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本篇文章為大家展示了如何在jupyter lab中使用kite引擎,內容簡明扼要并且容易理解,絕對能使你眼前一亮,通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
提起kite
相信不少朋友都有印象,它是一個功能非常強大的代碼補全工具,目前可用于Python
與javascript
,為許多知名的編輯器譬如Vs Code
、Pycharm
提供對應的插件。
而最近kite
開源了針對jupyter lab
的代碼補全插件,使得我們在代碼提示補全功能較弱的jupyter lab
平臺上也可以體驗到強大的kite
功能,本文就將帶大家來學習如何在jupyter lab
中使用kite
引擎。
下面我們分步驟講解:
要使用kite
服務,首先我們需要下載kite
引擎軟件,你可以到官方網站( https://kite.com/ )去下載kite
的安裝包:
考慮到是國外網站下載速度很慢,我們準備了百度云下載連接(鏈接:https://pan.baidu.com/s/15GxJXhv0VM1AK341N4t5_A 提取碼:yevd),下載完成后,雙擊打開安裝,根據提示選擇自己想要的配置方式,這里可以不注冊直接跳過:
安裝完成后,保持kite
軟件開啟,下面我們來配置jupyter lab
的部分。
為了更好地演示,下面我們利用conda
創建新的環境:
conda create -n kite python=3.7
激活新環境后,我們需要安裝2.2.0
以上版本的jupyter lab
,但是目前jupyter lab
的最新正式版本為2.1.5
,因此我們需要使用pip
來安裝其提前發行版本,這里我選擇2.2.0a1
:
pip install --pre jupyterlab==2.2.0a1
安裝完成之后,我們把jupyter lab
運行插件所需的nodejs
也一并安裝上:
conda install nodejs
最后再以此運行下面的命令行來安裝kite
在jupyter lab
中運行所需的依賴:
pip install jupyter-kite
jupyter labextension install @kiteco/jupyterlab-kite
一切準備就緒,下面我們來看看效果如何。
為了檢驗效果,我們可以裝上常用的pandas
、numpy
、scikit-learn
等庫,再運行jupyter lab
命令啟動,剛進入jupyter lab
界面打開ipynb
文件后,左下角會出現正處于indexing
狀態的kite
圖標:
當你開始書寫代碼時,kite
圖標狀態會變成ready
,隨著你書寫代碼,代碼提示功能也隨即運作起來:
并且在你開啟光標跟蹤功能之后,打開的kite
界面里的文檔還會自動跟蹤你鼠標停留的地方:
上述內容就是如何在jupyter lab中使用kite引擎,你們學到知識或技能了嗎?如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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