今天本来想看看DataEase的使用，结果发现一个有意思的交互式工具：Jupyter
下面来说说Jupyter的介绍：
Jupyter notebook
Jupyter Notebook是一个Web应用程序、一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。允许您创建和共享包含实时代码，方程，可视化和说明文本的文档。通俗来讲，Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序（如果用过IPython应该能理解交互体验）。
Jupyter Notebook 为数据科学家们提供了与数据有效交互的工具。用户可以运行代码、查看结果，然后重复数据之间的循环和迭代。使用 Jupyter Notebook 进行研究成为了数据科学家们快速制作原型和探索分析的首选。
Jupyter Notebook 主要有三大优点：文学编程、交互展示、易于调试。
- 文学编程
文学编程的思想强调人的思维逻辑的可读性，即在对阅读者友好的文本中插入代码块，让学习进程和探索进程变得可记录可回溯，不断累积知识，获得增量式进步。
- 交互展示
Jupyter Notebook 由 Cell 模块构成，Cell 分为 Code 和 Markdown，其中
Code Cell 可以独立编写、运行代码，并单独反馈结果，方便试错和验证结果，对于学习数据分析、入门数据科学或者编程语言的初学者来说，这种交互形式非常友好。
Markdown Cell 可撰写文档，展示图片、表格、链接、公式等丰富的内容，可读性强、学习成本低，一个文档就可以涵盖课程章节的理论知识点+编程实战+可视化结果，将课程知识点完整表达，适合教学展示、课堂交互、数字化培训等。
- 易于调试
在数据研究中，如果需要调用深度学习模型来测试功能时，模型往往几百M甚至几个G，将模型全部加载到内存里需要耗费大量时间。当加载模型确定无误，只需调试调用模型预测数据时：
如果用 IDE，每加一行代码或每改一个参数都会花费大量时间重新加载模型。
安装使用
软件架构如下
Jupyter notebook安装方式分为两种：
1、Python环境下安装
pip install Jupyter notebook
2、Anaconda下安装
安装了Anaconda发行版时已经自动安装了Jupyter Notebook。
启动Jupyter
3.切换到安装目录下（假如安装环境为Windows）
D:\Python\Python36\Scripts>jupyter notebook
当执行完启动命令之后，浏览器将会进入到Notebook的主页面
