Почему jupiter notebook не запускает код
Перейти к содержимому

Почему jupiter notebook не запускает код

  • автор:

Не могу запустить Jupyter Notbook

Не могу запустить Jupyter Notbook. C:\Users\Влад\jupyter>jupyter-notebook «jupyter-notebook» не является внутренней или внешней командой, исполняемой программой или пакетным файлом. Устанавливал через pip install jupyter Всё установилось корректно ОС:Windows 10

Отслеживать
задан 7 ноя 2020 в 13:06
vlad kushniruk vlad kushniruk
1 1 1 золотой знак 1 1 серебряный знак 1 1 бронзовый знак
jupyter notebook — раздельно и без дефиса
7 ноя 2020 в 13:11

C:\Users\Влад>jupyter notebook «jupyter» не является внутренней или внешней командой, исполняемой программой или пакетным файлом. C:\Users\Влад>

7 ноя 2020 в 14:16

2 ответа 2

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Проверяем, что пакет дейсвительно установлен в системе

~> pip show jupyter 

Получаем что-то вроде такого вывода, обращаем внимание на Location :

Name: jupyter Version: 1.0.0 Summary: Jupyter metapackage. Install all the Jupyter components in one go. Home-page: http://jupyter.org Author: Jupyter Development Team Author-email: [email protected] License: BSD Location: c:\users\alex\appdata\roaming\python\python39\site-packages Requires: ipywidgets, jupyter-console, nbconvert, ipykernel, notebook, qtconsole Required-by: 

Если все хорошо, то можно запустить Jupyter через команду python -m notebook

Причина, почему он нормально не запускается в том, что в переменную окружение не попал путь до запуска исполняемого файла. Переходим в путь, куда python устанавливает пакеты ( Location из вывода выше). Переходим на директорию выше, там должна быть папка ‘Scripts’, где лежит jupyter.exe .

Чтобы запускать как обычно, добавляем эту папку Scripts в переменные окружения PATH, после должен работать обычный ~> jupyter notebook и ~> jupyter-notebook .

Секрет оптимизации процесса написания кода на Python в Jupyter Notebook, который все знают, но мало кто использует

Время – самый ценный ресурс, а также невосполнимый. Чаще всего осознание этого приходит в момент, когда истекает крайний срок выполнения поставленной задачи. Тогда мы начинаем анализировать, на что было оно потрачено, насколько рационально и была ли возможность сделать быстрее. Если данную ситуацию рассматривать с позиции IT-специалиста, то, на мой взгляд, поставленную задачу можно поделить на три этапа:

  1. «План» – разработать алгоритм решения и определить необходимые ресурсы;
  2. «Кодинг» – написать скрипт или SQL-запрос в зависимости от поставленной задачи;
  3. «Результат» – получить и проанализировать результат, в случае ошибки или медленной работы, провести отладку или оптимизацию.

Для каждого этапа существуют методы и инструменты, с помощью которых можно сократить временные трудозатраты, но более подробно хочу остановиться на этапе кодинга. Ведь на скорость, кроме высокого уровня владения языком программирования и наличие опыта, влияет уровень знания инструмента, в котором пишется код. Поэтому, IT-специалисты, которые не изучают доступный функционал своих рабочих приложений, упускают возможность повысить свою производительность.

Далее хочу поделиться своим опытом оптимизации процесса написания кода на Python в Jupyter Notebook.

Начнем с самого простого, что не требует дополнительной настройки, а именно с горячих клавиш (комбинаций кнопок на клавиатуре, при нажатии которых выполняются команды без использования мыши).

Часто используемые команды:

«Alt» + «Enter» – Выполнение текущей ячейки и перевод фокуса на новую ячейку, созданную ниже

«Shift» + «Enter» – Выполнение текущей ячейки и перевод фокуса на следующую

«Ctrl» + «Enter» – Выполнение текущей ячейки и сохранение фокуса на текущей ячейке

«Esc» => Переход из режима редактирования (edit mode) в командный (command mode):

«Esc» => «A» – Добавление пустой ячейки сверху или «B» – Добавление пустой ячейки снизу

«Esc» => «C» – Копирование ячейки и «V» её вставка

«Esc» => «X» – Вырезание ячейки и «V» её вставка

«Esc» => «DD» – Удаления ячейки

«Esc» => «Z» – Отмена удаления ячейки

Для применения к нескольким ячейкам:

«Esc» => «Shift» + «K» или «Up» – Выделение ячеек выше текущей

«Esc» => «Shift» + «J» или «Down» – Выделение ячеек ниже текущей

Для максимального исключения использования мыши:

