Für die in den vergangenen Monaten zusammengetragenen Open-Data-Beispiele (zum Beispiel Kiel_Open_Data) 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 jupyter # Windows
$ pip3 install jupyter # macOS/LinuxSind diese Voraussetzungen erfüllt, kann es auch schon losgehen. In der Shell könnte Jupyter Notebook nun mit dem Befehl
$ jupyter notebookgestartet werden, was den Standardbrowser öffnet. Mit control + C (macOS) bzw. Strg + C (Linux, Windows) wird Jupyter Notebook wieder beendet.
Hier wollen Jupyter Notebook jedoch nicht im Browser, sondern zusammen mit Visual Studio Code verwenden. Startet also diesen Editor und nutzt die Tastenkombination command + shift + p (macOS) bzw. Strg + shift + P (Linux, Windows) zum Öffnen der Befehlspalette (Command Palette). Hier sucht Ihr jetzt nach “Python: Create New Jupyter Notebook” und führt diese Anweisung aus. Es öffnet sich eine neue Jupyter-Notebook-Datei, in der wir zunächst mit der Ausgabe von “Hello, World!” beginnen möchten.
message = 'Hello, World!'
print(message)Ein Klick auf den Play-Button ▷ (“Run Cell”) führt den Code aus. Alternativ kann auch die Tastenkombination Shift + Enter verwendet werden. Unterhalb des eingegebenen Codes erscheint die Ausgabe “Hello, World!”.
Hinweis: Sollte unter Windows eine Fehlermeldung dergestalt erscheinen, dass sich der Jupyter-Server nicht starten lasse, dann könnte Euch dieser Artikel weiterhelfen.
Nun könnte man zur vorhandenen Zelle weiteren Code hinzufügen oder mit einer neuen Zelle fortfahren. Es besteht auch die Möglichkeit, die Datei abzuspeichern oder als Python-Datei zu exportieren.
Als nächstes möchte ich in einer neuen Zelle eine Liste erstellen. Mit einem Klick auf „+ Code“ wird eine neue leere Zelle hinzugefügt:
Bei der Liste handelt es sich um eine Sequenz von Ganzzahlen, die der Variable numbers zugewiesen wird:
numbers = [35, 27, 101, 4] Dann führe ich den Code in dieser Zelle mit einem Klick auf den Play-Button aus und öffne anschließend mit einem Klick auf „Variables“ die Variablen-Ansicht:
Unterhalb des Editor-Bereichs öffnet ich die Variablen-Ansicht:
In der gleichen Zelle füge ich nun einen Wert zur Liste hinzu:
numbers.append(20)Nach dem Ausführen des Codes, wird der Variablen-Bereich sofort aktualisiert. Dies demonstriert, wie einfach es ist, über die Variablen den Überblick zu behalten.
Des Weiteren kann auch die Markdown-Syntax verwendet werden. In einer Zelle könnte ich beispielsweise als Überschrift den Text “# Mein erstes Notebook” hinzufügen. Eine entsprechende Markdown-Zelle wird mit einem Klick auf „+ Markdown“ erstellt:
Das Ausführen dieser Zelle für dann zur gerenderten Ansicht:
Weitere Informationen zu diesem Thema findet Ihr auf Microsofts Support-Seite.
Weiterführende Links
- Jupyter Notebook einrichten (auf einem Raspberry Pi)
- Jupyter Notebook – Balkendiagramm erstellen
- Jupyter Notebook – CSV-Datei & Liniendiagramm
- Jupyter Notebook – Liniendiagramm erstellen
- Jupyter Notebook – Kreisdiagramm erstellen
Zuletzt aktualisiert am 17. Januar 2022