本文基于并使用jupyter lab 0.35.6
1. 了解编辑模式和命令模式
类似vim，notebook也有命令模式和编辑模式。在编辑模式中按下esc就会进入命令模式，点击任何一个cell，或者按下enter可以进入编辑模式。如果你用过vim，就应该不难想象这两个模式的作用：在不同的模式下，编辑器提供的很多好用的快捷键，方便你进行方便快捷的操作。
如果你习惯了某种编辑器，你可以将快捷键映射成和vim, emacs, 或是sublime风格。
无须记住所有快捷键，但是有一些相信会对比帮助很大：比如
- 在命令模型下按下"y" 或者 "m", 可以让cell在code和markdown之间切换。
- 在命令模式下按下"dd", 可以删除cell。
- 按下 "shirft+enter", 运行本cell并选中下一个cell，而"Alt-Enter", 在运行本cell时，在下方插入一个新cell。
- 命令模式下，"shirft+m", 合并本cell和下一个cell。
- 命令模式下："c", "x", "v" 分别表示复制，剪切，粘贴cell。下面列出了更多快捷键。
命令模式快捷键（按 Esc 键开启）:
快捷键 | 作用 | 说明 |
|---|---|---|
Enter | 转入编辑模式 | |
Shift-Enter | 运行本单元，选中下个单元 | 新单元默认为命令模式 |
Ctrl-Enter | 运行本单元 | |
Alt-Enter | 运行本单元，在其下插入新单元 | 新单元默认为编辑模式 |
Y | 单元转入代码状态 | |
M | 单元转入 markdown 状态 | |
R | 单元转入 raw 状态 | |
1 | 设定 1 级标题 | 仅在 markdown 状态下时建议使用标题相关快捷键，如果单元处于其他状态，则会强制切换到 markdown 状态 |
2 | 设定 2 级标题 | |
3 | 设定 3 级标题 | |
4 | 设定 4 级标题 | |
5 | 设定 5 级标题 | |
6 | 设定 6 级标题 | |
Up | 选中上方单元 | |
K | 选中上方单元 | |
Down | 选中下方单元 | |
J | 选中下方单元 | |
Shift-K | 连续选择上方单元 | |
Shift-J | 连续选择下方单元 | |
A | 在上方插入新单元 | |
B | 在下方插入新单元 | |
X | 剪切选中的单元 | |
C | 复制选中的单元 | |
Shift-V | 粘贴到上方单元 | |
V | 粘贴到下方单元 | |
Z | 恢复删除的最后一个单元 | |
D,D | 删除选中的单元 | 连续按两个 D 键 |
Shift-M | 合并选中的单元 | |
Ctrl-S | 保存当前 NoteBook | |
S | 保存当前 NoteBook | |
L | 开关行号 | 编辑框的行号是可以开启和关闭的 |
O | 转换输出 | |
Shift-O | 转换输出滚动 | |
Esc | 关闭页面 | |
Q | 关闭页面 | |
H | 显示快捷键帮助 | |
I,I | 中断 NoteBook 内核 | |
0,0 | 重启 NoteBook 内核 | |
Shift | 忽略 | |
Shift-Space | 向上滚动 | |
Space | 向下滚动 |
编辑模式快捷键（ 按 Enter 键启动）:
快捷键 | 作用 | 说明 |
|---|---|---|
Tab | 代码补全或缩进 | |
Shift-Tab | 提示 | 输出帮助信息，部分函数、类、方法等会显示其定义原型，如果在其后加 ? 再运行会显示更加详细的帮助 |
Ctrl-] | 缩进 | 向右缩进 |
Ctrl-[ | 解除缩进 | 向左缩进 |
Ctrl-A | 全选 | |
Ctrl-Z | 撤销 | |
Ctrl-Shift-Z | 重做 | |
Ctrl-Y | 重做 | |
Ctrl-Home | 跳到单元开头 | |
Ctrl-Up | 跳到单元开头 | |
Ctrl-End | 跳到单元末尾 | |
Ctrl-Down | 跳到单元末尾 | |
Ctrl-Left | 跳到左边一个字首 | |
Ctrl-Right | 跳到右边一个字首 | |
Ctrl-Backspace | 删除前面一个字 | |
Ctrl-Delete | 删除后面一个字 | |
Esc | 切换到命令模式 | |
Ctrl-M | 切换到命令模式 | |
Shift-Enter | 运行本单元，选中下一单元 | 新单元默认为命令模式 |
Ctrl-Enter | 运行本单元 | |
Alt-Enter | 运行本单元，在下面插入一单元 | 新单元默认为编辑模式 |
Ctrl-Shift-- | 分割单元 | 按光标所在行进行分割 |
Ctrl-Shift-Subtract | 分割单元 | |
Ctrl-S | 保存当前 NoteBook | |
Shift | 忽略 | |
Up | 光标上移或转入上一单元 | |
Down | 光标下移或转入下一单元 | |
Ctrl-/ | 注释整行/撤销注释 | 仅代码状态有效 |
2. 了解ipython的magic
在code中输出%开头的命令，成为magic。magic很有用，下面是一些常用的Magic：
magic | 作用 |
|---|---|
%lsmagic | 查看支持的magic |
%time, %timeit and %%time | 计时，%%time表示cell级别的计时 |
%matplotlib | 保证 Jupyter Notebooks 展示图表 |
%load_ext | 加载插件，比如%load_ext autoreload 是最常用的命令之一，加载自动更新引用module的插件 |
%system | 使用shell. 使用!也可以完成这个功能 |
%who_ls | %who_ls 输出环境中的变量 |
%run | 可以从.py文件执行Python代码. 也可以执行其他的Jupyter notebook。 |