«Esc» => «Shift» + «M» – Объединение нескольких ячеек

«Ctrl» + «Shift» + «–» – Разделение на несколько ячеек (поставьте курсор перед линией, с которой должна начаться вторая ячейка)

«Esc» => «00» – Перезапуск блокнота

«Esc» => «F» – Поиск и замена информации в ячейках

«Esc» => «Space» – Прокрутка блокнота вниз

«Esc» => «Shift + Space» – Прокрутка блокнота вверх

«Esc» => «1, 2, 3, 4, 5, 6» – Определение заголовка в markdown

«Esc» => «Y, M, R» – Конвертация типов ячеек (Code, Markdown, Raw)

«Esc» => «O» – Включение/Выключение вывода результата в ячейке

«Esc» => «L» – Включение/Выключение номеров строк в ячейке

На случай, если забыли и необходимо подсмотреть:

«Esc» => «H» – Вызывает окно помощь со списком горячих клавиш

«Esc» => «Ctrl + Shift +P» – Вызывает командную панель со списком горячих клавиш

Это не все команды, но, на мой взгляд, необходимый минимум для начала оптимизации процесса написания скрипта. И если вы ранее, при работе в программе, особенно с часто повторяющимися действиями, не использовали горячие клавиши, начинайте, так как отпадет необходимость выцеливать команды на панели инструментов и увеличится скорость создания скрипта за счет сокращения количества взаимодействий с мышью.

Перейдем к более тонкой настройки Jupyter Notebook с помощью расширений «Nbextensions», они улучшат функционал и существенно модифицируют пользовательский интерфейс.

Для этого необходимо установить пакет «jupyter_contrib_nbextensions» с помощью двух команд:

Pip install jupyter_contrib_nbextensions Jupyter contrib nbextension install —user

После в Jupyter Notebook на стартовой странице появится вкладка «Nbextensions» с перечнем расширений.

При выборе одного из них, ниже подгружается описание и поле для настройки доступных параметров.

На текущий момент для себя выделил три расширения:

  1. Hinterland – для первого введенного символа выпадает меню автозаполнения кода, для функции выводится описание, что исключает необходимость нажатия клавиши «Tab»

2. Autopep8 – преобразует код Python в соответствии со стилевым руководством PEP8. Перед активацией расширения, дополнительно из командной строки запустить

Pip install autopep8 —user

Для преобразования написанного кода на панели инструментов появиться иконка в виде молота.

3. Code Folding – в код добавляются метки в виде треугольников для скрытия, удобно при объемных функциях

Общего списка какие расширения необходимо ставить нет, так как задачи, решаемые в Jupyter Notebook, разнообразны и лучше всего на собственном опыте его определять.

В дополнении предлагаю подумать о будущих задачах и создать свою базу знаний с помощью магических команд (magics).

Для создания и наполнения информацией используем команду «%%writefile» указываем в параметрах «—a» для добавления в файл, иначе будет перезаписываться и указываем имя файла «C:\Users\ … \Documents\MyBase.py», включив в него полный путь места хранения, после вставляем код, который хотим записать.

%%writefile -a C:\Users\ . \Documents\MyBase.py >>>»»»#Определяем список файлов для обработки import os #Путь к папке на ПК path_file = r’\Users\. \Documents\ ‘[:-1] #Собираем имена файлов для обработки list_file = [] for file in os.listdir(path_file): if file.endswith((‘.csv’)): list_file «»»

Если сохранять в том формате, который указан в примере, а именно после magics-команды пропустить строку и после «>>>»»»» прописать краткое пояснение, а со следующей строки вставить сохраняемый скрипт до ««»»», то при открытии файла в текстовом редакторе Notepad++ и выборе синтаксиса Python, вся сохраненная информация будет разбита на блоки.

MyBase.py открытый в Notepad++

Для вывода данных из созданной базы знаний используем команду «%pycat» и указываем имя файла «C:\Users\ … \Documents\MyBase.py», включив в него полный путь места хранения.

Полный курс Python для начинающих – с нуля до специалиста | Задание 8 из 165

Урок 1.8. Jupyter Notebook не запускается через Anaconda Navigator?

