Versão ligeiramente mais longa
Se isso não for satisfatório para você, abaixo estão alguns detalhes sobre as extensões do Curso de Celular. Também incluí meus 5 primeiros para você começar.
O que são extensões de notebook?
As extensões do Jupyter Notebook são complementos simples que estendem a funcionalidade básica do ambiente do notebook. Escritos em JavaScript, eles fazem coisas como autoformatar seu código ou enviar uma notificação do navegador quando uma célula for concluída. No momento, as extensões só funcionam em Jupyter Notebooks (não no Jupyter Lab).
Por que usar essas extensões? O Curso Técnico de Celular são ótimas ferramentas para ensinar, aprender, criar protótipos, explorar e experimentar novos métodos (ou mesmo em produção na Netflix). No entanto, os notebooks convencionais são limitados em recursos que podem tornar o trabalho com eles frustrante. Embora as extensões do Jupyter Notebook não resolvam completamente o problema, elas adicionam alguns benefícios que tornarão seu trabalho mais fácil.
Qual usar
A seguir estão as 5 extensões do Curso Conserto de Celular que uso com mais frequência:
- Índice: navegação mais fácil
Depois que você começa a obter dezenas de células em um Melhor Curso de Celular, pode ser difícil manter o controle de todas elas. O Índice resolve esse problema adicionando um sumário vinculado que pode ser posicionado em qualquer lugar da página:
Você também pode usar a extensão para adicionar um sumário vinculado na parte superior do bloco de notas. Isso mostra até qual célula está selecionada e qual está em execução:
- Autopep8: código limpo em um clique
Todos nós deveríamos escrever código compatível com o Curso de Manutenção de Celular, mas às vezes você é pego em uma análise e é difícil seguir as práticas recomendadas. Quando você terminar de escrever esse enredo incrível, esta extensão permite que você simplesmente clique no martelo e formate automaticamente seu código confuso.
Como os melhores add-ons, este realiza uma tarefa demorada e tediosa com um simples clique, permitindo que você se concentre em pensar nos problemas.
- Inspetor de variável: monitore seu espaço de trabalho
O inspetor de variáveis mostra os nomes de todas as variáveis que você criou no bloco de notas, junto com seu tipo, tamanho, forma e valor.
Esta ferramenta é inestimável para cientistas de dados que estão migrando do RStudio ou se você não deseja ter que continuar imprimindo df.shape ou não consegue lembrar o tipo de x.
- ExecuteTime: mostra quando e por quanto tempo as células foram executadas
Muitas vezes me pego tentando descobrir quanto tempo um celular demorou para funcionar ou quando funcionou pela última vez em um notebook que está aberto há dias. ExecuteTime cuida de ambos, mostrando quando uma célula terminou e quanto tempo levou.
Existem métodos melhores para cronometrar (como a magia da célula %% timeit), mas isso é fácil de implementar e cobre todas as células do notebook.
- Ocultar entrada de código: ocultar o trabalho mostrar os resultados
Embora alguns de nós gostem de ver o trabalho árduo que envolve uma análise, algumas pessoas simplesmente gostam de ver os resultados. A extensão Hide input all permite que você esconda instantaneamente todo o código no notebook enquanto mantém as saídas.
A próxima vez que alguém disser que deseja apenas ver os resultados, você terá uma solução com um único clique. (Embora você deva sempre examinar o código).
Estas são apenas as extensões que uso com mais frequência e você não está limitado a cinco. Confira a lista completa instalando as extensões e abrindo um notebook (o notebook mostrado aqui está no GitHub)! (Se você quiser, pode até escrever sua própria extensão. A documentação é muito escassa, mas aqui está a estrutura básica.)
Conclusões
Instale as extensões do Jupyter Notebook, passe algum tempo descobrindo quais são úteis para você e melhore sua produtividade. Embora nenhum deles mude sua vida, todos eles agregam benefícios apenas o suficiente para valer a pena, economizando horas de valioso tempo de desenvolvimento cumulativamente.
Embora você provavelmente deseje dedicar algum tempo para aprender um IDE se estiver escrevendo código de produção (estou gostando do VS Code), os Jupyter Notebooks ainda são parte integrante de um fluxo de trabalho de ciência de dados. Se você for usar esse ambiente, também poderá obter o máximo de suas ferramentas.