下一代 Jupyter Notebook？也太好用了吧！

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Jupyter Notebook 以其交互式调试，支持 markdown/latex，支持多种编程语言等优点，使得它在 Python 开发过程中具有很多不可取代的优势。

如果经常浏览 GitHub 会发现，有不少有效的项目都适用的是 Jupyter Notebook。

但是，话说回来，原始版本的 ipython notebook 的确存在很多不足支持，例如，自动补全、语法提示，想要达到常规 IDE 的体验就需要繁琐的配置。

正因为如此，后续有不少企业推出了 ipython notebook 的升级和替代版本，例如，JupyterLab。

但是，仅有这些还不够，还需要有优秀的内核。

最近我在 GitHub 上就发现一款令我眼前一亮的工具-ipyflow。

它是一款反应式，具有执行建议、语法扩展等功能的下一代 IPython 内核。

为什么需要 ipyflow？

用过 Jupyter 的应该都清楚，它是由一个个独立的单元格组成，这样的确给交互式调试带来了很多便利，但是同时也带来了诸多弊端。

举个例子，我们做数据分析过程中，不同单元格之间的数据流是有关系的，如果修改了其中一个单元格某个变量的值，其他单元格就需要额外再执行一下，这样就很麻烦。

而 ipyflow 则可以在交互式单元格之间跟踪符号和单元格之间的数据流关系，针对上述问题就可以用到 ipyflow 的两项特性：

• 执行建议

• 反应式

执行建议

简单来说，为了使执行状态与单元格中的代码保持一致，当我们修改了某个单元格中变脸的值之后，它会用不同颜色标注状态，指示需要做的操作。例如，蓝色标识输入，红色标识输出，绿色标识需要重新执行的单元格：

反应式

可能有同学认为上述方法还是繁琐，需要重新手动执行每个受到影响的单元格。

其实，完全可以解放双手！

这就需要提到 ipyflow 的另外一个特性--反应式。

可以在任一单元格执行 %flow mode reactive 命令，这样就会开启反应式功能。

简单来说，就是当我们修改某个单元格的变量值之后，受影响的单元格会根据变动自动反应。

下面看一个例子：

如果想关闭反应式功能，可以执行 %flow mode normal 命令。

上面只是借着前面提到的问题介绍了 ipyflow 的两个特性，除此之外，它还有一些强大的功能，例如，语法扩展、集成 ipywidgets。

语法扩展

简单概括就是，语法扩展在原本 Python 的语法之上增加了一些额外的语法，借着前面反应式这项功能的例子来说，我们可以在变量名前添加 $符号来实现同样的功能，这种语法在原生的 Python 中是没有的。

集成 ipywidgets

ipyflow 的反应式执行引擎，以及它的 API 与 ipywidgets 完全兼容，允许单元格响应滑块变化、按钮点击和其他事件：

此功能可以与 stickyland 等其他扩展结合使用，这样在 JupyterLab + ipyflow 之上各种展示看板时会非常有用。

安装使用

使用 ipyflow 时，需要首先安装了 JupyterLab，然后在执行下面命令即可：

pip install ipyflow

然后执行下方命令打开 JupyterLab：

Jupyter Lab

打开之后会发现页面上多了一个 ipyflow 的内核：

点击 Python 3 (ipyflow)就可以使用了：

通过上述这些配置之后，你会发现 Jupyter 不仅具备自身独有的特性，还能够兼备 IDE 的使用体验，通过这样配置就不会觉得 Jupyter 难用了！

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