Остались вопросы? Задайте ваш вопрос в сообщество студентов beONmax! Задать вопрос

О курсе Python для начинающих — от новичка до специалиста

  • О курсе. Как проходит обучение по курсу. Чему вы научитесь 04:19

1. Введение в Python

  • 1.1 Почему Python? 04:24
  • 1.2 Python с технической точки зрения 07:26
  • 1.3 Python 2 vs Python 3 03:04
  • 1.4 Стандартная библиотека 03:35
  • 1.5 Редакторы кода для Python 04:42
  • 1.6 Инсталлируем дистрибутив Anaconda 04:06
  • 1.7 Введение в Anaconda 08:40

2. Основы Python

  • 2.1 Обзор основных типов данных 07:31
  • 2.2 Числа и элементарная математика 07:58
  • 2.3 Переменные 06:19
  • 2.4 bool и None 07:23
  • 2.5 Тип string 20:59
  • 2.6 Функции string 23:45
  • 2.7 Форматирование строк 09:42
  • 2.8 Операторы сравнения 12:59
  • 2.9 Операции над файлами 23:12
  • 2.10 Строки и байты: str, bytes, bytearray 17:57
  • 2.11 Тестирование 00:15
  • 2.11 Тестирование 00:15
  • 2.11 Тестирование 00:15
  • 2.11 Тестирование 00:15
  • 2.11 Тестирование 00:15
  • 2.12 Практическое задание «Основы»: Элементарная арифметика 01:00
  • 2.12 Практическое задание «Основы»: Элементарная арифметика — Решение 01:00
  • 2.13 Практическое задание «Основы»: Объявление переменных 01:00
  • 2.13 Практическое задание «Основы»: Объявление переменных — Решение 01:00
  • 2.14 Практическое задание «Основы»: Работа со строками 01:00
  • 2.14 Практическое задание «Основы»: Работа со строками — Решение 05:00
  • 2.15 Практическое задание «Основы — 2» 01:00
  • 2.15 Практическое задание «Основы — 2» — Решение 10:55

3. Коллекции, циклы и логика в Python

  • 3.1 list — список 15:52
  • 3.2 dict — словарь 17:14
  • 3.3 OrderedDict vs dict 08:32
  • 3.4 tuple — кортеж 06:12
  • 3.5 namedtuple — именованные кортежи 07:46
  • 3.6 Логика с условиями 08:18
  • 3.7 set — множество 18:02
  • 3.8 Цикл for 17:27
  • 3.9 list comprehension 17:34
  • 3.10 Цикл while, continue, break 07:22
  • 3.11 Практическое задание «Циклы» 01:00
  • 3.11 Практическое задание «Циклы» — Решение 04:55
  • 3.12 Практическое задание «Циклы — 2» 01:00
  • 3.12 Практическое задание «Циклы — 2» — Решение 13:24
  • 3.13 Практическое задание «Циклы. Определяем Flush» 01:00
  • 3.13 Практическое задание «Циклы. Определяем Flush» — Решение 15:01
  • 3.14 Практическое задание «Циклы. Палиндром» 01:00
  • 3.14 Практическое задание «Циклы. Палиндром» — Решение 05:42
  • 3.15 Практическое задание «Игра Угадай число» 01:00
  • 3.15 Практическое задание «Игра Угадай число» — Решение 07:45
  • 3.16 Практическое задание «Игра Камень-ножницы-бумага» 01:00
  • 3.16 Практическое задание «Игра Камень-ножницы-бумага» — Решение 09:37
  • 3.17 Тестирование 00:15
  • 3.17 Тестирование 00:15
  • 3.17 Тестирование 00:15
  • 3.17 Тестирование 00:15
  • 3.17 Тестирование 00:15
  • 3.17 Тестирование 00:15

4. Функции и модули

  • 4.1 Помощь по функциям 04:27
  • 4.2 Встроенные функции 21:40
  • 4.3 Основы функций 20:36
  • 4.4 Лямбды 15:42
  • 4.5 Вложенные функции и область видимости переменных 12:19
  • 4.6 Декораторы 16:30
  • 4.7 Декоратор @wraps 06:30
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.9 Практическое задание «Функции» 01:00
  • 4.9 Практическое задание «Функции» — Решение 15:35
  • 4.10 Практическое задание «Игра В палочки» 01:00
  • 4.10 Практическое задание «Игра В палочки» — Решение 12:52

5. Ошибки и исключения. Автоматизированные тесты

  • 5.1 Основы обработки ошибок 23:00
  • 5.2 Выброс исключений. Кастомные типы исключений 12:10
  • 5.3 Основы юнит-тестирования 10:04
  • 5.4 Тестирование 00:15
  • 5.4 Тестирование 00:15
  • 5.4 Тестирование 00:15
  • 5.4 Тестирование 00:15
  • 5.4 Тестирование 00:15

