CÔNG CỤ
MODULES
THAM KHẢO
Cách chia List thành các phần bằng nhau trong Python Cách xóa một khóa (key) ra khỏi dictionary trong Python Hướng dẫn chuyển đổi file Google Colab sang Markdown trong Python Bài tập Python: Lập trình cơ sở dữ liệu trong Python Kết nối cơ sở dữ liệu MySQL Python Hướng dẫn kết nối Python PostgreSQL bằng Psycopg2 Hướng dẫn kết nối SQLite sử dụng sqlite3 trong Python Bài tập Python : Pandas trong Python Phạm vi số float của Python Cách lên lịch chạy script Python bằng GitHub Actions Cách tạo hằng số trong Python Các nền tảng lưu trữ tốt nhất cho ứng dụng và script Python 6 Tip viết vòng lặp For hiệu quả hơn trong Python Cách đảo ngược Chuỗi String trong Python Cách gỡ lỗi ứng dụng Python trong Docker Container bằng VS Code 10 tip One Liner bạn cần biết trong Python Cách áp dụng ngưỡng hình ảnh trong Python với NumPy Tìm hiểu về các phép toán Groupby trong Pandas Lập trình Socket trong Python Mô-đun base64 trong Python Cách giới hạn float values trong Python Tìm hiểu Mô-đun statistics Trong Python File Organizing trong Python Đổi tên File trong Python Tìm hiểu về Deque trong Python Mô-đun Calendar trong Python Tìm hiểu về Enum trong Python Sử dụng pprint trong Python Làm việc với cấu trúc Dữ liệu Stack trong Python Thư viện functools trong Python Tip sử dụng hàm round() với tham số âm trong Python Hàm print có thể nhận thêm các tham số bổ sung trong Python Tip tìm chuỗi dài nhất bằng hàm max() trong Python Cách lặp qua nhiều list với hàm zip() trong Python Tìm hiểu về MLOps trong Python Docker và Kubernetes với MLOps trong Python Kết hợp DevOps với MLOps trong Python Xử lý độ chính xác các hàm floor, ceil, round, trunc, format trong Python tối ưu quy trình MLOps Với Python Sự khác biệt giữa byte objects và string trong Python Top 4 thư viện phổ biến nhất của NLP trong Python Cách sử dụng ThreadPoolExecutor trong Python Phân tích dữ liệu Blockchain với Python Hướng dẫn triển khai Smart Contracts với Python Blockchain APIs với Python Làm việc với file ZIP trong Python Sự khác biệt giữa toán tử == và is trong Python Chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python Cách làm việc với file tarball/tar trong Python Sự khác biệt giữa iterator và iterable trong Python Sự khác biệt giữa set() và frozenset() trong Python Làm việc với các biến môi trường trong Python Một tác vụ phổ biến khi làm việc với danh sách trong Python Định dạng chuỗi Strings trong Python Sử dụng Poetry để quản lý dependencies trong Python Sự khác biệt giữa sort() và sorted() trong Python Từ khóa yield trong Python Lớp dữ liệu (Data Classes) trong Python với decorator @dataclass Cách truy cập và thiết lập biến môi trường trong Python Hướng dẫn toàn diện về module datetime trong Python Hướng dẫn xây dựng Command-Line Interface (CLI) bằng Quo trong Python Sử dụng Virtual Environment trong Python Từ khóa super() trong Python Số phức trong Python Ý nghĩa của một hoặc hai dấu gạch dưới đứng đầu trong Python Làm việc với Video trong OpenCV bằng Python Chỉnh sửa file trực tiếp bằng module fileinput trong Python Hướng dẫn cách chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python Làm việc với hình ảnh trong OpenCV sử dụng Python Metaclasses trong Python Cách chọn ngẫu nhiên một phần tử từ danh sách trong Python Hướng dẫn cài đặt và sử dụng OpenCV trong Python Phạm vi toàn cục, cục bộ và không cục bộ trong Python Tìm hiểu về từ khóa self trong các lớp Python Hướng dẫn sử dụng Rich, Typer, và SQLite trên terminal bằng Python Giới thiệu về Graph Machine Learning trong Python Cách kiểm tra một đối tượng có thể lặp (iterable) trong Python Quản lý sinh viên Python & MySQL Cách cắt (slicing) chuỗi trong Python Cách loại bỏ phần tử trùng lặp khỏi danh sách (List) trong Python Phân tích dữ liệu Apple Health bằng Python Cách làm phẳng danh sách lồng nhau trong Python Tìm hiểu về *args và **kwargs trong Python Cách xóa file và thư mục trong Python 31 Phương thức xử lý chuỗi (String) quan trọng trong Python Cách sao chép file trong Python 8 Mẹo Refactor Code Python nhanh gọn (Phần 2) Cách yêu cầu người dùng nhập liệu đến khi nhận được phản hồi hợp lệ trong Python Làm chủ Pattern Matching trong Python 3.10 Tạo app ghi chú trong Python với nhận dạng giọng nói và API Notion Các tính năng mới trong Python 3.10 5 lỗi thường gặp trong Python Sự khác biệt giữa append() và extend() trong list Python Các cách nối hai danh sách trong Python Sự khác biệt giữa str và repr trong Python Sự khác biệt giữa @classmethod, @staticmethod và instance methods trong Python Cách thêm số 0 vào đầu chuỗi trong Python Cách tạo thư mục lồng nhau (nested directory) trong Python Cách hợp nhất hai Dictionaries trong Python Cách thực thi lệnh hệ thống hoặc System Command từ Python Cách kiểm tra một chuỗi có chứa chuỗi con trong Python Cách tìm chỉ mục của một phần tử trong danh sách (List) trong Python Cách truy cập index trong vòng lặp for trong Python Cách kiểm tra file hoặc thư mục có tồn tại trong Python Cách xóa phần tử trong danh sách Python Ý nghĩa của if __name__ == "__main__" trong Python 8 mẹo tái cấu trúc Python giúp mã sạch hơn và Pythonic Hỗ trợ Async trong Django 3.1 Hướng dẫn tạo ứng dụng AI hội thoại với NVIDIA Jarvis trong Python Hướng dẫn xây dựng ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu bằng Python Cách cài đặt Jupyter Notebook trong môi trường Conda và thêm Kernel Xây dựng ứng dụng Web Style Transfer với PyTorch và Streamlit Cách sử dụng Python Debugger với hàm breakpoint() Cách sử dụng chế độ interactive trong Python Hướng dẫn viết game Rắn Săn Mồi bằng Python 11 mẹo và thủ thuật để viết Code Python hiệu quả hơn Hướng dẫn làm ứng dụng TODO với Flask dành cho người mới bắt đầu trong Python Hướng dẫn tạo Chatbot đơn giản bằng PyTorch Xây dựng Web Machine Learning đẹp mắt với Streamlit và Scikit-learn trong Python Xây dựng web Python tự động hóa Twitter | Flask, Heroku, Twitter API & Google Sheets API Hướng dẫn sử dụng Google Sheets API với Python Cách nạp dữ liệu Machine Learning từ File trong Python Toán tử Walrus Operator- Tính năng mới trong Python 3.8 Cách thêm Progress Bar trong Python với chỉ một dòng Code
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Hướng dẫn cài đặt và sử dụng Jupyter Notebook

