Python在线IDE | 谷歌Colaboratory云端IDE介绍

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• 3. 按
• 4. 使用篇
• 6. 教学篇

1. 推荐阅读

Python基础入门一文通 | Python2 与Python3及VSCode下载和安装、PyCharm破解与安装、Python在线IDE、Python视频教程：https://blog.csdn.net/COCO56/article/details/95542228

2. 本文地址

1. 博客园：http://www.javashuo.com/article/p-qtzmliap-dr.html
2. 简书：https://www.jianshu.com/p/7eabfdcad379
3. CSDN：https://blog.csdn.net/COCO56/article/details/96424239（无内容，仅作转发使用）

3. 按

Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境，不须要进行任何设置就可使用，彻底在云端运行，不占用本地资源，另外Colaboratory彻底免费。

4. 使用篇

1. 准备阶段
   Colaboratory是一款谷歌服务，这里我推荐使用chrome浏览器+谷歌访问助手，这样在访问谷歌相关网站的时候就很是的方便。另外，Colaboratory的正常使用须要依托谷歌帐号，若是没有的话建议注册一个。
   谷歌访问助手官网：http://www.ggfwzs.com/
   以上工做都完成后，就能够登录Colaboratory网站来体验一番了，下面这幅图就是Colaboratory(如下简称colab)的介绍页面。
   官网地址：https://colab.research.google.com/
   

2. 基本用法
   用过jupyter notebook的朋友应该对这个界面很是的熟悉，事实上colab的操做与普通的notebook类似度很是高，下面咱们就新建一个Python3的notebook(下图)，简单地演示一下它的基本用法。
   点击“新建PYTHON3 记事本”
   在下图中的代码框中输入Python代码，点击左侧的按钮执行程序，就会在下方输出打印结果，因为程序第一次运行以前colab会自动链接云端服务器，因此速度可能会有点慢。
   
   值得一提的是，上面这个代码框可不是只能执行Python代码，你还能够把它看成ubuntu的终端来使用，只不过要在全部须要执行的指令以前加一个“!”号。例如，咱们若是想查看当前的云端服务器中自带了哪些Python库的话，能够执行“! pip list”指令，结果以下:
   
   能够看到，colab默认安装了大量的Python第三方库，就数据科学方面的库而言，colab的自带库应该会比Anaconda更加完善。
   既然可使用pip指令，那若是想安装其余Python库的时候也能够很方便地安装了，我拿tushare作了一个试验，结果以下:
   
   除了python库以外，使用这种方式还能够执行其余linux指令来部署你本身的云端环境，别忘了在指令前加一个“!”号就好。

   5. 配置篇

3. 经常使用配置
   我我的认为最经常使用的配置项主要集中在两个地方：
   一是"工具"中的偏好设置(下图)，在这里能够设置主题背景（共分light和dark两种）、缩进宽度等风格，有趣的是colab还自带coding特效，若是威力等级一栏选择了“many power”，那么在写代码的过程当中就会产生很是炫酷的效果。
   
   
   
   
   二是“修改”中的笔记本设置，这里能够设置运行时的python版本和硬件加速器。说到这里不得不佩服谷歌，竟然提供了GPU和CPU两种加速模式，只要在选项中进行设置，就能够免费获取额外的算力，这下经过在线编辑器使用TensorFlow不再是梦想了。
   
   
   除此以外，colab还容许经过共享的方式邀请他人共同讨论、完善代码;若是你不想将代码放到云端服务器中运行，还能够链接本地的开发环境运行程序(下图)。
   也能够将colab与github相关联，把notebook中的代码备份到GitHub中...关于这些内容，本文不进行详细说明，有兴趣的小伙伴能够自行尝试。
   
4. 云盘挂载
   先来讲说挂载云端硬盘的重要性。colab中的代码文件是放在云端服务器中运行的，但存储的位置倒是同一帐户的谷歌云端硬盘，若是不进行关联设置，colab会默认将notebook文件放到云端硬盘根目录下的“Colab Notebooks”文件夹中。
   谷歌云盘官网：https://drive.google.com/drive/my-drive
   
   colab的notebook在云端服务器中运行期间是没办法直接读取本地文件的(好比数据集)，若是想让程序读取指定文件，只能将其放到谷歌云端硬盘中，而后将云端硬盘挂载到colab。
   若是在colab中保存过notebook文件，系统将会自动关联你的colab和云端硬盘帐户，不然须要在云端硬盘中进行手动关联（此处略）。而后在代码框中输入如下代码并运行。

!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools
!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null
!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null
!apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
from oauth2client.client import GoogleCredentials
creds = GoogleCredentials.get_application_default()
import getpass
!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URL
vcode = getpass.getpass()
!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}

运行过程当中会出现下图中的提示，点击连接进行受权验证，将受权码输入到连接下的文本框中，按回车键继续执行。
注意:不一样的环境在这一步的执行状况可能会不太同样，须要灵活对待。



接着再执行下面两行代码，因为我在挂载前云端硬盘中有文件，因此加上了nonempty参数，不然能够忽视。

!mkdir -p drive
!google-drive-ocamlfuse -o nonempty drive

顺利的话，到这里云盘挂载就完成了，默认挂载的云盘根目录路径是’drive‘，咱们来检验一下（下图），能够看到输出的内容和云端硬盘中的文件是一致的。

import os
print(os.getcwd())
print(os.listdir('.'))
print(os.listdir('drive/Colab Notebooks'))

这样一来，咱们就能够将文件放到云盘中供colab读取，或者将colab的运行结果输入到云盘中了。

6. 教学篇

colab做为一款在线编辑器，经过云计算让咱们摆脱了装备的限制，无论什么设备，只要能连上谷歌的网络服务，就可使用云端的服务器，处理云端的数据集；同时，对于工做地点不固定的人来讲，也省去了反复配置环境和拷贝文件的麻烦。
然而，colab给本身的定位倒是旨在帮助传播机器学习培训和研究成果，因此Colab还关联了一个很是优秀的机器学习学习平台。

点击上图中的“完整课程网站”连接进入教学网站，这里不只有很是完善的学习资料，还能够根据每一个人的基础制定不一样的学习计划，更可贵的是，不管视频、语音仍是文字资料均可以选择中文模式（虽然中文朗读疑似语音合成)。

除了教学网站，colab还有大量交互式机器学习分析的端到端示例(seedbank)供学习和练习，全部seedbank中的项目均可以一键导入colab中运行(下图)。

关于Colaboratory今天就简单介绍到这里，明明是款编辑器，却集成了教学功能，真的堪称史上最强。因为篇幅有限，一些细节和功能都没有介绍，有兴趣的同窗能够探索体验一下。