Jupyter notebook — удобная среда для функционального программирования. В работе часто приходится писать код, который подходит под конкретную задачу (анализ данных, обработка информации, парсинг сайтов, process mining и т.д). Такие задачи проще выполнять с функциональным подходом, и среда Jupyter notebook идеально подходит для этого. Однако использование notebook’ов можно сделать ещё более удобным и продуктивным с помощью Jupyter Notebook Extensions. Это расширения для notebook, которые позволяют добавить множество «фич» для удобства работы. Сегодня я хочу поделиться собственным топом таких расширений. pip install jupyter_contrib_nbextensions ➡️ Читать 🖥 Github @data_analysis_ml
Jupyter notebook — удобная среда для функционального программирования. В работе часто приходится писать код, который подходит под конкретную задачу (анализ данных, обработка информации, парсинг сайтов, process mining и т.д). Такие задачи проще выполнять с функциональным подходом, и среда Jupyter notebook идеально подходит для этого.
Однако использование notebook’ов можно сделать ещё более удобным и продуктивным с помощью Jupyter Notebook Extensions. Это расширения для notebook, которые позволяют добавить множество «фич» для удобства работы. Сегодня я хочу поделиться собственным топом таких расширений.
pip install jupyter_contrib_nbextensions
➡️ Читать
🖥 Github