6. ООП в Python

  • 6.1 Основы классов 11:52
  • 6.2 Атрибуты и методы 07:43
  • 6.3 Константы. Защищённые и приватные атрибуты. Свойства 23:05
  • 6.4 Статические методы — @staticmethod, @classmethod 22:27
  • 6.5 Наследование и полиморфизм 16:08
  • 6.6 Множественное наследование 17:45
  • 6.7 Миксины 11:34
  • 6.8 Абстрактный класс и модуль ABC 11:00
  • 6.9 Магические методы 05:05
  • 6.10 Практическое задание «Классы» 01:00
  • 6.10 Практическое задание «Классы» — Решение 13:14
  • 6.11 Практическое задание «Классы — 2» 01:00
  • 6.11 Практическое задание «Классы — 2» — Решение 17:55
  • 6.12 Практическое задание «Игра Крестики-нолики» 01:00
  • 6.12 Практическое задание «Игра Крестики-нолики» — Решение 12:39
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15

7. Модули и пакеты

  • 7.1 PyPi и Pip 04:30
  • 7.2 Модули и пакеты 12:29
  • 7.3 Ещё раз о __name__ и __main__ 06:34
  • 7.4 Тестирование 00:15
  • 7.4 Тестирование 00:15
  • 7.4 Тестирование 00:15
  • 7.4 Тестирование 00:15

8. Дополнительно

  • 8.1 Отладка 07:36
  • 8.2 Реализуем Stack 09:22
  • 8.3 datetime — даты и время 20:07
  • 8.4 Singleton Design Pattern: __new__ and __init__ 12:29
  • 8.5 Pickle — консервирование 10:55
  • 8.6 repr and str, eq and ne, eval 16:27
  • 8.7 Deep copy vs Shallow copy 19:19
  • 8.8 Enum — перечисления 12:07
  • 8.9 Работаем с JSON 27:51
  • 8.10 Генераторы 17:44
  • 8.11 Модуль intertools 44:08
  • 8.12 Интроспекция 10:43
  • 8.13 Модуль requests 25:47
  • 8.14 Управление памятью 11:58
  • 8.15 Тестирование 00:15
  • 8.15 Тестирование 00:15
  • 8.15 Тестирование 00:15
  • 8.15 Тестирование 00:15

9. Движемся дальше

  • 9.1 Введение в Линтеры 13:10
  • 9.2 Установка «системного» Python 04:51
  • 9.3 Виртуальное окружение 11:56
  • 9.4 Установка PyCharm 08:37
  • 9.5 Создаём проект в PyCharm 04:57
  • 9.6 Refactoring, Quick Fixes, Debugging в PyCharm 14:27
  • 9.7 Type Hints 18:55
  • 9.8 Введение в dataclasses 07:06

10. Что нового в Python 3.8

  • 10.1 Обзор нововведений 13:20
  • 10.2 Устанавливаем Python 3.8 и создаём проект 01:44
  • 10.3 Walrus-оператор 10:32
  • 10.4 Навязывание позиционных аргументов 16:52
  • 10.5 Улучшения в системе type hints 22:06
  • 10.6 Перегрузка с @overload 08:54
  • 10.7 Duck Typing и протоколы 08:28
  • 10.8 Упрощённый вывод значений в интерполированных строках 05:48

11. Финальная практика

  • 11.1 Практическое задание 01:00
  • 11.1 Практическое задание — Решение 16:02
  • 11.2 Практическое задание «Пагинация» 01:00
  • 11.2 Практическое задание «Пагинация» — Решение 14:19
  • 11.3 Практическое задание «Парсинг римских чисел» 01:00
  • 11.3 Практическое задание «Парсинг римских чисел» — Решение 07:46
  • 11.4 Практическое задание «Игра Виселица» 01:00
  • 11.4 Практическое задание «Игра Виселица» — Решение 32:55
  • 11.5 Практическое задание «Игра Верю-не-верю (истина или ложь)» 01:00
  • 11.5 Практическое задание «Игра Верю-не-верю (истина или ложь)» — Решение 31:17

