ژوپیتر نوت بوک یک ابزار کاربردی برای برنامه‌نویسان، محققان و علاقه‌مندان به داده است. این ابزار به شما امکان می‌دهد کد بنویسید، اجرا کنید و نتیجه را به صورت تعاملی مشاهده کنید. در این مقاله، به بررسی نحوه استفاده از ژوپیتر نوتبوک برای پروژه‌ها، مزایا و معایب و نحوه عملکرد آن خواهیم پرداخت. اگر به دنبال بهینه‌سازی فرایندهای برنامه‌نویسی و تحلیل داده‌های خود هستید، این مطلب را از دست ندهید!
ژوپیتر نوت بوک چیست؟
ژوپیتر نوتبوک (Jupyter Notebook) یک ابزار تعاملی متن باز است که برای ایجاد، اجرا و اشتراک‌گذاری اسناد محاسباتی طراحی شده است. این ابزار امکان ترکیب کد، متن توضیحی، تجسم داده‌ها و خروجی‌های متنوع را فراهم میکند و از بیش از ۴۰ زبان برنامه‌نویسی، از جمله Python، R و Scala، پشتیبانی میکند. این ابزار به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد که در یک محیط تعاملی کد بنویسند، اجرا کنند، یادداشت‌گذاری کنند، و خروجی کدها را (مانند متون، نمودارها و جداول) مشاهده کنند.
پروژه ژوپیتر چیست؟
پروژه ژوپیتر بستری را فراهم میکند که در آن پژوهشگران، توسعه‌دهندگان و دانشمندان داده می‌توانند کدهای خود را نوشته، اجرا کنند و به‌صورت تعاملی نتایج را مشاهده کنند. مهم‌ترین محصول این پروژه ژوپیتر نوتبوک است، ابزاری که به کاربران امکان می‌دهد اسنادی حاوی کد زنده، متن توضیحی، تجسم داده‌ها و خروجی‌های محاسباتی ایجاد و به اشتراک بگذارند.
تاریخچه ژوپیتر نوتبوک
ژوپیتر نوتبوک ابتدا در قالب پروژه‌ای به نام IPython توسعه یافت که توسط فرناندو پرز در سال ۲۰۰۱ ایجاد شده بود. هدف اولیه IPython، فراهم کردن یک محیط پیشرفته‌تر برای اجرای کدهای Python بود. این ابزار در ادامه رشد کرد و ویژگی‌های تعاملی بیشتری مانند اجرا و تجسم کد در زمان واقعی به آن اضافه شد. در سال ۲۰۱۴، با گسترش کاربردها و نیاز به پشتیبانی از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف، پروژه IPython به پروژه ژوپیتر تغییر نام داد. نام Jupyter از سه زبان مورد استفاده در محاسبات علمی، یعنی Julia، Python و R الهام گرفته شده است.
موارد استفاده از ژوپیتر نوتبوک
اکنون که متوجه شدید jupyter notebook چیست، در ادامه به بررسی موارد استفاده از این ابزار تعاملی خواهیم پرداخت. از مهم‌ترین موارد استفاده این ابزار میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
اکتشاف و تحلیل داده‌ها
کاربران با استفاده از jupyter notebook می‌توانند به راحتی داده‌ها را بارگذاری کرده و تحلیل‌های اولیه را انجام دهند. این ابزار به دلیل قابلیت اجرای مکرر کد و مشاهده نتایج آنی، برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و آزمون مدل‌ها بسیار مناسب است.
یادگیری ماشین و مدل‌سازی
در پروژههای یادگیری ماشین، ژوپیتر نوتبوک برای آزمایش الگوریتم‌ها، ارزیابی مدل‌ها و اعمال تغییرات سریع در مدل‌ها به‌کار می‌رود. کاربران می‌توانند کدهای مختلف را در سلول‌های مختلف بنویسند و آن‌ها را به ترتیب دلخواه اجرا کنند تا از نتیجه هر بخش اطمینان حاصل کنند.