Nếu bạn là người mới và thắc mắc muốn tìm một công cụ nào giúp phát triển cũng như hỗ trợ tương tác cho project về data science, thì có lẽ hầu hết mọi người sẽ trả lời là Jupyter Notebook.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

Một notebook có thể xuất ra một tài liệu duy nhất trong đó kết hợp hình ảnh trực quan, văn bản tường thuật, phương trình toán học và đa phương tiện khác. Chỉ cần một notebook, bạn có thể biểu diễn được 1 dự án, hay là 1 bài báo khoa học một cách trực quan nhất. Và Jupyter Notebook chính là thứ mà bạn đang cần tìm.

1 png

1. Jupyter Notebook là gì?

Trước đây Jupyter Notebook có tên là IPython Notebook, đến năm 2014 tách ra khỏi IPython và đổi tên thành Jupyter Notebook. Jupyter hỗ trợ rất nhiều các kernel cho các ngôn ngữ khác nhau, trong đó tập trung vào 3 ngôn ngữ là Julia, Python R. Jupyter là một nền tảng tính toán khoa học mã nguồn mở, với khả năng nổi bật cho phép tương tác trực tiếp với từng dòng code (interactive).

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

Jupyter Notebook gồm 2 thành phần chính:

  • Ứng dụng Web: cho phép tạo và chia sẻ tài liệu chứa live code, hình ảnh, tài liệu (viết dưới dạng markdown),...
  • Notebook documents: trình bày những gì có trong một notebook (code, đồ thị,...)

