Jupyter Notebook

Il Jupyter Notebook si configura come uno strumento estremamente potente e flessibile per la programmazione in Python, permettendo di integrare codice, note e documentazione in un unico ambiente interattivo. Questa piattaforma è particolarmente apprezzata nell’ambito della data science, dell’analisi di dati, e dell’insegnamento, grazie alla sua capacità di combinare esecuzione di codice, visualizzazione di risultati, annotazioni testuali, e molto altro, in un formato facilmente condivisibile e riproducibile.

Configurazione Locale per Jupyter Notebook

Per iniziare a lavorare con i Jupyter Notebook nel proprio ambiente di sviluppo locale, è necessario completare alcuni passaggi preliminari che assicurano una configurazione ottimale:

1. Installazione di Python tramite Anaconda: Anaconda è una distribuzione di Python che include già Jupyter e altre librerie utili per la data science e l’analisi di dati. Seguendo le istruzioni dettagliate disponibili sul sito di Anaconda (e fornite in precedenza in questa dispensa), si può facilmente installare Python e Jupyter sul proprio sistema.

2. Selezione di un Ambiente di Sviluppo Integrato (IDE): Visual Studio Code (VS Code) rappresenta una scelta eccellente per chi cerca un IDE versatile e gratuito. Disponibile al download dal sito ufficiale, VS Code supporta Python tramite l’installazione di una specifica estensione. Dopo aver installato VS Code, è possibile aggiungere il supporto per Python e per i Jupyter Notebook installando l’estensione «Python» disponibile nella sezione «Extensions», identificabile dall’icona dei quattro quadrati. Per una completa integrazione dei notebook Jupyter, potrebbe essere necessario installare anche la libreria ipykernel.

Celle

I Jupyter Notebook sono organizzati in celle, elementi discreti che possono contenere codice o testo (markdown). La possibilità di cambiare il tipo di una cella tramite il menu «Cell» o la barra degli strumenti, selezionando «Code» per codice Python o «Markdown» per annotazioni testuali, rende i notebook estremamente versatili.

Formattazione del Testo con Markdown

Markdown permette di arricchire le celle di testo con formattazioni varie, creando un documento strutturato e leggibile. Ecco alcuni esempi:

• Titoli: # Titolo per un titolo di primo livello, ## Sottotitolo per un secondo livello, e così via.

• Elenchi: - Elemento per elenchi puntati, 1. Elemento per elenchi numerati.

• Collegamenti: [Testo del link](URL) per inserire un link.

• Enfasi: **grassetto** per il testo in grassetto, *corsivo* per il corsivo.

Comandi Magici in Jupyter Notebook

I Jupyter Notebook supportano i «comandi magici», comandi speciali che iniziano con % (per comandi su una singola riga) o %% (per comandi che occupano un’intera cella). Questi comandi offrono funzionalità avanzate come:

• %run: esegue un file Python esterno.

• %timeit: valuta il tempo di esecuzione di una singola riga di codice.

• %matplotlib inline: integra grafici Matplotlib direttamente nel notebook.

• %load: carica il codice da un file esterno in una cella.

• %reset: cancella tutte le variabili definite nel notebook.

• %pwd e %cd: gestiscono il percorso della directory di lavoro.

Digitando %lsmagic in una cella, si può accedere all’elenco completo dei comandi magici disponibili, esplorando così ulteriori strumenti e funzionalità offerte da Jupyter Notebook.

In conclusione, i Jupyter Notebook rappresentano uno strumento indispensabile per chi lavora nel campo della programmazione e dell’analisi dati, grazie alla loro capacità di unire codice, visualizzazione dei dati, e annotazioni testuali in un unico documento interattivo e facilmente condivisibile.