如何在Jupyter Notebook中运行Python代码？

Question

**问题：如何在Jupyter Notebook中运行Python代码并查看输出结果？** 初学者常常不清楚如何在Jupyter Notebook中执行Python代码并实时查看结果。虽然界面直观，但对单元格操作、运行方式及输出显示机制不熟悉，容易导致困惑。例如，用户可能不知道Shift+Enter与Ctrl+Enter的区别，或为何某些代码运行后没有输出。此外，如何调试错误信息、中断运行中的代码，以及使用魔法命令提升效率，也是常见疑问。掌握这些基本操作是高效使用Jupyter Notebook进行数据分析和算法开发的关键。

Answer 1

一、Jupyter Notebook基础运行机制

Jupyter Notebook 是一个基于浏览器的交互式编程环境，支持多种语言（如 Python、R、Julia 等）。在 Jupyter 中，代码是写在“单元格”（Cell）中的，每个单元格可以独立执行。

• 运行方式：点击工具栏上的“Run”按钮，或使用快捷键 Shift + Enter 运行当前单元格并跳转到下一个单元格；使用 Ctrl + Enter 只运行当前单元格不跳转。
• 输出机制：Python 表达式最后一行的结果会自动显示。若希望强制输出，可使用 print() 函数。

二、常见问题与解决方案

问题现象	可能原因	解决方法
没有输出结果	最后一行为赋值语句或无返回值函数	添加 print() 或将表达式单独一行
代码未执行	未点击 Run 或未使用快捷键	确认是否按下 Shift + Enter 或点击运行按钮
错误提示信息	语法错误或变量未定义	检查报错行，修正语法或初始化变量

三、深入理解：单元格状态与内核交互

Jupyter 的每个单元格执行时都与内核（Kernel）进行通信。Python 内核负责解释和执行代码，并将结果返回前端显示。

1. 中断执行： 若代码陷入死循环或耗时过长，可通过菜单栏选择 Kernel → Interrupt 终止当前执行。
2. 重启内核： 若变量污染导致异常，建议使用 Kernel → Restart 重置环境。
3. 多单元格依赖： 注意变量作用域跨单元格共享，避免因顺序执行造成逻辑混乱。

四、提升效率：魔法命令与调试技巧

Jupyter 提供了丰富的魔法命令（Magic Commands），可显著提高开发效率。

%timeit sum(range(100))  # 测量执行时间
%%writefile script.py   # 将单元格内容写入文件
%matplotlib inline     # 内嵌显示图表

对于调试，推荐以下做法：

• 使用 print() 输出中间变量值。
• 启用 %debug 在出现异常后进入调试模式。
• 结合 logging 模块记录日志。

五、可视化流程图：Jupyter Notebook 执行流程

graph TD
            A[用户编写代码] --> B{是否运行}
            B -- 否 --> C[继续编辑]
            B -- 是 --> D[发送至内核]
            D --> E[执行代码]
            E --> F{是否有输出}
            F -- 是 --> G[显示结果]
            F -- 否 --> H[显示空]
            G --> I[等待下一次输入]
            H --> I