Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，目前支持运行 40 多种编程语言。
Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。对于一些追求可视化的选手，或者说在写一些需要一步步调试的功能时，是一个很好的工具。
安装 通过Anaconda安装Anaconda 是一个很有意思的软件，也是Python中举足轻重的一部分，不过网上一搜一大堆，就不过多介绍了。
按照 官方给定的教程下载后，就会在启动面板看到 Jupyter 的图标。
pip安装注：按照个人安装的包不一致，显示的版本和图标顺序会有所不同。
- 如果只安装了一个Python版本，那直接在命令行中使用以下命令就可以了
python -m pip install --upgrade pip # 如果没有pip 则安装，如果有则更新
pip install jupyter # 安装 jupyter包
- 如果安装了多个Python版本，则根据设置的Python安装别名进行安装
在Python2 和Python3共存的前提下，设置了Python3的别名为python3 使用以下命令，对于大多数内置了Py2和Py3的Linux来说 ，也是这个命令。
python3 -m pip install --upgrade pip
pip3 install jupyter
在Python2 和Python3共存的前提下，设置了Python2的别名为python2 使用以下命令
如果已经安装了Python 2：
python2 -m pip install --upgrade pip pip2 install jupyter
嗯，怎么说呢，在非Anaconda环境下，多Python版本管理是个非常蛋疼的事情。
第一次启动- 在Anaconda环境中启动
在Windows+Anaconda 环境中会出现这两个图标，如果没有修改过任何配置的话，它们的启动后的工作目录应该都是
文档 目录，即当前用户的文档目录。点这两个都可以启动，启动后会出现如下的弹窗。Windows和Linux差不多，只是部分显示信息不同。
我这个因为一些设置，将当前用户根目录设置为工作目录了。启动成功后，会通过浏览器打开一个页面，然后就可以在网页里操作了。 - 命令行启动
在命令行中输入 jupyter notebook
这个就使用了我之前设置的启动目录，所以我一般用命令行启动，比较好控制启动目录。 - 启动并临时设置工作目录
jupyter notebook . # 设置当前目录为工作目录，并启动jupyter notebook jupyter notebook path # 设置 path 目录为工作目录，path可以为任意目录，但需要注意 Windows和Linux关于目录分隔符的区别Jupyter设置 生成配置文件
在命令行中输入
jupyter notebook --generate-config
如果命令执行成功，会在 %用户目录%/.jupyter/ 下生成一个 jupyter_notebook_config.py 文件。
注意 Windows的 %用户目录% 指 C:/Users/<登录用户名>
Linux 值 运行 cd ~ 返回的目录
如果已存在，则会提示是否已覆盖，按需输入y/N，默认是不覆盖
修改几个常用项- c.NotebookApp.notebook_dir 默认工作目录
- c.NotebookApp.password 密码，使用的是 SHA1 密码串
生成密码串的方式：
from notebook.auth import passwd
passwd()
在python交互命令行中执行以上命令，然后两次输入密码，就会得到一个密码串，格式是：'sha1:<密码>'
将得到的密码串（包括 sha1 前缀） 赋值给 c.NotebookApp.password
以上是我最近遇到的一些设置项，更多的可以查看 jupyter_notebook_config.py文件。
需要指出的是，配置文件中所有设置项都是注释的，如果需要修改，必须先取消注释才行。
如果直接通过快捷方式启动，会遇到设置的工作目录不起作用的问题，右键快捷方式点击属性
然后修改箭头指向的内容，点确认保存修改。
每次启动 Jupyter NoteBook都会弹出一个黑框，身为一个非典型强迫症看着着实难受，所以就尝试了用code。
感觉很不错，code 安装python扩展后，直接新建 XXX.ipynb 文件就会自动渲染，效果如下
点 三角形箭头执行当前单元格。
在平时使用的时候会遇到这么一种情况，写的正嗨的时候，发现要用的包没安装，不得已关闭然后pip安装，再启动，感觉相当费劲。所以我就查了一下有没有在不重启服务的前提下，安装三方包。现有方案如下
方案一 使用命令在jupyter notebook 的单元格里输入下面的命令，然后执行：
!pip install
jupyter 可以通过这种方式访问别的命令，例如 !ls !touch xxx.py
方案二 使用python脚本import os
ok = False
while not ok:
get_ipython().system('pip install numpy')#或者os.system('pip install numpy')
try:
import numpy
ok = True;
except:
continue
这种方式比较万能，适合很多python环境，在脚本或者其他不能重启的环境中可以通过这种方式安装三方包，不过也是一种权宜之计。
总结jupyter notebook 的初步使用就这么多，更多功能需要后续慢慢挖掘。
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