مستندسازی و به اشتراک‌گذاری کدها
jupyter notebook امکان ترکیب کد و توضیحات متنی (با استفاده از Markdown) را فراهم میکند، که این ویژگی آن را به ابزاری مناسب برای مستندسازی و به اشتراک‌گذاری کدهای برنامه‌نویسی تبدیل میکند.
آموزش و پژوهش
قابلیت ترکیب کد با توضیحات متنی و تجزیه و تحلیل داده‌ها در ابزار تعاملی Jupyter Notebook باعث می‌شود که مفاهیم پیچیده به‌صورت بصری و آسان‌تر قابل فهم باشند.
توسعه و آزمایش کدهای برنامه‌نویسی
کاربران می‌توانند بخش‌های کوچک کد را بنویسند و تست کنند، این قابلیت به‌ویژه در هنگام اشکال‌زدایی یا آزمایش ویژگی‌های جدید بسیار مفید است.
ویژگی‌های ژوپیتر
ژویپتر نوت بوک با قابلیت‌های منحصر به فرد خود توجه توسعه‌دهندگان و دانشمندان داده را به خود جلب کرده است. در ادامه به بررسی ویژگی‌های ژوپیتر خواهیم پرداخت.
- محیط تعاملی برای نوشتن و اجرای کد و مشاهده نتایج بهطور آنی.
- پشتیبانی از بیش از 40 زبان برنامه‌نویسی مانند Python، R،Julia و Scala.
- اجرای مستقل سلول‌های کد و امکان آزمایش بخش‌های مختلف کد بهطور جداگانه.
- ترکیب کد با متن توضیحی و استفاده از سلول‌های Markdown برای مستندات.
- امکان ویرایش و اجرای سریع کد بدون نیاز به اجرای کل برنامه از ابتدا.
- نمایش نتایج به‌صورت گرافیکی، نموداری و تصویری.
- امکان به اشتراک‌گذاری و ذخیرهسازی فایل‌ها به فرمت ipynb.
- تولید گزارش و مستندات در فرمت‌های HTML، PDF، LaTeX و Markdown.
- مناسب برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و آزمایش‌های علمی در پروژههای تحقیقاتی.
- پشتیبانی از بارگذاری و استفاده از کتابخانه‌ها و توابع مختلف برای پروژه‌ها.
مزایا ژوپیتر نوتبوک
از جمله مزایای ژوپیتر نوت بوک میتوان به موراد زیر اشاره کرد:
- محیط تعاملی
- ترکیب کد و مستندات
- پشتیبانی بیش از 40 زبان برنامه‌نویسی
- قابلیت اشتراک‌گذاری و همکاری
- سهولت یادگیری و آموزش
معایب ژوپیتر نوتبوک
ژوپیتر نوت بوک با وجود مزایای فراوان خود، دارای محدودیت‌هایی نیز است.
- مدیریت کد بزرگ و پیچیده
- عملکرد پایین برای کدهای طولانی
- وابستگی به منابع و محیط اجرایی
- چالش‌های امنیتی
استفاده از Cloud Jupyter در سرور گرافیکی ابری
استفاده از Cloud Jupyter در سرور گرافیکی ابری در زمینه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، علم داده‌ها و محاسبات گرافیکی پیچیده بسیار کاربردی است و می‌تواند بهره‌وری توسعه‌دهندگان را بهبود بخشد. در ادامه به بررسی موارد استفاده از Jupyter در سرور گرافیکی ابری می‌پردازیم.
همچنین بخوانید: سرور گرافیکی چیست؟
پردازش داده‌های بزرگ
سرورهای گرافیکی ابری با قدرت پردازشی بالا و حافظه بالا، امکان پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ را فراهم می‌کنند. استفاده از Jupyter در سرورهای گرافیکی، به شما این امکان را می‌دهد که عملیات محاسباتی پیچیده‌ای مانند مدل‌های یادگیری عمیق و تجزیه و تحلیل داده‌ها را با سرعت بالا اجرا کنید.
