模仿茶叶的网站制作,西安发布市民,wordpress简单广告框,全球设计师对全世界的 Python 高手而言#xff0c;Jupyter Notebook 是目前最流行的编程环境#xff0c;但它也有一些令人难以忍受的缺点。为此#xff0c;一个位于旧金山的小团队开发了一款名为 Deepnote 的笔记本工具#xff0c;这是一种云协作、云硬件#xff0c;上云的 Notebook…对全世界的 Python 高手而言Jupyter Notebook 是目前最流行的编程环境但它也有一些令人难以忍受的缺点。为此一个位于旧金山的小团队开发了一款名为 Deepnote 的笔记本工具这是一种云协作、云硬件上云的 Notebook 编程环境。Pindrop 的高级研究科学家 Anthony Agnone 认为Deepnote 已经表现出了超越 Jupyter Notebook 的趋势。选自medium作者Anthony Agnone机器之心编译参与李诗萌、张倩。Deepnote 官方网站https://www.deepnote.com/如果你是像我一样的数据科学家你可能会在工程项目而不是真正的研究上花很多时间。安装库、管理数据库、追踪实验、调试代码、耗尽内存……对此你一定深有感触。Jupyter Notebook 非常适合数据科学的原型设计。在这个单一的环境中你可以进行无缝探索性分析、数据可视化以及构建 ML 模型的原型。因此Jupyter Notebook 在数据科学领域大受欢迎。但它也有一些缺陷。作为一种新工具DeepNote 能够以更好、更快的方式弥补这些缺陷所以比现有工具都更适合使用。下面我们来说一下 DeepNote 中令人兴奋的改进。实时协作谷歌的在线协作工具套件Docs、Sheets 和 Slides 等在没加任何功能的情况下抢走了微软 Office 大量的市场份额。他们是如何做到的答案是实时协作。在谷歌的套件中和同事合作不再需要同步进行也无需为合并而烦心。此外你还能知道同事们的当前进展更加便于分工。DeepNote 可以立即进行实时协作——它支持在共享计算环境中无缝合作。这虽然带来了改变命名空间的问题但我觉得这总比共享 Jupyter notebook 强——它需要重新运行才能获得给定状态。DeepNote 的实时协作。此外DeepNote 还提供了不同的权限等级查看、执行、编辑、管理以及所有者。这样就可以大批量控制操作这些笔记本了。首先以教学场景为例。在线课程的教师可以浏览虚拟教室中所有共享笔记本。教师拥有管理或所有者权限而教室中的其他人只有查看权限。再以要审查整个团队成员工作的场景为例。团队成员有所有者权限这样就可以全面控制整个笔记本。审查人员拥有编辑权限可以提供在线反馈但无法执行任何单元。只有团队成员持有执行权限这样审查人员就无法改wu变ran团队成员的命名空间。变量浏览器Spyder IDE 中有一个 Jupyter 没有且重要的功能——易于访问的命名空间浏览器。当然Jupyter 笔记本中有 who/whos 的命令。但无法与 Spyder 相提并论。而 DeepNote 再次填补了这一空白DeepNote 为变量提供了精致的总结。除了可靠的变量浏览器外如果无法漂亮地显示 pandas 的 DataFrame那任何笔记本环境都是不完美的。没错DeepNote 笔记本还能很好地展示 pandas 的 DataFrame连接云硬盘你肯定听说过一条经验法则其实更像是抱怨数据科学中有 80% 无关数学和统计学。在云计算设置中这个比例更接近 90%还有 10% 的时间损失在为笔记本配置正确的算力上。轻松查看并选择笔记本在何种硬件上运行https://docs.deepnote.com/。DeepNote 理解你的痛苦可以让你无缝访问基于云的硬件。「无缝」的意思是你可以在笔记本界面上进行所有设置。顺便说一句除非你的核处于空闲状态否则它是不会主动关闭的。Python 包的管理Python 有出色的包管理系统。DeepNote 意识到了这一点并在工作路径中附有 requirements.txt 文件。即使这样也很容易忘记安装一些依赖包。除非导入包时触发错误否则无法意识到这方面有所疏漏。为此DeepNote 笔记本会主动监控包的导入并根据你声明的需求提醒你遗漏的依赖。还有如果需要的文件不存在它会猜测该文件是什么。剧透预警它的猜测一般都是正确的。DeepNote 包管理器建议安装缺少的依赖包。大量集成创建新项目的示例。最后DeepNote 几乎提供了你想要的所有集成。为了使笔记本井井有条你可以从不同连接中选择源码控制库。这可以在创建笔记本和写后台更新时用到。除了源码控制DeepNote 笔记本还可以连接云计算数据存储比如 S3、GCS 以及常用的数据库引擎。正式连接到不同的云基础架构。尽管 DeepNote 还没能完全取代 Jupyter但已隐隐表现出这样的趋势。我期待看到 DeepNote 未来将如何继续但不需要一味相信我可以像我一样注册他们的抢先访问计划。他们在一周内就给出了回应从那以后我们就一直在讨论可以改进之处。不要只抱怨现状要改变它。原文链接https://towardsdatascience.com/deepnote-sets-course-to-become-the-jupyter-killer-d0cb6e3ca011
