版本: 0.0.1
作者: 李贺元
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jupyter是一款以浏览器为基础的在线交互式代码编辑器。其轻便、强交互、可展示的特性和活跃的社区给人以无限的遐想。
本篇教程即通过jupyter notebook 编写。
Jupyter在一定程度上反映了数据科学生态圈的现在，预测了数据科学生态圈的未来。
jupyter的以下优点让频繁与数据打交道的你不得不认真思考是否入坑：
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多语言支持：
$\ jupyter = ju(lia) + pyt(hon) + r $
jupyter 即意味着多语言支持。更妙的是，jupyter可以在同一文件中支持多语言，让你能左手Python右手R地完成工作。 -
强交互性：
jupyter让你实时掌控你的数据流。在数据工作者的工作中，有大量的数据探索、数据清洗工作。在同一个.ipynb文件中，所有cell共享变量空间，这意味着你可以写一行代码，运行一下结果，一步一步地完成工作。你甚至可以在多个.ipynb文件间共享变量！这是jupyter的精髓，谁用谁知道:) -
jupyter + 服务器：
jupyter实际上就是一个网络app。搭建自己的jupyter服务器，让它在后台挂起，你便可以随时随地随意地使用服务器强大的资源，你甚至可以在手机上监控并编写你的程序！ -
轻量级，强定制：
使用过许多大型的IDE后，我越来越讨厌大而全的IDE，反而喜欢轻巧自由的编辑器。jupyter就是这样一款编辑器。随开随用(开启时间快于大多数网页)；直接关闭也不妨碍在后台运行程序(与服务器结合)。
网页的形式时时冲击你的想象。你无法想象富媒体的网页可以让数据可视化、汇报文档变得多么有活力！尤其当你会一些前端知识(html、css、javascript)时！ -
魔法：
还有很多tips值得你发掘。
这里仅举最常用的：兼容latax、兼容Markdown、兼容40余种编程语言、可以当做命令行直接与服务器交互(快卸载你的Xshell吧！)...
当然，作为仍在快速迭代发展的项目，jupyter确实有一些缺点。
如强烈依赖网络环境(与服务器结合),有难免的网络延迟(与服务器结合)，有难免的网页渲染时间，代码提示和补全较为弱鸡，偶尔kernel抽筋等等。
但是瑕不掩瑜，相对jupyter的明显优点，对于这些缺点，我们当然是选择原谅她了！
喜不喜欢，不试试怎么能知道呢？
Have a try! https://try.jupyter.org/
- 搭建自己的jupyter服务器(Ubuntu环境)
- 学习使用jupyter的基本操作
- 学习使用基于jupyter的拓展
jupyter 官网 http://jupyter.org/
jupyter 官网教程 http://jupyter.org/documentation
ipython Cookbook https://github.com/ipython/ipython/wiki/Cookbook%3A-Index
jupyter basic https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/examples/Notebook/Notebook%20Basics.html
jupyter kernels https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels
ipython tutorial http://nbviewer.jupyter.org/github/ipython/ipython/blob/4.0.x/examples/IPython%20Kernel/Index.ipynb
A gallery of interesting Jupyter Notebooks https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/A-gallery-of-interesting-Jupyter-Notebooks
nbextensions http://jupyter-contrib-nbextensions.readthedocs.io/en/latest/index.html
装扮你的Jupyter https://zhuanlan.zhihu.com/p/26739300?group_id=843868091631955968
Jupyter Notebook的27个秘诀，技巧和快捷键 https://www.zybuluo.com/hanxiaoyang/note/534296
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