Завершение курса — Получение Сертификата

  • Онлайн курсы программирования и создания сайтов с нуля. Обучение основам разработки и веб-программирования для начинающих. Включайся!
  • О проекте
  • Связаться с нами
  • Политика конфиденциальности
  • Условия использования
  • Цены и оплата
  • Все курсы
  • Профессии
  • Блог
  • Вопросы-ответы
  • Отзывы
  • Партнерская программа
  • HTML / CSS
  • ВЕБ-разработчик — с нуля до результата!
  • Верстальщик сайтов — HTML, CSS, Bootstrap, JavaScript
  • JavaScript — полный курс с нуля до результата!
  • PHP / MySQL
  • Полный курс Python для начинающих – с нуля до специалиста
  • WordPress – с нуля до Профи!
  • МЕГАКУРС по рекламе: Яндекс Директ, Google Реклама, ВКонтакте, Facebook+Instagram
  • Полный курс Android + Java для начинающих
  • SQL и PostgreSQL для начинающих
  • Программирование на C# – от новичка до специалиста
  • Веб Дизайн в Figma. Основы Ui Ux дизайна на практике
  • Основы HTML/CSS — верстка сайтов с нуля
  • Django 3 — Full Stack разработка веб сайтов на Python
  • BOOTSTRAP
  • Photoshop для начинающих Веб-дизайнеров
  • Adobe Illustrator с нуля – основы дизайна для начинающих
  • Программирование на Java с нуля
  • React с нуля для начинающих + 3 проекта в портфолио!
  • Настройка рекламы и продвижение Facebook+Instagram
  • Настройка таргетированной рекламы и продвижение ВКонтакте
  • Настройка рекламы Яндекс Директ — продвижение сайтов
  • Настройка рекламы Google — продвижение сайтов
  • Практический JavaScript — продвинутый уровень
  • Полный курс Python – продвинутый уровень + SQL
  • Алгоритмы и структуры данных от А до Я
  • Посадка верстки и создание тем на CMS WordPress
  • Программирование на Java с нуля — Уровень 2 + 10 собеседований
  • Android разработчик – профессиональный уровень (Kotlin)
  • Инструменты Веб-разработчика
  • GIT. Управление версиями для разработчиков
  • React JS для начинающих + Redux
  • Adobe Illustrator с нуля – Уровень 2 – продвинутая практика
  • Figma для Веб дизайнера — с нуля до профессионала
  • Веб Дизайн в Figma 2022 Продвинутый уровень. Создание Ui Kit
  • WordPress – Быстрый старт!
  • Шаблоны проектирования на Python
  • Kotlin — Быстрый старт!
  • Создание административной панели на React JS + PHP
  • Linux / GIT
  • JavaScript / jQuery
  • CodeIgniter
  • Шаблонизатор Pug/jade — современный ускоритель для HTML

2024 © beONmax.com — All rights reserved.

NeilAlishev / Instruction.md

Save NeilAlishev/b774abcd8cc7eaa2355f479c56733e59 to your computer and use it in GitHub Desktop.

Решение проблемы с запуском Jupyter Notebook

Это очень частая проблема, которая появляется на некоторых ОС. Дело в том, что среда разработки запустилась, но браузер не открылся автоматически.

Как решить эту проблему?

В первую очередь, попробуйте запустить Anaconda Navigator с правами администратора (правой кнопкой мыши нажать на иконку Anaconda Navigator, во всплывающем меню выбрать «Запуск от имени администратора»). Теперь, запустите Jupyter Notebook.

Если все равно не открывается окно браузера, выполните инструкции описанные далее.

  1. Запустите программу, которая называется CMD.exe Prompt (может также называться Anaconda Prompt), нажав на Launch. Эта программа находится тут же, в Anaconda Navigator, рядом с программой Jupyter Notebook. После нажатия на Launch, должна открыться командная строка. Если этой программы нет в Anaconda Navigator, можно найти программу «Anaconda Prompt» на компьютере с помощью обычного поиска по программам.
  2. В этой командной строке мы должны выполнить команду jupyter notebook list (если команда не сработала, попробуйте сначала выполнить команду jupyter notebook list -V , а потом уже команду jupyter notebook list )
  3. Вышеупомянутая команда показывает тот адрес, по которому мы сможем получить доступ к нашей среде разработки. Адрес имеет вид: http://localhost:8888/?token=СЛУЧАЙНАЯ_ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ_БУКВ_И_ЦИФР

Вам необходимо скопировать этот адрес, вставить его в адресную строку вашего браузера и перейти на эту страницу. После этого откроется среда разработки Jupyter Notebook. Можно работать.

Чтобы скопировать адрес из командной строки Windows, необходимо кликнуть правой кнопкой мыши в любом месте командной строки. В выпадающем меню надо выбрать пункт «пометить». После этого, можно будет выделить курсором интересующий нас адрес. После того, как адрес будет выделен, надо нажать на клавишу Enter на вашей клавиатуре. Готово — адрес скопирован в буфер обмена. Можно его вставлять в адресную строку браузера.

ОС Linux или Mac OS: Надо просто открыть терминал и там написать jupyter notebook Полученный адрес надо скопировать в адресную строку браузера.

P.S. Если Jupyter Notebook так и не запустился, можно использовать среду разработки PyCharm. Эта среда разработки ничуть не хуже, чем Jupyter Notebook, и тоже отлично нам подойдет.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *