? 作者：韩信子@ShowMeAI
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兵欲善其事，必先利其器。对于数据科学家和数据开发工程师们来说，工具也是非常重要的，拥有好的工具会大大加速开发效率，并更快更准完成任务。

在数据科学领域我们经常会使用 Jupyter Notebook（一个用于创建和共享计算文档的开源 Web 应用程序）来进行数据操作和交互式数据探索，这个工具非常棒的地方在于，它还支持非常多的拓展功能。

这些可以添加的拓展插件，就像瑞士军刀的功能一样，可以很方便支持很多功能，在本篇内容汇总，ShowMeAI 筛选了 7 个最实用的扩展插件，相信它们也一样可以加速你的开发应用。

关于Python开发环境的安装和设置，Jupyter Notebook 的应用知识，欢迎查看 ShowMeAI 的文章

?图解 Python 编程 | 安装与环境配置

? Voilà：将 Jupyter Notebook 变成独立的 Web 应用程序

Voilà 是一个非常有用的 Jupyter 扩展，它将使用交互式小部件呈现实时 Jupyter Notebook，将它变成独立的 Web 应用程序。

?Voilà：将 Jupyter Notebook 变成独立的 Web 应用程序

? nbdime：Jupyter 差异对比与合并

Jupyter Notebook 做版本控制有时可能很困难，nbdime 是一个针对这个场景的扩展，它提供 Jupyter 笔记本的『内容』差异和合并功能。配合上可视化对比和呈现，可以帮你快速区分和合并 Notebook。

?nbdime：Jupyter 差异对比与合并

? RISE：将 Jupyter Notebooks 变成幻灯片

RISE 是一个很有趣的 Jupyter 扩展，借助它我们可以快速将 Jupyter Notebooks 转换为幻灯片，如上图所示，而且它构建的幻灯片是基于 js 的，无需其他依赖。

?RISE：将 Jupyter Notebooks 变成幻灯片

? Bokeh：浏览器中的交互式数据可视化

Bokeh是一个适用于现代 Web 浏览器的Jupyter Notebook交互式可视化库。它可以在大型或流式数据集上实现高性能交互，并提供优雅、简洁的多功能图形呈现。借助于Bokeh我们可以快速简单地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序。

?Bokeh：浏览器中的交互式数据可视化

? nbgrader：构建作业与评分的Jupyter拓展

这是一个对老师非常友好的 Jupyter 拓展工具，借助于它，可以在 Jupyter Notebook 中创建作业自动评分。 它让我们可以轻松创建基于 Jupyter Notebook 的作业，包括编码练习和问答题，它还提供了一个简化的界面，用于快速为已完成的作业评分。

?nbgrader：构建作业与评分的Jupyter拓展

? Jupytext：Jupyter Notebook文本格式应用工具

Jupyter Notebook 是以 JSON 文档存储的，这个格式的内容往往不是人类可以读懂的，它可能在你的版本控制系统中产生混乱的差异。

Jupytext 是一个 Jupyter 插件，可以自动将 Jupyter 笔记本保存为各种我们可读（和可编辑）的输出格式。它还支持将这些其他文件中的变化同步回笔记本文件（.ipynb ）本身。

?Jupytext：Jupyter Notebook文本格式应用工具

? jupyterlab-git：JupyterLab 的 Git 扩展

jupyterlab-git 是一个 JupyterLab 扩展，用于使用 Git 进行版本控制。

?jupyterlab-git：JupyterLab 的 Git 扩展

参考资料

  • ? Voilà：将 Jupyter 笔记本变成独立的 Web 应用程序：https://github.com/voila-dashboards/voila
  • ? nbdime：Jupyter差异对比与合并：https://github.com/jupyter/nbdime
  • ? RISE：将 Jupyter Notebooks 变成幻灯片：https://github.com/damianavila/RISE
  • ? Bokeh：浏览器中的交互式数据可视化：https://github.com/bokeh/bokeh
  • ? nbgrader：构建作业与评分的Jupyter拓展：https://github.com/jupyter/nbgrader
  • ? Jupytext：Jupyter Notebook文本格式应用工具：https://github.com/mwouts/jupytext
  • ? jupyterlab-git：JupyterLab 的 Git 扩展：https://github.com/jupyterlab/jupyterlab-git