2. Ưu điểm của Jupyter Notebook

  • Code ngay trong trình duyệt, hỗ trợ syntax highlight, thụt lề,... như một code editor.
  • Chạy được code ngay trong trình duyệt.
  • Hiển thị kết quả tính toán bằng cách sử dụng biểu diễn đa phương tiện, như HTML, LaTeX, PNG, SVG,....
  • Hỗ trợ markdown, khiến cho việc comment cho code trở nên trực quan hơn nhiều so với việc dùng plain text.

3. Cách cài đặt Jupyter Notebook

Cách cài đặt dễ nhất, cũng như được khuyến khích nhất, đó là bạn cài Anaconda, nó cài sẵn cho ta Python, Jupyter Notebook, và ti tỉ thứ khác - tất cả những thứ mà một người bắt đầu với data science cần.

Nếu bạn không muốn cài Anaconda thì Jupyter cũng có thể cài qua pip - trình quản lý package của Python. Tất nhiên là bạn cần cài Python trước, sau đó mở terminal lên mà nhập command sau:

pip install jupyter

Hoặc nếu dùng Linux, bạn có thể tải và cài đặt bằng command:

sudo apt-get install jupyter-notebook python-matplotlib

4. Bắt đầu với Jupyter Notebook

Mở Jupyter Notebook Server

Sau khi đã cài đặt xong Jupyter, bạn chỉ cần mở terminal và nhập command sau:

jupyter notebook

Hoặc nếu đã cài Anaconda trên Windows, bạn có thể mở trực tiếp Jupyter Notebook:

2 png

Sau đó thì trên terminal sẽ hiển thị như sau:

3 png

Và sau đó thì trình duyệt sẽ bật ra một trang web như sau:

4 png

Vậy là Jupyter Notebook cơ bản đã được cài xong, bây giờ ta sẽ thử tạo 1 notebook và chạy thử xem nhé.

Tạo và chạy một notebook

Tạo một notebook

Để tạo một notebook, ta nhấp chuột vào nút New nằm ở bên góc phải và chọn Python 3:

5 png

Mọi notebook mới tạo đều được đặt tên là Untitled, nếu muốn sửa bạn chỉ cần nhấp chuột vào tên, môt hộp thoại đổi tên sẽ bật ra như sau:

6 png

Nếu chuyển qua tab quản lý file thì ta sẽ thấy notebook đang chuyển sang màu xanh, đây là trạng thái Running:

7 png

Bạn có thể tắt notebook bằng cách chọn và nhấn shutdown:

8 png

Hello world với notebook

Khi vừa mới tạo thì notebook sẽ tạo cho ta sẵn một cell (ô), cell này đang ở trạng thái "Code", nghĩa là bạn có thể nhập code Python vào và chạy:

9 png

Chúng ta sẽ thử chạy đoạn code nhỏ in ra dòng "Hello World":

10 png

Mỗi khi chạy xong một cell thì notebook sẽ tự tạo thêm 1 cell mới. Ta có thể đổi cell này từ code sang markdown để viết một đoạn văn bản như sau:

11 pngVà Run cell này:

12 png

5. Hướng dẫn sử dụng Jupyter Notebook

Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết về các thành phần cũng như cách dùng của Jupyter Notebook.

Mở Jupyter Notebook Server

Như đã nói ở trên, bạn có thể mở một notebook bằng cách chạy command sau:

jupyter notebook

Lưu ý rằng nếu bạn trỏ terminal đến thư mục nào thì Jupyter sẽ mở thư mục đó, chẳng hạn nếu như mình mở ứng dụng Jupyter mặc định trên Windows, nó sẽ mở đường dẫn "/" trên máy tính:

13 pngTa hoàn toàn có thể trỏ đến thư mục khác, chẳng hạn:

14 png

Mặc định thì sau khi chạy Jupyter Notebook, một trang web sẽ bật ra (mặc định là http://localhost:8888) được gọi là dashboard (bảng điều khiển) nó giống như một trình quản lý file, trong này sẽ hiển thị tất cả các file nằm trong thư mục mà ta vừa chỉ định mở với Jupyter Notebook:

15 png

Nếu như bạn muốn mở trực tiếp file notebook mà không cần phải mở thông qua dashboard thì bạn có thể nhập command sau vào terminal:

jupyter notebook [tên_file].ipynb

Trong đó .ipynb chính là đuôi của một file notebook, nếu bạn chỉ nhập tên file mà không nhập đuôi thì Jupyter vẫn sẽ tự hiểu và thêm vào.

