Python Intellisense en installatie automatisch aanvullen

In deze zelfstudie bespreken we Python Intellisense en de Autocomplete-installatie. Python Intellisense biedt gebruikers intelligente code-aanvullingen op basis van hun broncode-analyse en taalsemantiek.

Python Intellisense is een goede starter om vertrouwd te raken met de beschikbare native functies, afhankelijk van een specifiek element of een specifieke methode die we zullen gebruiken.

Laten we beginnen met het toevoegen van nog een paar cellen aan onze Jupyter Notebook. U kunt dit doen door esc+B te typen . Nu ik meer cellen heb toegevoegd, typ ik onze variabele gegevens in. Terwijl we letters typen, wordt de lijst met getoonde leden gefilterd om alleen leden op te nemen die onze getypte tekens bevatten. 

Door een punt (.) in te typen, ziet u een lijst met beschikbare functies die we kunnen gebruiken terwijl we een specifiek teken typen. Intellisense kan worden geactiveerd door Ctrl+spatie of een triggerteken zoals de punt (.) in een editorvenster te typen .

Inhoudsopgave

• Python Intellisense instellen in Jupyter Notebook
• Intellisense en Autocomplete installeren voor Jupyter Notebook
• Conclusie

Python Intellisense instellen in Jupyter Notebook

Navigeer naar uw opdrachtprompt om Python IntelliSense in Jupyter Notebook in te stellen. Als je Python al met Anaconda hebt geïnstalleerd , gebruik dan gewoon je Anaconda-prompt. We gebruiken dit om de pakketten te installeren die we willen.

Met mijn Anaconda-prompt installeer ik een pakket met de naam ' contrib_nbextensions '. Dit pakket bevat een extensie met de naam Hinterland die een menu voor automatisch aanvullen van codes mogelijk maakt voor elke toetsaanslag in een codecel in plaats van het alleen in te schakelen met een tabblad in uw Jupyter Notebook. Deze extensie kan ons helpen Python-functies beter te begrijpen en onze codering efficiënter te maken. 

Intellisense en Autocomplete installeren voor Jupyter Notebook

In onze Anaconda-prompt gebruiken we het commando ' pip install ' om het pakket te installeren waarnaar we op zoek zijn. Typ vervolgens ' jupyter_contrib_nbextensions ' in en klik op enter.

Nadat we dat hebben gedaan, kunnen we alle verschillende contrib nbextensions zien die in onze Jupyter Notebook zijn geïnstalleerd.

Vervolgens gaan we terug naar onze Jupyter Notebook-startpagina. Klik dan op het tabblad ' Nbextensions '. Als u ooit een probleem tegenkomt bij het laden van uw startpagina, kunt u uw Jupyter Notebook gewoon opnieuw openen en deze zou moeten kunnen laden.

In eerste instantie zien we een verbodsbord en een uitroepteken aan de linkerkant van elke configureerbare nbextensions die we in onze Jupyter Notebook hebben.

Het verbodsbord geeft ongeklikte of verwijderde bijdragen aan extensies aan , terwijl het uitroepteken cirkel aangeeft aangeklikte of geïnstalleerde bijdragen aan extensies .

In de linkerbovenhoek ziet u een vakje met een vinkje. Dat voorkomt dat we op een van onze configureerbare nbextensions klikken of deze installeren . Schakel het selectievakje uit, zodat we kunnen navigeren en de configureerbare nbextensions kunnen installeren die we willen of nodig hebben. Omdat we Intellisense moeten installeren, klikken we op de extensie Hinterland . 

Laten we nu teruggaan naar onze Python Notebook. Terwijl we karakters in onze codecel typen, komen er meer suggesties voor functies beschikbaar. Dit omvat de lijst met eenvoudige tot complexe leden die we kunnen kennen en bestuderen.

Conclusie

Kortom, Python Intellisense helpt ons om syntactische of typografische fouten te verminderen of te voorkomen. Het stelt ons in staat om codes te evalueren terwijl we typen en een paar toetsaanslagen te gebruiken om bepaalde codeaspecten te implementeren. Het stelt ons ook in staat om efficiënter te zijn in het schrijven van code en het volgen van onze activiteiten om fouten te verminderen en de nauwkeurigheid te verbeteren.

Ik hoop dat je kunt begrijpen hoe Python Intellisense werkt en hoe essentieel het is voor gebruikers bij het maken van code. Als u meer wilt weten over dit onderwerp en andere gerelateerde inhoud, kunt u zeker de lijst met relevante links hieronder bekijken.

Al het beste,

Gaellim

Voorbeeldgegevenssets laden in Python
Python-scripting in LuckyTemplates-gegevensrapporten
Python I voor LuckyTemplates-gebruikers - Nieuwe cursus in het LuckyTemplates Education Platform