在PyCharm中使用Jupyter Notebooks实现高效开发
大家好，在数据科学领域，Jupyter Notebooks已成为一种流行的工具，许多专业人士都在使用它来进行数据分析、机器学习等任务。有时，我们希望在更加强大、功能齐全的IDE环境中运行Jupyter笔记本，以提高工作效率和开发体验。PyCharm就是个不错的选择。PyCharm 可以与 Jupyter Notebooks 集成，帮助更好地运行和开发Jupyter Notebooks，以便更轻松、高效地处理数据科学和机器学习任务。
1.语法高亮和主题
在PyCharm中打开笔记本文件时，它与PyCharm代码具有相同的语法高亮和IDE主题。这意味着无需安装任何插件扩展，即可以获得暗色主题。此外，PyCharm intelligense可以在单元格上运行，错误和拼写错误会立即显现出来，能够更快地发现和纠正问题。这种语法高亮和主题的一致性可以提高开发效率，使工作更加舒适和愉悦。
Jupyter Notebook（中间）两侧是工具栏：1）IPython Shell、包管理器、VCS和调试器，2）项目文件，3）交互式绘图和DataFrame交互。
2.超级键盘快捷键
在PyCharm中使用Jupyter笔记本时，同时支持Jupyter和PyCharm的快捷键。这意味着，可以使用Jupyter的快捷键快速导航、创建和删除单元格，同时还可以使用PyCharm自带的快捷键来自动格式化代码或优化导入模块。
上面git中的操作：
-
使用笔记本快捷键
Ctrl+A，Ctrl+Enter创建和运行单元格 -
让PyCharm查找错误、修复未使用的导入
Ctrl+O和pep格式化文件Ctrl+L -
使用快捷键
Ctrl+O让PyCharm查找并修复未使用的导入语句，使用快捷键Ctrl+L对当前文件进行PEP格式化。
3.PyCharm中的变量跟踪功能
在PyCharm中，可以使用Jupyter工具栏查看笔记本中定义的所有变量，这样就不会因为没有跟踪状态而导致错误或数据丢失。这个功能可以帮助更好地管理和监控变量，提高工作效率和准确性。
Jupyter窗口跟踪变量的状态以及内核日志
或者，在单元格中添加断点，然后使用调试窗口进行相同的操作。
在单元格中暂停运行的笔记本单元格，在第12行的断点处查看所有变量。提示：可以使用表达式评估器工具栏在暂停状态下运行代码来与单元格进行交互。
4.丰富数据交互体验
在PyCharm中，可以非常方便地与Pandas数据结构进行互动。例如，可以动态分页查看DataFrames和Series中的行，并将其通过PyCharm的数据提取器导出到各种文件格式。此外还可以在暂停断点处呈现帧的热图，以便快速进行数据交互和分析。通过这些丰富的数据交互体验，可以更好地理解和探索数据。
从IDE轻松探索和导出pandas对象
5.科学模式脚本
在原型开发过程中，通常会使用Jupyter笔记本作为交互式环境，用于实验、测试和迭代，随后可以将成果转化为标准的Python脚本。这种流程允许在灵活的环境中进行实验，然后整理代码，使其更规范。PyCharm提供了科学模式，使图形和数据交互更加方便。
SciView Plot窗口可在每次执行脚本时跟踪图形，Data窗口可用于与调试期间的DataFrames进行交互。