Jupyter Notebook 常用命令(自用)

最近有点忘记了一些常见命令,这里就记录一下,懒得找了。

文章目录

    • 一、文件操作命令
      • 1. `%cd` 工作目录
      • 2. `%pwd` 显示路径
      • 3. `!ls` 列出文件
      • 4. `!cp` 复制文件
      • 5. `!mv` 移动或重命名
      • 6. `!rm` 删除
    • 二、代码调试
      • 1. `%time` 时间
      • 2. `%timeit` 平均时长
      • 3. `%debug` 调试
      • 4. `%run` 跑python
      • 5. `%load` 加载
    • 三、魔术命令
      • 1. `%matplotlib` 显示图片
      • 2. `%pylab` 导入Numpy和Matpolotlib
      • 3. `%%writefile` 单元格内容写入文件
      • 4. `%history` 历史命令
      • 5. `%who` 列出变量名
      • 6. `%whos` 列出变量名及详情
      • 7. `%xmode` 异常显示
    • 四、带叹号的
      • 1. `!pip`
      • 2. `!conda`
      • 3. `!git`
      • 4. `!wget`
      • 5. `!curl`
      • 6. `!mkdir` 创建目录

一、文件操作命令

1. %cd 工作目录

用于切换当前工作目录。

%cd /home/test/test1/src

或者用python的代码

import os
os.chdir('/home/test/test1/src') # 切换
print(os.path.abspath('.')) # 打印看看

2. %pwd 显示路径

显示当前工作目录的路径。例如:

%pwd

输出:

'/home/user/works'

3. !ls 列出文件

列出当前目录下的文件和文件夹。例如:

!ls

4. !cp 复制文件

复制文件。例如:

!cp source_file.txt destination_file.txt

5. !mv 移动或重命名

移动或重命名文件。例如:

!mv old_name.txt new_name.txt

6. !rm 删除

删除文件。例如:

!rm file_to_delete.txt

二、代码调试

1. %time 时间

用于测量单个代码块的执行时间。例如:

%time sum(range(1000000))

输出:

CPU times: user 0.02 s, sys: 0.00 s, total: 0.02 s
Wall time: 0.02 s

2. %timeit 平均时长

多次运行代码块,给出平均执行时间,适合比较不同实现的性能。例如:

%timeit sum(range(1000000))

输出:

10 loops, best of 3: 100 ms per loop

3. %debug 调试

进入调试模式,用于调试代码中的错误。例如:

%debug

4. %run 跑python

运行一个 Python 脚本文件。例如:

%run test.py
!python test.py

5. %load 加载

加载一个文件的内容到当前单元格。例如:

%load data_processing.py

三、魔术命令

1. %matplotlib 显示图片

用于在 Notebook 中显示 Matplotlib 图形。例如:

%matplotlib inline

2. %pylab 导入Numpy和Matpolotlib

一次性导入 NumPy 和 Matplotlib,并使其可用。例如:

%pylab inline

3. %%writefile 单元格内容写入文件

将单元格内容写入文件。例如:

%%writefile hello_world.py
print("Hello, World!")

4. %history 历史命令

显示历史命令记录。例如:

%history

5. %who 列出变量名

列出当前命名空间中的变量名。例如:

%who

6. %whos 列出变量名及详情

列出当前命名空间中的变量名及其详细信息。例如:

%whos

7. %xmode 异常显示

设置异常显示模式。例如:

%xmode Verbose

四、带叹号的

1. !pip

在 Notebook 中安装 Python 包。例如:

!pip install numpy
!pip install -r requirements.txt --user
!pip install -r xxx/requirements.txt -t xxx/external-libraries
  • -r requirements.txt:表示从 requirements.txt 文件中读取依赖列表。
  • -t xxx/external-libraries:表示将安装的库放到指定的目录 xxx/external-libraries 下。

2. !conda

在 Notebook 中使用 Conda 命令。例如:

!conda list

3. !git

在 Notebook 中使用 Git 命令。例如:

!git clone https://github.com/user/repo.git

4. !wget

下载文件。例如:

!wget https://example.com/data.csv

5. !curl

发送 HTTP 请求。例如:

!curl https://api.example.com/data

6. !mkdir 创建目录

!mkdir -p xxx/external-libraries

在这里插入图片描述

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