محیط تعاملی برای مدل‌سازی گرافیکی و تحلیل داده‌ها
با ترکیب Cloud Jupyter و سرور گرافیکی ابری، امکان ایجاد و اجرا کردن مدل‌های یادگیری ماشین و مدل‌های گرافیکی، به‌ویژه در زمینه‌های مانند پردازش تصویر یا شبیه‌سازی‌های گرافیکی با استفاده از تکنولوژی‌های مانند CUDA و GPU وجود دارد که باعث می‌شود توسعه‌دهندگان بهطور همزمان نتایج خود را مشاهده کنند و در زمان واقعی تغییرات را آزمایش نمایند.
مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری
استفاده از Jupyter در سرور گرافیکی ابری به شما این امکان را می‌دهد که منابع محاسباتی را بر اساس نیازهای پروژه خود مقیاس‌بندی کنید. با تنظیم تعداد واحدهای پردازشی (CPU و GPU) می‌توانند به راحتی پروژه‌ها را افزایش یا کاهش دهند و از منابع به بهترین نحو استفاده کنند.
یکپارچگی با ابزارهای پردازش گرافیکی و یادگیری ماشین
ترکیب Jupyter با کتابخانه‌های پردازش گرافیکی مانند OpenCV، TensorFlow و PyTorch که از امکانات GPU استفاده میکند، به شما این امکان را می‌دهد که برنامه‌های پیچیده‌تری ایجاد و تست کنید.
سفارشی‌سازی و انتشار پروژه‌ها
ژوپیتر نوت بوک در سرورهای گرافیکی ابری این امکان را به شما می‌دهد که پروژههای خود را در قالب نوتبوکهای تعاملی، تصاویر، نمودارها و مستندات علمی، بهطور کامل منتشر کرده و به اشتراک بگذارید.
چرا از Jupyter استفاده کنیم؟
همانطور که در ژوپیتر نوت بوک چیست به آن اشاره شد، این ابزار برای ایجاد، اجرا و اشتراک‌گذاری اسناد پردازشی طراحی شده است. با استفاده از Jupyter میتوانید کدهای خود را به بخش‌های مختلف تقسیم و هر بخش را به صورت جداگانه اجرا کنید، در حالی که مقادیر متغیرهای هر بخش در بخش‌های قبلی ذخیره می‌شود. یکی از دلایلی که توسعه‌دهندگان را ترغیب به استفاده از ژوپیتر نوت بوک میکند، امکان مستندسازی و ایجاد آموزش‌های آموزشی است. با استفاده از این نرم افزار تعاملی، به‌جای استفاده از توضیحات داخلی کد، میتوانید فرآیند فکری و راهکارهای خود را به‌صورت ترکیبی از کد و متن توضیحی بیان کنید. فایل‌های ژوپیتر نوتبوک به فرمت استاندارد (ipynb) ذخیره می‌شوند که به راحتی میتوان آن‌ها را به دیگران منتقل و در محیط‌های مختلف اجرا کرد. این ویژگی باعث می‌شود که پروژههای شما قابلیت به اشتراک‌گذاری و همکاری را بهراحتی داشته باشند.
چه افرادی از ژوپیتر استفاده می کنند؟
- پژوهشگران و دانشمندان داده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و توسعه مدل‌های علمی.
- توسعه‌دهندگان نرمافزار برای تست و آزمایش بخش‌های مختلف کد.
- تحلیلگران داده (Data Scientists) برای تعامل و تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده.
- اساتید و دانش‌آموزان برای تدریس و یادگیری مفاهیم علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی.
- تحلیلگران آماری برای تجزیه و تحلیل داده‌های آماری و نمایش نتایج.
- مهندسان یادگیری ماشین برای طراحی، ارزیابی و آزمایش مدل‌های یادگیری ماشین.
- کاربران عمومی برای تجزیه و تحلیل ساده داده‌ها و اجرای پردازش‌های داده‌ای.
معماری و اجزای ژوپیتر
ژوپیتر نوتبوک از چندین بخش تشکیل شده است که هر یک عملکرد خاصی را در این محیط تعاملی ایفا می‌کنند:
Web Interface
واسط کاربری وب که به‌عنوان محل تعامل کاربر با ژوپیتر نوتبوک عمل میکند. در این قسمت کاربر می‌تواند نوت‌بوک‌ها را ایجاد، ویرایش و اجرا کند. این رابط به‌عنوان پل ارتباطی با سایر اجزا عمل میکند.
