键：
编辑模式：点击单元格按下Enter
命令模式（退出编辑模式)：按下Esc
进入命令模式之后（此时你没有活跃单元），有以下快捷键：
A：在所选单元之上插入一个新的单元B：在所选单元之下插入一个新的单元D：连续按两次删除所选的单元Z：撤销被删除的单元Y：将当前选中的单元变成一个代码单元F：查找和替换Shift +上或下箭头：可选择多个单元。Shift + M：在多选模式时，可合并你的选择。
处于编辑模式时（在命令模式时按 Enter 会进入编辑模式），下列快捷键很有用：
Ctrl + Home：到达单元起始位置Ctrl + S：保存进度Ctrl + Enter：会运行你的整个单元块Alt + Enter：不止会运行你的单元块，还会在下面添加一个新单元Ctrl + Shift + F：打开命令面板
可在命令模式按 H 或进入 Help > Keyboard Shortcuts。可以查看键盘快捷键完整列表。
总结
关于 Jupyter Notebooks 的安装和基本用法就先介绍到这里就差不多了。
