ai驅動數據安全治理_JupyterLab中的AI驅動的代碼完成

ai驅動數據安全治理

As a data scientist, you almost surely use a form of Jupyter Notebooks. Hopefully, you have moved over to the goodness of JupyterLab with its integrated sidebar, tabs, and more. When it first launched in 2018, JupyterLab was great but felt it was missing some things.

作為數據科學家,您幾乎可以肯定使用某種形式的Jupyter筆記本。 希望您已將JupyterLab的優勢與集成的側邊欄,選項卡等一起使用。 當JupyterLab于2018年首次推出時,它很棒,但感覺它缺少一些東西。

Now you can add a visual debugger and there is even a library called nbdev that allows you to author full Python packages and push them to PyPI. JupyterLab has become a complete IDE for data scientists. But one thing was still sub-optimal until recently, code completions.

現在,您可以添加一個視覺調試器 ,甚至還有一個名為nbdev的庫,該庫可讓您編寫完整的Python程序包并將其推送到PyPI。 JupyterLab已成為數據科學家的完整IDE。 但是直到最近,代碼完成仍然是次優的。

Trying to use the built-in code completion in JupyterLab gets you something like this:

嘗試在JupyterLab中使用內置的代碼完成功能會為您提供以下信息:

Image for post
When you do really ever want the absolute value of a whole dataframe?
當您真的想要整個數據框的絕對值時?

Kite, a company that makes code completion software for a variety of languages and IDE’s, recently launched Kite for JupyterLab. Now you can get something like this:

風箏 ,一個公司,使代碼完成軟件適用于各種語言和IDE的,最近推出的風箏JupyterLab。 現在,您可以獲得以下內容:

Image for post
That makes much more sense.
這更有意義。

Simplify your life with logical autocompletion. It runs locally and doesn’t send your code to the cloud.

邏輯自動完成功能可簡化您的生活。 它在本地運行,不會將您的代碼發送到云中。

Image for post
Yes, I DO want plt.plot(). Thanks.
是的,我確實想要plt.plot()。 謝謝。

It isn’t perfect, and it certainly doesn’t read your mind. It IS a good upgrade for the default code completion though.

它不是完美的,并且肯定不會讀懂你的想法。 對于默認代碼完成,這是一個很好的升級。

Kite for JupyterLab brings you one step closer to a full notebook based IDE.

適用于JupyterLab的Kite使您距離基于筆記本的完整IDE更近了一步。

如何為JupyterLab安裝Kite (How to Install Kite for JupyterLab)

Installing Kite for JupyterLab is fairly painless.

為JupyterLab安裝Kite相當簡單。

  1. First, install Kite for Desktop. You can get the installer here. Versions are available for Windows, Mac, and Linux.

    首先,安裝桌面版Kite。 您可以在此處獲取安裝程序。 這些版本適用于Windows,Mac和Linux。

  2. Make sure your JupyterLab is version 2.2 or later. This is a pretty recent version of JupyterLab so you may need to upgrade with your install with conda or pip.

    確保您的JupyterLab是2.2或更高版本。 這是JupyterLab的最新版本,因此您可能需要使用condapip進行安裝升級

  3. Install the JupyterLab extension. You will need NodeJS installed just like for your other extensions.

    安裝JupyterLab擴展。 與其他擴展一樣,您將需要安裝NodeJS。
pip install jupyter-kitejupyter labextension install "@kiteco/jupyterlab-kite"

到目前為止的經驗 (My experience so far)

I’ve only used Kite for JupyterLab for about a week now. It’s not groundbreaking, but it certainly makes my coding experience that much better. Completions are noticeably faster than the native completions as well.

我僅在JupyterLab上使用Kite已有大約一周的時間。 這不是開創性的,但是肯定可以使我的編碼體驗好得多。 完成的速度也明顯快于本地完成的速度。

I’m using the free version of Kite, and the completions take place 100% locally. The best suggestion for me isn’t always at the top, but it’s usually in the top 5. As data scientists, we use LOTS of methods, and this is a nice way to get reminders when needed.

我使用的是免費版本的Kite,補全在本地100%完成。 對我來說,最好的建議并不總是排在最前面,而是通常排在前5位。作為數據科學家,我們使用很多方法,這是在需要時獲得提醒的一種好方法。

Happy coding!

編碼愉快!

Robert Ritz is a Data Scientist and educator based in Ulaanbaatar, Mongolia. He can be reached at robertritz@outlook.com.

羅伯特·里茲(Robert Ritz)是位于蒙古烏蘭巴托的數據科學家和教育家。 可以通過robertritz@outlook.com與他聯系。

翻譯自: https://towardsdatascience.com/ai-powered-code-completion-in-jupyterlab-53e53850080c

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