Ngoài ra, bạn hoàn toàn có thể mở nhiều Jupyter Notebook cùng một lúc, mặc định thì Jupyter sẽ mở tại port 8888, và nếu bạn mở thêm thì nó sẽ nhận port gần nhất (8889, 8890,...), hoặc bạn có thể tự chọn port cho Jupyter khi mở như sau:

jupyter notebook --port [số bất kỳ]

Ví dụ:

16 png17 png

Giao diện của Notebook

Trong 1 notebook sẽ có 4 phần chính (mình sẽ đánh số theo thứ tự từ 1, 2, 3, 4) như sau:

18 png

  • 1: Tên của file notebook, tương ứng với tên file .ipynb.
  • 2: Thanh Menu hiển thị nhiều chức năng khác nhau để điều khiển notebook.
  • 3: Thanh công cụ (toolbar) chứa các công cụ được sử dụng nhiều (run, di chuyển code cell lên xuống, restart kernel...).
  • 4: Code cell (sẽ nói kỹ ở phần tiếp)

Cấu trúc của một Notebook

Cell Code

Một notebook bao gồm một chuỗi các cell. Một cell giống như một text editor mini, có thể thực thi code bằng tổ hợp phím Shift + Enter hoặc nhấn nút Run trên toolbar. Tuỳ thuộc vào kiểu cell mà output sẽ khác nhau, có 4 loại cell được hỗ trợ trong Jupyter Notebook:

  • Code: Là kiểu hay dùng nhất, bạn nhập và thực thi code trên loại cell này.

19 png

  • Markdown: Kiểu cell được dùng cho việc nhập văn bản, toàn bộ văn bản của bạn sẽ được format bằng Markdown

20 png

  • Raw NBConvert: được sử dụng để hiển thị các định dạng code khác nhau thành HTML hoặc LaTeX.
  • Heading: Thêm tiêu đề cho notebook, loại cell này hiện đã được merge vào Markdown và không còn được khuyến khích dùng

Ta sẽ xem xét một ví dụ nhỏ, gõ đoạn code sau sau đó nhấn Shift + Enter hoặc click Run trên toolbar:

print("Freetuts.net")

21 png

Khi bạn thực thi 1 cell, output của code sẽ được hiển thị ở phía dưới, đồng thời label ở phía bên trái chuyển từ In[] (chưa thực thi) => In[*] (đang thực thi) => In[1] (đã thực thi - số trong ô ngoặc tương ứng với số lần thực thi cell của notebook)

Một điều cần lưu ý là không cần phải nhập hàm print mới có thể in ra màn hình được, bạn có thể nhập tên biến ở cuối cell như sau:

22 png

Kernel

Cùng với cell, kernel (nhân) là 2 thành phần quan trọng nhất của Jupyter. Kernel bản chất là một chương trình thông dịch và thực thi code. Jupyter Notebook đã cài sẵn cho chúng ta Kernel IPython để làm việc với Python, tuy nhiên có khá nhiều kernel dành cho ngôn ngữ khác mà bạn có thể cài thêm (R, Julia,...) khiến cho sử dụng Jupyter trở nên rất tiện dụng.

Khi bạn thực thi một cell code, code sẽ được thực thi bởi kernel và trả về output như những ví dụ trên. Một điều quan trọng trong Jupyter Notebook là kernel vẫn chạy và liên kết giữa các cell code với nhau, chứ không tách rời từng cell riêng lẻ, điều này trở nên cực kỳ tiện dụng cho việc debug.

Ví dụ như bạn khai báo một hàm, import một thư viện,... vào một cell và thực thi nó, thì cell khác sẽ nhận được giá trị đó trong lần thực thi tiếp, ví dụ như:

23 png

Trong ví dụ trên, ta khai báo một hàm tính tổng như sau:

def sum(x, y):
    return x + y

Vào một cell code và thực thi, sau đó ta tạo 1 cell code khác và truyền hai biến a và b đã khai báo trước vào, và kết quả là tổng của 2 biến a và b đó.

Trong phần lớn thời gian, code của ta thường sẽ đi từ trên xuống, tuy nhiên bạn nên chú ý tới trạng thái của từng cell code, do nó biểu thị cell code đó đã được thực thi lúc nào, ví dụ như ta đổi giá trị biến b ở cell code trên như sau:

24 pngThì sau khi ta chạy lại hàm sum ở dưới, kết quả cũng sẽ thay đổi theo:

25 png

Vì vậy, mỗi khi làm việc với notebook ta cần phải chú ý thứ tự thực thi của cell code.

Bởi vì vấn đề trên, nếu một khi notebook của bạn quá rối và bạn không biết biến nào đang chứa giá trị nào, thì cách giải quyết nằm trong menu Kernel:

26 png

  • Interrupt: Nếu như cell code đang thực thi quá lâu mà bạn muốn ngừng thì bạn có thể chọn tuỳ chọn này.
  • Restart: Khởi động lại kernel, mọi biến được lưu sẽ bị xoá khỏi bộ nhớ.
  • Restart & Clear Output: Giống restart nhưng đi kèm là xoá toàn bộ output trong notebook.
  • Restart & Run All: Giống Restart nhưng sẽ thực thi lại toàn bộ các cell sau khi restart xong.

Xuất Notebook

Jupyter hỗ trợ rất nhiều định dạng xuất ra như bên dưới:

27 png

Bạn chỉ cần chọn File => Download as => chọn kiểu file mà mình muốn xuất, rất đơn giản và dễ dàng.

6. Tổng kết

Sau khi hoàn thành bài này thì nhìn chung bạn đã nắm được hầu hết concept cơ bản của Jupyter Notebook. Đây là một công cụ rất hữu ích, dễ sử dụng và hiệu quả, đặc biệt là dành cho Data Science. Bạn có thể bắt đầu một project với Jupyter và khám phá thêm nhiều tính năng khác, nếu đang bắt đầu với Data Science, đừng quên ghé qua series về NumPy, Pandas Matplotlib - những thư viện hàng đầu về xử lý dữ liệu trên Python nhé

Cùng chuyên mục:

Cách thêm Progress Bar trong Python với chỉ một dòng Code

Cách thêm Progress Bar trong Python với chỉ một dòng Code

Toán tử Walrus Operator- Tính năng mới trong Python 3.8

Toán tử Walrus Operator- Tính năng mới trong Python 3.8

Cách nạp dữ liệu Machine Learning từ File trong Python

Cách nạp dữ liệu Machine Learning từ File trong Python

Hướng dẫn sử dụng Google Sheets API với Python

Hướng dẫn sử dụng Google Sheets API với Python

Xây dựng  web Python tự động hóa Twitter | Flask, Heroku, Twitter API & Google Sheets API

Xây dựng web Python tự động hóa Twitter | Flask, Heroku, Twitter API & Google Sheets API

Xây dựng Web Machine Learning đẹp mắt với Streamlit và Scikit-learn trong Python

Xây dựng Web Machine Learning đẹp mắt với Streamlit và Scikit-learn trong Python

Hướng dẫn tạo Chatbot đơn giản bằng PyTorch

Hướng dẫn tạo Chatbot đơn giản bằng PyTorch

11 mẹo và thủ thuật để viết Code Python hiệu quả hơn

11 mẹo và thủ thuật để viết Code Python hiệu quả hơn

Hướng dẫn làm ứng dụng TODO với Flask dành cho người mới bắt đầu trong Python

Hướng dẫn làm ứng dụng TODO với Flask dành cho người mới bắt đầu trong Python

Hướng dẫn viết Snake Game bằng Python

Hướng dẫn viết Snake Game bằng Python

Cách sử dụng chế độ interactive trong Python

Cách sử dụng chế độ interactive trong Python

Cách sử dụng Python Debugger với hàm breakpoint()

Cách sử dụng Python Debugger với hàm breakpoint()

Xây dựng ứng dụng Web Style Transfer với PyTorch và Streamlit

Xây dựng ứng dụng Web Style Transfer với PyTorch và Streamlit

Cách cài đặt Jupyter Notebook trong môi trường Conda và thêm Kernel

Cách cài đặt Jupyter Notebook trong môi trường Conda và thêm Kernel

Hướng dẫn xây dựng ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu bằng Python

Hướng dẫn xây dựng ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu bằng Python

Hướng dẫn tạo ứng dụng AI hội thoại với NVIDIA Jarvis trong Python

Hướng dẫn tạo ứng dụng AI hội thoại với NVIDIA Jarvis trong Python

Hỗ trợ Async trong Django 3.1

Hỗ trợ Async trong Django 3.1

8 mẹo tái cấu trúc Python giúp mã sạch hơn và Pythonic

8 mẹo tái cấu trúc Python giúp mã sạch hơn và Pythonic

Ý nghĩa của if __name__ ==

Ý nghĩa của if __name__ == "__main__" trong Python

Cách xóa phần tử trong danh sách Python

Cách xóa phần tử trong danh sách Python

Top