Python在线编辑,菜鸟教程python在线编辑器

　　本文转载自微信官方账号菜鸟Python。

　　今天推荐一个超级强大的在线编辑器，Colaboratory，是Google提供的Jupyter笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行，最重要的是Colaboratory免费。这绝对是谷歌提供的福利。先说一下Colaboratory的基本用法和优点。

　　01.使用篇

　　1)准备阶段

　　合作实验室是谷歌的一项服务。这里推荐使用chrome浏览器Google Access Assistant，在访问Google相关网站时非常方便。此外，正常使用Colaboratory需要依赖Google账号。如果没有，建议注册一个。

　　以上工作全部完成后，可以登录Colaboratory的网站进行体验。下图是Colaboratory(以下简称colab)的介绍页面。

　　2)基本用法

　　用过jupyter笔记本的朋友应该对这个界面非常熟悉。其实colab的操作和普通笔记本很像。下面我们新建一个Python3的笔记本(下图)，简单演示一下它的基本用法。

　　在下图的代码框中输入Python代码，点击左边的按钮执行程序，底部输出打印结果。因为colab会在程序第一次运行前自动连接云服务器，所以速度可能会有点慢。

　　值得一提的是，上面的代码盒不仅可以执行Python代码，你还可以把它作为ubuntu的一个终端，只需要加一个“！”在所有需要执行的指令之前。不可以。例如，如果我们想检查当前云服务器中包含哪些Python库，我们可以执行“！Pip列表指令，结果如下：

　　可以看到，colab默认安装了大量的Python第三方库。就数据科学库而言，colab自己的库应该比Anaconda的更完善。

　　由于可以使用pip指令，所以当您想要安装其他Python库时，可以很容易地安装它。我用tushare做了一个实验，结果如下：

　　除了python库之外，其他linux指令也可以通过这种方式来部署自己的云环境。别忘了加个“！”在说明之前。只有号码。

　　2.配置篇1).常用配置个人觉得最常用的配置项主要集中在两个地方：

　　一是"工具"中的偏好设置(下图)，在这里可以设置主题背景(分为明暗两种)、缩进宽度等样式。有趣的是，colab还带有编码效果。如果在功率等级栏中选择了“多功率”，那么在编写代码的过程中会产生非常酷的效果。

　　二是“修改”中的笔记本设置，这里可以设置运行时的python版本和硬件加速器。说到这，不得不佩服谷歌，居然提供了GPU和CPU两种加速模式。只要在选项里设置，就可以免费获得额外的计算能力。现在通过在线编辑器使用TensorFlow已经不是梦了。

　　此外，colab还允许其他人通过分享来讨论和改进代码；如果不想在云服务器上运行代码，也可以连接本地开发环境运行程序(如下)。

　　也可以将colab与github关联，将notebook中的代码备份到GitHub中.这些内容本文就不细说了，有兴趣的朋友可以自己试试。

　　2）云盘挂载先说一下挂载云硬盘的重要性。colab中的代码文件放在云端服务器上运行，但存储位置是同一个账号的谷歌云硬盘。如果没有进行关联设置，默认情况下，colab会将笔记本文件放在云硬盘根目录下的“Colab Notebooks”文件夹中。

　　Colab的笔记本在云服务器中运行时无法直接读取本地文件(如数据集)。如果想让程序读取指定的文件，只能放在谷歌的云硬盘里，然后把云硬盘挂载到colab。

　　如果您已经在colab中保存了笔记本文件，系统会自动关联您的colab和云硬盘账户，否则需要在云硬盘中手动关联(此处省略)。然后在代码框中输入下面的代码并运行它。

　　！apt-get install -y -qq软件-属性-常用python-软件-属性模块-init-工具！add-apt-repository-y PPA:sqdc-Strada/PPA 21/dev/null！apt-get更新-qq 21 /dev/null！apt-get-y install-QQ Google-drive-ocam fuse fuse from Google . colab import auth auth . authenticate _ user()from oauth 2 client . client import Google credentials credentials=Google credentials . get _ application _ default()import get pass！Google-drive-ocam fuse-headless-id={ creds . client _ id }-secret={ creds . client _ secret }/dev/null 21 grep URLvcode=get pass . get pass()！echo { vcode } Google-drive-ocam fuse-headless-id={ creds . client _ id }-secret={ creds . client _ secret } module-init-tools

　　！add-apt-repository-y PPA:sqdc-Strada/PPA 21/dev/null

　　！apt-get更新-qq 21 /dev/null

　　！apt-get-y install-QQ Google-drive-ocam fuse保险丝

　　来自google.colab导入授权

　　auth.authenticate_user()

　　从oauth2client.client导入Google凭据

　　creds=Google credentials . get _ application _ default()

　　导入getpass

　　！Google-drive-ocam fuse-headless-id={ creds . client _ id }-secret={ creds . client _ secret }/dev/null 21 grep URL

　　vcode=getpass.getpass()

　　！echo { vcode } Google-drive-ocam fuse-headless-id={ credits . client _ id }-secret={ credits . client _ secret }(代码可以左右滑动)

　　在操作过程中，会出现下图所示的提示。单击链接验证授权，在链接下的文本框中输入授权码，然后按enter键继续。注意：不同的环境在这一步的执行情况可能会不太一样，需要灵活对待。

　　然后执行下面两行代码。因为挂载前我在云硬盘里有文件，所以添加了非空参数，否则可以忽略。

　　！mkdir -p驱动！非空驱动器

　　如果顺利的话，云盘会挂载到这里，默认挂载的云盘根目录路径是‘drive’。我们来检查一下(下图)，可以看到输出内容与云硬盘中的文件一致。

　　这样我们就可以把文件放在云盘里供colab读取，或者把colab的运行结果输入云盘。

　　03.教学篇

　　Colab作为一个在线编辑器，通过云计算让我们摆脱了设备的限制。无论什么设备，只要能连接谷歌的网络服务，就可以使用云服务器处理云数据集；同时对于工作地点不固定的人来说，也省去了反复配置环境和复制文件的麻烦。

　　不过colab给自己的定位却是旨在帮助传播机器学习培训和研究成果，所以Colab还关联了一个非常优秀的机器学习平台。

　　点击上图中的“完整课程网站”链接进入教学网站，这里不仅有完善的学习资料，还可以根据每个人的基础制定不同的学习计划。更重要的是，无论视频、语音还是文字资料都可以选择中文模式(虽然中文朗读有语音合成的嫌疑)。

　　除了教学网站，colab还有大量交互式机器学习分析的端到端示例(seedbank)用于学习和练习，seedbank中的所有项目都可以一键导入到colab中运行(下图)。

　　这是今天关于合作实验室的简介。由于篇幅有限，不介绍明明是款编辑器，却集成了教学功能，真的堪称史上最强。的一些细节和功能。有兴趣的同学可以去探索体验一下。

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