Für die in den vergangenen Monaten zusammengetragenen Open-Data-Beispiele habe ich häufig ein Jupyter Notebook verwendet. Mittlerweile ist Jupyter sehr gut in Microsofts Open-Source-Editor Visual Studio Code integriert, so dass es Zeit wurde, sich näher mit diesem Thema zu beschäftigen.
Zunächst müssen folgende Komponenten installiert sein:
- Visual Studio Code
- Python 3
- Jupyter
Der Editor Visual Studio Code kann kostenlos von Microsoft bezogen werden. Die aktuellen Python-Pakete gibt es auf der Homepage des Python-Projekts und Jupyter kann mithilfe von pip installiert werden:
pip install jupyterbzw.
pip3 install jupyterEine Python-Datei mit „Jupyter-Code“
Sind diese Voraussetzungen erfüllt, kann es auch schon losgehen. Startet Visual Studio Code und legt eine neue Datei an, die die Endung .py haben muss.
Hinweis: Seit dem Oktober-Update von Visual Studio Code kann man auch Jupyter-Notebook-Dateien erstellen und öffnen. Zunächst gehe ich hier aber auf die bisherige Vorgehensweise ein.
Damit Visual Studio Code den “Jupyter-Code” erkennen kann, muss ihm die Zeichenfolge #%% vorangestellt sein. Im folgenden Beispiel möchte ich dies anhand der Ausgabe von “Hello, World!” demonstrieren:
#%%
message = 'Hello, World!'
print(message)Sobald der Editor diesen Code als “Jupyter-Code” erkannt hat, erscheint folgende zusätzliche Zeile:
Run Cell | Run Above | Debug cellEin Klick auf “Run Cell” führt den Code aus und öffnet zugleich eine zusätzliche Ansicht mit der Bezeichnung Python Interactive, in der das Ergebnis angezeigt wird.
Nun könnte man weiteren Code hinzufügen, zum Beispiel
print(20 + 80)Ein Klick auf “Run Cell” zeigt jetzt auch das Ergebnis zu diesem Code an.
Neben dem Code-Editor-Bereich, könnt Ihr zusätzlichen Code auch in der interaktiven Ansicht Python Interactive hinzufügen. Die entsprechende Eingabemöglichkeit befindet sich unterhalb der Ergebnis-Ansicht. Sobald hier Code eingegeben wurde, kann dieser mit der Tastenkombination Shift + Enter ausgeführt werden.
Möchtet Ihr schließlich Eure Arbeit als Jupyter Notebook speichern (mit der Endung .ipynb), dann klickt Ihr auf das Exportieren-Symbol in der Icon-Zeile, vergebt einen Namen und bestätigt Euer Vorhaben mit einem Klick auf “Export to Jupyter Notebook”.
Weitere Informationen zu diesem Thema finden sich übrigens auf Microsofts Support-Seite.
Jupyter-Notebook-Dateien öffnen
Wie bereits weiter oben erwähnt, kann man seit dem Oktober-Update von Visual Studio Code (auf Version 1.39.1) Jupyter-Notebook-Dateien (.ipynb) auch direkt bearbeiten. Außerdem besteht die Möglichkeit, so eine Datei als Python-Skript zu speichern. Ihr müsst also nicht mehr den bisherigen Weg gehen, sondern könnt direkt eine Jupyter-Notebook-Datei erstellen.