Python Intellisense и установка автозаполнения

В этом руководстве мы обсудим Python Intellisense и его установку с автозаполнением. Python Intellisense предоставляет пользователям интеллектуальное завершение кода на основе анализа исходного кода и языковой семантики.

Python Intellisense — хороший старт для ознакомления с собственными функциями, доступными в зависимости от конкретного элемента или метода, который мы будем использовать.

Давайте начнем с добавления еще пары ячеек в нашу записную книжку Jupyter. Вы можете сделать это, набрав esc+B . Теперь, когда я добавил больше ячеек, я введу данные нашей переменной. Когда мы вводим любые буквы, отображаемый список членов фильтруется, чтобы включать только элементы, содержащие введенные нами символы. 

Введя точку (.), вы увидите список доступных функций, которые мы можем использовать при вводе определенного символа. Intellisense можно активировать, набрав Ctrl+Пробел или символ триггера, такой как точка (.) в любом окне редактора.

Оглавление

• Настройка Python Intellisense в блокноте Jupyter
• Установка Intellisense и автозаполнения для ноутбука Jupyter
• Заключение

Настройка Python Intellisense в блокноте Jupyter

Чтобы настроить Python IntelliSense в Jupyter Notebook, перейдите в командную строку. Если вы уже установили Python с Anaconda , просто используйте приглашение Anaconda. Мы используем это для установки пакетов, которые нам нужны.

С моей подсказкой Anaconda я установлю пакет под названием contrib_nbextensions . Этот пакет содержит расширение под названием Hinterland , которое включает меню автозавершения кода для каждого нажатия клавиши в ячейке кода, а не только на вкладке в блокноте Jupyter. Это расширение может помочь нам лучше понять функции Python и сделать наше кодирование более эффективным. 

Установка Intellisense и автозаполнения для ноутбука Jupyter

В нашей подсказке Anaconda мы будем использовать команду « pip install », чтобы установить искомый пакет. Затем введите « jupyter_contrib_nbextensions » и нажмите «Ввод».

После этого мы сможем увидеть все различные расширения contrib nbextensions , установленные в нашем блокноте Jupyter.

Далее мы собираемся вернуться на домашнюю страницу Jupyter Notebook. Затем перейдите на вкладку « Nbextensions ». Если когда-нибудь у вас возникнет проблема с загрузкой домашней страницы, вы можете просто снова открыть блокнот Jupyter, и он сможет загрузиться.

Сначала мы увидим знак запрета и восклицательный круг слева от каждого настраиваемого расширения nbextensions , которое есть в нашем блокноте Jupyter.

Знак запрета указывает на ненажатое или неустановленное расширение contrib nbextensions , а знак восклицательного круга указывает на нажатое или установленное расширение contrib nbextensions .

В левом верхнем углу вы увидите поле с галочкой. Это не позволяет нам щелкнуть или установить любое из наших настраиваемых расширений nbextensions . Просто снимите флажок, чтобы мы могли перемещаться и устанавливать настраиваемые nbextensions , которые нам нужны или нужны. Так как нам нужно установить Intellisense, давайте нажмем на расширение Hinterland . 

Теперь вернемся к нашей записной книжке Python. По мере того, как мы вводим символы в нашу ячейку кода, становится доступным больше предложений функций. Сюда входит список членов от простых до сложных, с которыми мы можем ознакомиться и изучить.

Заключение

Короче говоря, Python Intellisense помогает нам уменьшить или предотвратить синтаксические или типографские ошибки. Это позволяет нам оценивать коды по мере их ввода и использовать несколько нажатий клавиш для реализации определенных аспектов кода. Это также позволяет нам быть более эффективными при написании кода и отслеживании наших действий, чтобы уменьшить количество ошибок и повысить точность.

Надеюсь, вы смогли понять, как работает Python Intellisense и насколько он важен для пользователей при создании кода. Если вы хотите узнать больше об этой теме и другом связанном контенте, вы, безусловно, можете просмотреть список соответствующих ссылок ниже.

Всего наилучшего,

Гаэллим

Как загрузить образцы наборов данных в Python
Скрипты Python в отчетах о данных LuckyTemplates
Python I для пользователей LuckyTemplates — новый курс на образовательной платформе LuckyTemplates