Jupyter Server
سرور ژوپیتر بخش اصلی پردازشی است که درخواست‌ها را از واسط وب می‌گیرد و به نوت‌بوک‌ها پاسخ می‌دهد. این سرور محیطی برای مدیریت منابع و هماهنگی بین بخش‌های مختلف سیستم فراهم می‌آورد.
Kernels
هسته‌ها (Kernels) پردازشگرهایی هستند که کدها را اجرا کرده و خروجی‌ها را به کاربر باز می‌گردانند. هسته‌ها بهطور خاص برای زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف مانند Python، R، Julia و غیره طراحی شده‌اند و می‌توانند بهطور مستقل در ژوپیتر نوتبوک عمل کنند.
Notebooks
نوت‌بوک‌ها در واقع اسنادی هستند که شامل سلول‌های کد، متن، فرمول‌ها، نمودارها و دیگر انواع خروجی‌ها می‌شوند. هر نوتبوک می‌تواند کدهای جداگانه را به صورت سلول‌هایی ذخیره کند و آن‌ها را بهطور مستقل اجرا کند.
Cells
سلول‌ها واحدهای پایه ژوپیتر نوتبوک هستند که در داخل هر نوتبوک برای نوشتن کد یا متن استفاده می‌شوند. سلول‌ها می‌توانند شامل کد، توضیحات متنی (Markdown)، یا حتی خروجی‌هایی مانند گراف‌ها یا نمودارها باشند.
Notebook File
فایل‌های نوتبوک بهطور پیش‌فرض با پسوند `.ipynb` ذخیره می‌شوند. این فایل‌ها بهطور کامل وضعیت کدها، نتایج و توضیحات مربوط به یک پروژه را شامل می‌شوند و می‌توانند به راحتی به اشتراک گذاشته شوند.
APIs
ژوپیتر نوتبوک از APIهایی برای تعامل با دیگر برنامه‌ها و گسترش قابلیت‌های خود برخوردار است. این APIها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا ابزارها و پلاگین‌های مختلف را به محیط ژوپیتر نوتبوک اضافه کنند.
آموزش نصب و راهنما استفاده از ژوپیتر
برای نصب ژوپیتر نوتبوک، چند روش مختلف وجود دارد که میتوانید بر اساس تجربه و نیاز خود از یکی از آن‌ها استفاده کنید. این ابزار هم از طریق توزیع‌هایی مانند Anaconda و Miniconda قابل نصب است و هم از طریق pip، مدیر بسته پیش‌فرض پایتون که برای برنامه‌نویسان با تجربه پایتون توصیه می‌شود.
برای این آموزش، ما روش نصب با استفاده از pip را انتخاب کرده‌ایم و تمرکز خود را بر روی نصب ژوپیتر نوتبوک در سیستم‌های ویندوز و macOS خواهیم گذاشت.
مرحله اول : دانلود و نصب پایتون
اولین گام در نصب ژوپیتر نوتبوک، نصب پایتون است. شما باید آخرین نسخه پایتون را برای سیستم عامل خود از وب‌سایت رسمی پایتون (https://www.python.org) دانلود و نصب کنید.
برای نصب ژوپیتر نوتبوک در ویندوز، در پنجره نصب پایتون، حتماً گزینه Add Python to PATH را تیک بزنید تا پایتون به راحتی از هر دایرکتوری قابل دسترسی باشد. سپس بر روی Install Now کلیک کنید.
مرحله دوم : نصب ژوپیتر نوتبوک
پس از نصب پایتون، باید ترمینال یا Command Prompt در ویندوز را باز کنید و دستورات مربوط به نصب ژوپیتر نوتبوک را وارد نمایید.
- در سیستم عامل ویندوز: `pip install notebook` را در ترمینال وارد کنید.
- در سیستم عامل مک‌او‌اس `pip install notebook` را در ترمینال وارد کنید.
سپس کلید Enter را فشار دهید. ترمینال شروع به نصب ژوپیتر نوتبوک میکند و زمانی که نصب تمام شود، پیغام موفقیت‌آمیز بودن نصب نمایش داده می‌شود.
