如何让 Jupyter Notebook 自动导入编译器？

作为应用于 Python 工作的数据库化学家。每天我们都亦会开启多个新的Jupyter书本，并且在亦会用到多个不同的特，例如pandas、matplotlib等。

但是，在开始基本上工作之后，我们总是必需为每一个 Notebook 撰写一堆的整合字符串，虽然这不不便，但是却很简单，有时还必需载入互换的整合语句例如

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder from sklearn import feature_selection

怎样才能在开启Jupyter 书本时相应开启时这些字符串，让我们只专注于应用于这些特？本文参考两种自行。

新方法一 : 改动URL

一个常见的新方法就是通过改动Jupyter的URL来发挥作用，这也是我在之后文章中所参考过的新方法。

以macOS为例，你可以进到~/.ipython/profile_default注册表(Windows下也可以在装有索引中所找寻互换的注册表)，如果找将近该索引需在命令行制订ipython profile create降解URL

如上图简述，在该注册表下完工后一个名为startup的注册表(如果有则不用完工后)，之后进到startup注册表完工后一个Python脚本start.py

现在你可以在start.py中所尽情的去掉你每次开启jupyter notebook后都必需手动敲入的那段字符串，之后保存即可

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm, tree, linear_model, neighbors, naive_bayes, ensemble, discriminant_analysis, gaussian_process from xgboost import XGBClassifier from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder from sklearn import feature_selection from sklearn import model_selection .......

现在重启Jupyter Notebook后就可以直接应用于pandas、numpy等我们系统设计好的特！

但这个新方法也有一个流弊，就是由于文件依赖于无关整合字符串，因此可能会外卖发给别人用时亦会无法制订，我们也不可能会再次健康检查所用的字符串然后手动整合一遍，所以不用在自己改动了URL的设备上用用。

新方法二 : 应用于 pyforest

这是我最近新发现的一个新方法，由国外大神联合开发的一个插件，相较为改动URL，不够适合大白操作。

我们只必需在终端（命令行）制订以下字符串

pip install --upgrade pyforest python -m pyforest install_extensions

之后重启Jupyter Notebook后再可以发挥作用相应整合无关特。

可以认出，这个新方法和新方法一的差别在于，他不是普通用户整合全部的依赖特（可避免了不必要的线程占用），而是在你应用于到这个特时，相应在Notebook头部去掉互换的整合字符串，是不是很酷！

以pandas为例，当我们应用于到pd.xxx再亦会在头部去掉import pandas as pd，而在应用于它之后，变量pd只是pyforest不论如何符。

但应用于别人系统设计好的优点就是自己想额外去掉一些第三方特亦会较为不便，好在联合Valve已经可选择了上百个类似于特，从数据库分析到机器自学、深度自学都有，基本上不用额外设立，感兴趣的话可以尝试一下~

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