تهيئة Jupyter Notebook لـ Python 3

تهيئة تطبيق المفكرة Jupyter Notebook للعمل مع لغة البرمجة Python 3

تعتبر المفكرة Jupyter Notebook من أشهر الأدوات المستخدمة في مجال علم البيانات والذكاء الاصطناعي، بفضل مرونتها الكبيرة في التعامل مع التعليمات البرمجية، إضافة إلى قدرتها على دمج النصوص الوصفية، الرسوم البيانية، والمخرجات البرمجية في بيئة موحدة. يتم استخدام Jupyter Notebook بشكل كبير من قبل علماء البيانات، الباحثين، والمطورين في مجالات متعددة مثل التعلم الآلي، البيانات الضخمة، والذكاء الاصطناعي. في هذا المقال، سنتناول كيفية تهيئة وتثبيت Jupyter Notebook للعمل مع لغة البرمجة Python 3، مع شرح لجميع الخطوات الضرورية لتشغيله بكفاءة عالية.

ما هو Jupyter Notebook؟

Jupyter Notebook هو بيئة تفاعلية تتيح لك كتابة وتشغيل الشيفرة البرمجية في خلايا منفصلة ضمن مستند واحد، بالإضافة إلى إمكانية دمج النصوص التفسيرية (Markdown) والرياضيات (في صيغة LaTeX) والرسوم البيانية التفاعلية، مما يتيح للمستخدمين القيام بتحليل بيانات وتجارب برمجية في بيئة موحدة.

في الأصل، تم تطوير Jupyter كامتداد لمشروع IPython، الذي كان يعد بيئة تفاعلية لـ Python، ولكنه الآن يدعم العديد من لغات البرمجة الأخرى مثل R، Julia، وScala. ومع ذلك، فإن استخدامه الأكثر شيوعًا يظل مع Python، خصوصًا في مجالات علم البيانات والذكاء الاصطناعي.

متطلبات النظام

قبل البدء في تهيئة Jupyter Notebook للعمل مع Python 3، يجب التأكد من وجود بعض الأدوات الأساسية على جهازك. إليك بعض المتطلبات الأساسية:

1. Python 3.x: من المهم أن يكون لديك Python 3.x مثبتًا على جهازك.

2. Pip: هو مدير الحزم لبايثون، ويستخدم لتثبيت الحزم المختلفة.

3. تثبيت الأدوات الإضافية مثل virtualenv و conda يمكن أن يكون مفيدًا، ولكنه غير إلزامي.

الخطوة 1: تثبيت Python 3

إذا لم يكن لديك Python 3 مثبتًا على جهازك، فيجب عليك أولاً تثبيته. يمكنك تحميل النسخة المناسبة لنظام التشغيل الذي تستخدمه من الموقع الرسمي لـ Python: https://www.python.org/downloads/.

بمجرد تنزيل وتثبيت Python 3، يمكنك التحقق من تثبيته بنجاح عبر فتح سطر الأوامر (Command Prompt) في نظام Windows أو الطرفية (Terminal) في macOS و Linux، ثم كتابة الأمر التالي:

bash
CopyEdit
python --version

يجب أن يعرض لك الإصدار المثبت من Python 3، على سبيل المثال:

nginx
CopyEdit
Python 3.9.7

الخطوة 2: تثبيت Jupyter Notebook

يمكنك تثبيت Jupyter Notebook باستخدام Pip، الذي يعد الأداة القياسية لتثبيت الحزم في Python. للقيام بذلك، افتح سطر الأوامر أو الطرفية، ثم اكتب الأمر التالي:

bash
CopyEdit
pip install notebook

سيقوم هذا الأمر بتثبيت Jupyter Notebook وتثبيت جميع الحزم اللازمة لتشغيله. بعد الانتهاء من التثبيت، يمكنك التحقق من تثبيت Jupyter Notebook عن طريق كتابة الأمر التالي:

bash
CopyEdit
jupyter --version

إذا تم التثبيت بنجاح، سيعرض لك الإصدار المثبت من Jupyter Notebook.

الخطوة 3: تشغيل Jupyter Notebook

بعد التثبيت، يمكنك بدء تشغيل Jupyter Notebook عبر سطر الأوامر. افتح سطر الأوامر أو الطرفية، ثم اكتب الأمر التالي:

bash
CopyEdit
jupyter notebook

سيفتح هذا الأمر Jupyter Notebook في متصفح الويب الافتراضي لديك. إذا لم يفتح المتصفح تلقائيًا، يمكنك فتح المتصفح يدويًا وكتابة العنوان التالي في شريط العناوين:

arduino
CopyEdit
http://localhost:8888

الخطوة 4: العمل مع Python 3 في Jupyter Notebook

عند فتح Jupyter Notebook في المتصفح، ستظهر لك واجهة المستخدم الخاصة بالمفكرة. يمكنك الآن إنشاء دفتر ملاحظات (Notebook) جديد باستخدام لغة البرمجة Python 3 باتباع الخطوات التالية:

1. في واجهة Jupyter Notebook، اضغط على New في الزاوية العلوية اليمنى.

