數據科學用Jupyter Notebook再合適不過了，代碼筆記融為一體，交互式操作方便好用，一直以來都是被大家所認可的神器。

最近東哥發現了一個新的Notebook工具，除了基本的功能之外，另外還補充了很多Jupyter Notebook上的一些空缺，這個新的神器就是DeepNote。

官網：https://deepnote.com/

DeepNote由一個位于舊金山的小團隊開發，它是一種云協作、云硬件，上云的 Notebook 編程環境，可與現有的Jupter兼容，方便部署，并且免費，是新一代的數據科學notebook。

這里要說下，因為Jupyter Notebook最先進入大家的視野，使用起來也沒毛病，所以讓使用者切換是存在一定的成本，除非新工具的功能強大到足以讓你去忽略掉這個成本。

不過有高級科學研究家已發現DeepNote的使用趨勢是在緩慢超越Jupyter的，這個趨勢說明它確實得到了認可，并且功能上也解決了一部分人群的痛點。

閑篇扯完，下面東哥介紹一下DeepNote的新功能。

1、團隊協作

這個功能東哥覺得是 DeepNote 最大的賣點了。

DeepNote 支持在共享計算環境中無縫合作，也就是說當我們在做一個項目時，團隊伙伴如果有了好的想法，可以更加快速的分享，而且是實時同步地看到代碼運行狀態。

實時同步

使用 Jupyter Notebook 的現有的做法是，團隊每個人都必須跑完代碼保存，然后再通過一些途徑傳給團隊其他人，并且其他人如果想分析或者修改，只能再重新跑一遍，如果數據量很大或者代碼很長的話，這樣會浪費很多不必要的時間。

這個功能就好比石墨文檔可支持多人同時在線操作一樣，我們不用再像以前分享Excel文件那樣，每個人填好后再由最后一個人來匯總，為多人協作提供了極大的便利。

但這還沒完！接著看下面

版本控制

下面展示了多人協作中的?版本控制功能，每個人對于代碼的反饋版本清晰的看見。

代碼Review?

另外，它還提供了代碼review功能，我們可追蹤團隊成員對模型變現的評論，并且如果我們改動了代碼也會同步通知評論者。

此外，DeepNote 還提供了不同的權限等級：查看、執行、編輯、管理以及所有者。

東哥舉個例子，比如一個項目中，我們和其它合作方聯合建模，你分享給對方，但不希望可執行，那么我們就可以分配權限，讓自己擁有管理或所有者權限，而對方只有查看權限。

再或者在自己的團隊中，團隊成員是有所有者權限的，可執行代碼單位，而審查人員只擁有編輯權限，可提供在線反饋，但無法執行任何單元，只有團隊成員持有執行權限。

使用場景太多了，可自己腦補。

2、模型開發更高效

DeepNote 不但在多人協作上有很大優勢，在個人單獨建模分析時也非常的高效。

變量分析可視化

特征工程的時候，我們查看變量很不方便。DeepNote提供了強大的變量可視化功能，并且交互式體驗非常棒。

代碼智能補全

這個很多編輯器都有這個功能了，有它使用起來更加智能，比Jupyter Notebook好用些。

DeepNote也有自己的快捷鍵操作，并且正在開發大屏dashboard展示功能，這樣可以打通多人協作，實時在線的大屏展示成果。

3、連接云硬盤

數據科學中有 80%?的無關數學和統計學。在云計算設置中，這個比例更接近 90%，還有 10% 的時間損失在為筆記本配置正確的算力上。

DeepNote 可以為你無縫訪問基于云的硬件?！笩o縫」的意思是你可以在筆記本界面上進行所有設置，除非你的核處于空閑狀態，否則它是不會主動關閉的。

4、Python包的管理

Python 有出色的包管理系統。DeepNote 意識到了這一點，并在工作路徑中附有 requirements.txt 文件。即使這樣，也很容易忘記安裝一些依賴包。除非導入包時觸發錯誤，否則無法意識到這方面有所疏漏。

為此，DeepNote 會主動監控包的導入，并根據你聲明的需求，提醒你遺漏的依賴。還有，如果需要的文件不存在，它會猜測該文件是什么。劇透預警：它的猜測一般都是正確的。

5、大量的集成

DeepNote 幾乎提供了你想要的所有集成。為了使notebook井井有條，你可以從不同連接中選擇源碼控制庫。這可以在創建筆記本和寫后臺更新時用到。

除了源碼控制，DeepNote 筆記本還可以連接云計算數據存儲，比如 S3、GCS 以及常用的數據庫引擎。

以上就是DeepNote的一些獨特特征，很多功能也正在開發，希望它可以越來越好，沒準未來會有取代Jupyter Notebook的可能。

參考：

https://deepnote.com/

https://mp.weixin.qq.com/s/JagdY1_XQq9xOaGcWwo-Yw

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的新一代Notebook神器出现，Jupyter危险了！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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