使用JupyterNotebook实现Markdown编写与代码运行

Jupyter Notebook 是一个开源的基于网页的应用程序，它允许用户在同一文档中编写 Markdown 文本、插入图片，并运行多种编程语言的代码，同时可以直接在文档中查看代码的运行结果。例如：

Jupyter Notebook 的这一特性使其非常适合用于撰写和分享编程项目文档、编程学习笔记和教程。许多知名平台，如 TensorFlow 官网的案例和鲸社区，都采用了 Jupyter Notebook 或基于 Jupyter Notebook 进行二次开发，以提供在线展示和学习平台。

尽管 Jupyter Notebook 支持多种编程语言，但其安装和使用需要依赖 Python 环境。官方推荐新手使用 Anaconda 来安装和使用 Jupyter Notebook。Anaconda 是一个预装了 Python 和 Jupyter Notebook 的数据科学开发平台。然而，对于希望自行搭建开发环境的用户，可以通过终端使用 Python 包管理工具和简单指令来配置和使用 Jupyter Notebook。

本文将详细介绍如何在虚拟环境中安装和使用 Jupyter Notebook，以便读者在虚拟环境和原生环境中都能灵活使用。

安装和使用 Jupyter Notebook

我们可以在终端中使用 pip 来安装 Jupyter Notebook，将其安装到本机原生的 Python 环境中：

python -m pip install notebook 

我们也可以在虚拟环境中安装 Jupyter Notebook。考虑到在虚拟环境中操作的灵活性，本文将重点介绍在虚拟环境中安装和使用 Jupyter Notebook 的步骤。假设我们有一个名为 venvA 的虚拟环境，可以在该环境中安装 Jupyter Notebook：

D:\...\venvA\Scripts\python -m pip install notebook 

安装完成后，在终端中激活虚拟环境并启动 Jupyter Notebook：

D:\...\venvA\Scripts\activate.ps1 jupyter notebook 

终端会显示 Jupyter Notebook 的相关信息，并在浏览器中打开 Jupyter Notebook 的主页。Jupyter Notebook 是一个基于网页的应用程序，但它读取和写入的是本机文件。默认情况下，Home Page 显示的是本机的 C:\Users\ 目录。我们可以根据需要将 Home Page 修改为自定义目录，以更好地管理文件。

首先，生成 Jupyter Notebook 的默认配置文件：

jupyter notebook --generate-config 

终端会提示配置文件的路径：

Writing default config to: C:\Users\\.jupyter\jupyter_notebook_config.py 

打开生成的配置文件，找到并修改 c.NotebookApp.notebook_dir 语句，设置新的 Home Page 目录：

c.NotebookApp.notebook_dir = 'D:\jupyterNotebook' 

保存并关闭配置文件，重新启动 Jupyter Notebook，可以看到 Home Page 已经变更为我们设置的目录。

在 Jupyter Notebook 中，可以使用 Markdown 语法编写文本，也可以输入和运行 Python 代码，并查看运行结果。每个笔记本所用的 Python 环境是在创建笔记本时选择的。

Jupyter Notebook 调用其他虚拟环境

为了在不同项目中使用独立的虚拟环境，我们可以在 Jupyter Notebook 中调用其他虚拟环境。首先，确保目标虚拟环境已安装 ipykernel 内核：

D:\...\venvB\Scripts\python -m pip install ipykernel 

然后，将虚拟环境添加到 Jupyter Notebook：

D:\...\venvB\Scripts\python -m ipykernel install --user --name deepLearningVenv --display-name "Python(DeepLearning)" 

终端会显示添加成功的消息。重新进入 Jupyter Notebook，新建笔记本时可以选择新添加的虚拟环境。

如果需要删除某个虚拟环境，可以在终端中执行以下命令：

jupyter kernelspec list jupyter kernelspec uninstall kernelsName 

在 VS Code 中使用 Jupyter Notebook

Visual Studio Code (VS Code) 已经支持 Jupyter Notebook。在 VS Code 中使用 Jupyter Notebook 可能更加方便。首先，安装 Jupyter 插件：

安装完成后，重启 VS Code，通过命令面板创建新的 Jupyter Notebook：

在 VS Code 中，可以插入代码片段和 Markdown 文本，并选择和切换笔记本所用的 Python 环境。

即使没有在电脑上安装完整的 Jupyter Notebook，只要安装了 ipykernel 内核，也可以在 VS Code 中使用 Jupyter Notebook。

尾声

本文介绍了 Jupyter Notebook 的基本安装和使用方法，希望能帮助初学者顺利上手。更多高级功能和使用技巧，可以参考网上资源，如 CSDN、知乎和简书。欢迎关注微信公众号「南贝塔」，与我一起探讨更多技术话题。

编程过程中，记录笔记非常重要。Jupyter Notebook 作为一个集成了文本、图片、代码和运行结果的工具，非常实用，希望大家能充分利用它。

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