Comment et pourquoi utiliser les notebook Jupyter

Posted on Lun 22 janvier 2018 in notebook

ABONNEZ-VOUS À LA NEWSLETTER !

Comment et pourquoi utiliser les notebooks Jupyter


Sommaire


Hello !

Vous avez peut être entendu parler des notebook de Jupyter et si comme moi, vous vous êtes demandé à quoi bon cela peut bien servir, je vais vous aider à y voir un peu plus clair.
Déjà, à quoi ils ressemblent ? Vous pouvez trouver une large galerie d'exemple ici.
Voyons un peu ce que on peut en faire.

Cas d'utilisation

Les notebook ressemblent finalement à des pages Web dynamique, avec des champs que l'on peut exécuter et voir le résultat en direct. Les grands cas d'utilisation sont souvent en sciences car c'est très pratique pour présenter des résultats pas à pas, expliquer des contextes. On les retrouvent souvent dans les domaines de : machine learning mathématiques physiques chimie, biologie géographie (avec affichage de cartes) analyse de signal etc*

Pour ma part, je m'en sert généralement pour tester des bouts de code (genre un copier/coller de stackoverflow) ou pour présenter du code à des collègues, ou encore lorsque je m'entraine au machine learning. Bref, c'est utile dans les cas où l'on a besoin de pédagogie ou faire des tests en scratch (= à l'arrache).

Convaincu ? Pas encore ? Vous pouvez le tester en live sur try.jupyter.org.

Installation

Je détaille ici une installation sous Mac/Linux, pour Windows, c'est à l'aide d'Anaconda mais le principe reste le même.
Créez tout d'abord un environnement virtuel :
python -m venv notebooks
Puis activez le : source venv/bin/activate
Une fois fait : pip install jupyter
Ce n'était pas bien compliqué ^^. N'oubliez d'ajouter les libraires dont vous avez besoin lorsque vous faites votre pip install.

Démarrage

Depuis le terminal, après avoir activer l'environnement virtuel, vous n'avez plus qu'à exécuter jupyter notebook. Cette commande va lancer un navigateur Web (ou ouvir un nouvel onglet) où vous pourrez voir un petit navigateur de fichier (par défaut localhost:8888. On va pouvoir maintenant créer un nouvel notebook en utilisant le menu en haut à droite New -> Python 3. Vous lancez ainsi un nouveau kernel de type Python 3. Si le précise, c'est que l'on peut en fait coder avec beaucoup d'autres langages via ces kernels. Vous trouverez ici la liste de ces noyaux.

Utilisation

A partir de là, c'est assez simple. Vous cliquez sur une cellule vide, vous tapez votre code puis vous cliquez sur le bouton Run. Il y a quelques raccourcis clavier qui permettent de se simplifier la vie, je vous fait un petit cheat sheet pour tout avoir sous la main :

Raccourci Action Exemple / Résultat
shift + enter exécute le contenu d'une cellule puis
crée une nouvelle cellule vide au dessous
alt + enter exécute le contenu d'une cellule
sans en créer de nouvelle
tab autocomplétion
shift + tab affiche la documentation de la fonction
click gauche sur une cellule réduit la taille de la cellule
double click réduit entièrement la cellule
! + cmd exécute une commande shell !pip install numpy
%%bash le contenu de la cellule sera exécuté
en tant que script shell
%%time mesure le temps d'exécution CPU times: user 1.23 ms, sys: 4.82 ms, total: 6.05 ms

Tous les raccourcis peuvent se retrouver dans le répertoire Help > Keyboard Shortcuts.
A noter également que toutes les magic commandes d'IPython sont supportées.