2. من القائمة المنسدلة، اختر Python 3، وسيتم فتح دفتر ملاحظات جديد (New Notebook).

3. يمكنك الآن كتابة الشيفرة البرمجية الخاصة بـ Python 3 في الخلايا الفارغة التي تظهر، وتشغيلها بالضغط على زر Shift + Enter.

إضافة مكتبات Python إلى Jupyter Notebook

من أجل الاستفادة الكاملة من Jupyter Notebook، يمكن تثبيت العديد من المكتبات الخاصة بـ Python التي تسهل العمل في مجالات مثل التحليل البياني و التعلم الآلي. أشهر هذه المكتبات تشمل:

• NumPy: مكتبة للحسابات العلمية.

• Pandas: مكتبة لمعالجة البيانات وتحليلها.

• Matplotlib و Seaborn: مكتبات لرسم البيانات وعرض الرسوم البيانية.

• SciPy: مكتبة تحتوي على خوارزميات رياضية وعلمية متقدمة.

• Scikit-learn: مكتبة تعلم آلي تحتوي على خوارزميات متنوعة للتصنيف والتجميع.

يمكنك تثبيت هذه المكتبات باستخدام pip مباشرة من داخل Jupyter Notebook عبر كتابة الكود التالي في الخلايا:

python
CopyEdit
!pip install numpy pandas matplotlib seaborn scipy scikit-learn

بعد التثبيت، يمكنك استيراد هذه المكتبات واستخدامها في دفتر الملاحظات الخاص بك. على سبيل المثال:

python
CopyEdit
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

تخصيص Jupyter Notebook

يمكنك تخصيص Jupyter Notebook لجعل تجربتك في البرمجة أكثر سلاسة وفاعلية. من بين الخيارات المتاحة:

1. السمات (Themes): يمكن تغيير سمة Jupyter Notebook لتتناسب مع تفضيلاتك الشخصية. لتغيير السمة، يمكنك استخدام حزمة jupyterthemes التي توفر مجموعة من السمات الجميلة. لتثبيتها:

   bash
   CopyEdit
   pip install jupyterthemes
   

   ولتغيير السمة:

   bash
   CopyEdit
   jt -t 
   

   حيث يمكنك استبدال باسم السمة المفضلة لديك.

2. تفعيل الإضافات (Extensions): يمكنك إضافة الإضافات إلى Jupyter Notebook لتحسين الإنتاجية مثل إضافة شريط أدوات مخصص أو دمج تكاملات مع أدوات أخرى مثل Git و LaTeX. لتثبيت هذه الإضافات:

   bash
   CopyEdit
   pip install jupyter_contrib_nbextensions
   jupyter contrib nbextension install --user
   

   بعد ذلك، يمكنك تمكين الإضافات عبر واجهة Jupyter Notebook في تبويب Nbextensions.

العمل مع Jupyter Lab

إذا كنت تفضل تجربة أكثر تكاملًا وتقدمًا، يمكنك استخدام Jupyter Lab، وهو بيئة تفاعلية أحدث من Jupyter Notebook، وتوفر واجهة متقدمة تتيح لك العمل مع ملفات متعددة، من ضمنها Notebooks، ملفات Python، وملفات Markdown. لتثبيت Jupyter Lab:

bash
CopyEdit
pip install jupyterlab

وبعد التثبيت، يمكنك بدء تشغيل Jupyter Lab باستخدام الأمر التالي:

bash
CopyEdit
jupyter lab

سيتم فتح Jupyter Lab في المتصفح، مع واجهة مستخدم تدعم التنقل بين الملفات وإجراء التعديلات عليها بشكل أكثر سلاسة.

الخلاصة

لقد تمكنا من استعراض الخطوات اللازمة لتثبيت وتفعيل Jupyter Notebook للعمل مع Python 3، بالإضافة إلى كيفية إضافة مكتبات Python الشهيرة مثل NumPy و Pandas لتحسين عملية التحليل والبرمجة. يعتبر Jupyter Notebook أداة قوية ومرنة، تتيح لك إجراء التجارب البرمجية في بيئة تفاعلية ومثالية لتحليل البيانات وبناء النماذج.