مرحله سوم : راه‌اندازی ژوپیتر نوتبوک از طریق ترمینال
پس از تکمیل نصب، میتوانید ژوپیتر نوتبوک را با وارد کردن دستور زیر در ترمینال راه‌اندازی کنید:
jupyter notebook
پس از اجرای این دستور، ژوپیتر نوتبوک بهطور خودکار در مرورگر پیش‌فرض شما باز می‌شود و میتوانید از طریق آن شروع به کار کنید.
مرحله چهارم : ایجاد نوتبوک جدید
اکنون که ژوپیتر نوتبوک راه‌اندازی شد، میتوانید از صفحه اصلی آن برای ایجاد نوتبوک جدید استفاده کنید. روی دکمه “New” در گوشه بالا سمت راست صفحه کلیک کرده و گزینه “Python 3” را انتخاب کنید. این کار باعث می‌شود صفحه جدیدی باز شود که در آن میتوانید کدهای پایتون خود را بنویسید، اجرا کنید و نتایج را مشاهده کنید.
تفاوت ژوپیتر نوتبوک و گوگل کولب
ژوپیتر نوتبوک و گوگل کولب هر دو ابزارهایی برای نوشتن و اجرای کدهای پایتون در محیط‌های تعاملی هستند، اما تفاوت‌هایی با یکدیگر دارند.
ژوپیتر نوتبوک یک ابزار محلی است که باید روی سیستم شخصی نصب شود و منابع پردازشی آن محدود به سخت‌افزار خود کاربر است. یعنی قدرت پردازشی و حافظه در ژوپیتر نوتبوک به توانایی‌های دستگاه شما وابسته است. در مقابل، گوگل کولب یک محیط مبتنی بر وب است که تمام منابع پردازشی آن از سرورهای گوگل تأمین می‌شود، به این معنی که میتوانید به منابعی مانند GPU و TPU دسترسی داشته باشید بدون آنکه نیازی به تجهیزاتی خاص داشته باشید.
همچنین، گوگل کولب برای استفاده تنها نیاز به اتصال اینترنتی و مرورگر دارد، در حالی که ژوپیتر نوتبوک به نصب محلی نیاز دارد و از این رو، قابلیت‌های آن به منابع سیستم کاربر محدود است. پس میتوان گفت، گوگل کولب انتخابی مناسب برای پروژههای بزرگ و پردازشی با منابع سنگین است در حالی که ژوپیتر نوتبوک گزینه‌ای مناسب‌تر برای استفاده‌های محلی و به‌ویژه در شرایطی که کاربر ترجیح می‌دهد همه چیز را در دستگاه خود ذخیره کند.
جمع بندی
همانطور که در مطلب ژوپیتر نوتبوک چیست اشاره شد؛ Jupyter Notebook ابزاری قدرتمند و کارآمد برای برنامه‌نویسان و تحلیلگران داده است که با پشتیبانی از بیش از 40 زبان برنامه‌نویسی و امکاناتی مانند اجرای کد در سلول‌های مجزا، تجزیه و تحلیل داده‌ها، و مستندسازی به شکل ترکیب کد و متن، به کاربران این امکان را می‌دهد که فرآیندهای تحقیقاتی و تحلیل داده‌ها را به‌صورت ساده و مؤثر مدیریت کنند.
سوالات متداول
1- آیا ژوپیتر نوتبوک رایگان است؟
بله، Jupyter Notebook یک نرمافزار رایگان و متنباز است.
2- آیا امکان ذخیرهسازی خودکار در ژوپیتر وجود دارد؟
بله، ژوپیتر نوتبوک بهطور خودکار پیشنویسها و تغییرات شما را در فایلی با پسوند .ipynb ذخیره میکند.
3- چگونه میتوان از ژوپیتر نوتبوک در پروژههای تیمی استفاده کرد؟
با استفاده از Git یا خدمات ابری مانند Google Colab میتوانید نوتبوکهای خود را بهراحتی با دیگران به اشتراک بگذارید و بر روی پروژههای تیمی کار کنید.