%writefile %pycat | %writefile魔法保存cell的内容到一个外部文件。%pycat则刚好相反，并且会向你展示高亮后的外部文件。 |
%pdb %debug | %pdb 打开pdb调试代码, %debug能异常时自动打开pdb |
运行其他语言代码 | %%bash %%HTML %%python2 %%python3 %%ruby %%perl |
更多magic可以用%lsmagic查看，或者查阅ipython文档
通常在notebook的第一个cell就设置常用的magic
比如最常用的几个：
%matplotlib inline
%reload_ext autoreload
%autoreload 2下面是几个magic的例子：
%%time
for i in range(4000): a = i**i
%time for i in range(2000): a = i**iCPU times: user 80 ms, sys: 0 ns, total: 80 msWall time: 83.4 msCPU times: user 616 ms, sys: 0 ns, total: 616 msWall time: 651 msfrom numpy.random import randint
import matplotlib.pyplot as plt
# Sample 1000 random values to create a scatterplot
x = randint(low=1, high=1000, size=100)
y = randint(low=1, high=1000, size=100)
%matplotlib inline
plt.scatter(x, y)
plt.show()
%%HTML
This is <em>really</em> neat!This is <em>really</em> neat!
%%latex
Some important equations:$E = mc^2$
$e^{i pi} = -1$Some important equations:$E = mc^2$
$e^{i pi} = -1$
3. 了解ipython help和文档
代码补全
当你输入一个函数，按下tab时，你会发现，所有相关的函数都会列出来，如果只有一个，它会自动补全。
寻找文档或者源代码
在函数或者模块后输入? 或者 ?? 分别可以输出详细的python文档和源代码。（在jupyter中文档是以下方弹出框或者链接的方式展示，而jupyter lab目前还是以直接输出的形式显示，这一点未来可能会变化）
4. 了解常用的kernel和插件
社区通过kernel的方式支持除了python之外的更多语言。
jupyter的支持多种扩展方式，社区提供了许多很好的插件，下面列出了一些常用的优秀插件。更多插件推荐。
插件 | 说明 |
|---|---|
LaTeX | 支持编辑 LaTeX 文档. |
DrawIO | 支持在你的JupyterLab创建和编辑 drawio图表 . |
Table of Contents | 为你的 markdown 文档生成toc. |
Go to definition | 支持 Alt + click 跳转 |
Code Formatter | Easily beautifies Python code inside JupyterLab using one of the formatters: Black/YAPF/AutoPEP8. |
Git | Git extension |
GitHub | GitHub extension |
ipywidgets | Interactive widgets for the Jupyter Notebook |
目前（本文的编辑时间20190623）的jupyter lab版本处于0.35.6，而最新的未release版本为1.0，新旧版本改动较大，插件不兼容，所以安装的时候需要关注插件是否支持你的jupyter版本（比如某些插件还未提供1.0版本的支持，所以目前还是使用jupyter lab比较可靠）。
5. 用容器运行jupyter lab
使用容器一键启动jupyter环境，使用dockerfile定制运行环境，保存你的notebook到对象存储或者网盘上，这样你就可以在任何时候任何地方快速启动你的jupyter lab了。
以下是我运行jupyter lab的方式：
- 挂载我的腾讯云对象存储cos数据到本地（你也可以用google driver之类的插件对接google driver，目前还没有cos插件）
- 运行jupyter镜像，这个镜像ccr.ccs.tencentyun.com/leiwang/jupterlab:latest 使用python3.6制作，安装了上文中提到的所有插件，并安装的一些常用的python包。你可以查看Dockerfile
cosfs data-1251825869 /data/cos -ourl=http://cos.ap-shanghai.myqcloud.com -odbglevel=info
docker run -d --mount type=bind,bind-propagation=shared,source=/data,target=/opt/app/data --net=host ccr.ccs.tencentyun.com/leiwang/jupterlab:latest jupyter lab --ip=xxx --no-browser --notebook-dir=/opt/app/data --allow-root配置完成之后的效果图
推荐在腾讯云的钛机器学习平台tione上直接打开运行jupyter lab，省略复杂的配置步骤。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
腾讯云开发者
