jupyter平台代码颜色问题

在使用Jupyter平台时，代码颜色的显示问题可能会影响到编程体验。Jupyter Notebook和JupyterLab都提供了多种方式来调整代码的颜色显示，以满足不同用户的偏好。

一、Jupyter Notebook代码颜色设置方法

  1. 更改主题
    - 安装Jupyter Themes

    • 首先通过pip install jupyterthemes命令安装jupyterthemes包。这是一个专门用于管理Jupyter Notebook主题的工具。
    • 安装完成后，可以使用jt -t <theme_name>命令来切换主题，例如jt -t monokai可以将主题切换为monokai。常见的主题还有oceans16、chesterish、solarizedl等。通过jt -l命令可以查看所有可用的主题。
      配图
    • 使用内置主题
    • 在Jupyter Notebook中，点击右上角的"Help"菜单，选择"Jupyter Notebook Help"。在弹出的页面中找到"Theme"部分，就可以选择内置的主题。

  2. 自定义CSS
    - 点击右上角的"Edit"菜单，选择"Edit Notebook Metadata"。在弹出的页面中找到"custom"部分，添加自定义的CSS代码。例如，可以通过修改.CodeMirror pre的color属性来改变代码的前景色颜色。

  3. 使用浏览器扩展（以Chrome为例）
    - 安装"Custom CSS for Jupyter Notebook"扩展。安装后，在Jupyter Notebook页面点击扩展图标，选择"Options"，在"Custom CSS"部分添加自定义CSS来调整代码颜色。
    配图

  4. 其他可能的解决方法
    - 如果安装了主题扩展后出现问题，可以尝试重置默认主题（jt -r）并重启Jupyter Notebook。
    - 检查浏览器兼容性，推荐使用最新版本的Chrome、Firefox或Edge，并且清除浏览器缓存。
    - 确保CodeMirror正常加载，如果代码高亮不起作用，可以检查浏览器开发者工具中的Console是否有错误，如有错误可尝试重装Jupyter Notebook。
    - 还可以手动调整代码高亮样式，打开~/.jupyter/custom/custom.css文件，添加代码高亮规则。

二、JupyterLab代码颜色设置方法
配图

  1. 安装和切换主题
    - 对于JupyterLab，可以通过安装jupyterlab - theme包来切换主题。例如，安装jupyterlab - theme - dark（pip install jupyterlab - theme - dark）。安装完成后，在JupyterLab中点击右上角的"Settings"菜单，选择"Appearance"，然后在"Theme"部分选择喜欢的主题。

三、相关书籍推荐

  1. 《Python数据分析实战》
    - 作者：法比奥·内利
    - 内容特点：
    • 这本书主要侧重于使用Python进行数据分析。书中涵盖了从数据获取、清洗到可视化等一系列流程。对于Jupyter平台的使用也有涉及，在讲解数据处理过程中会展示如何在Jupyter Notebook中编写代码，并且由于数据分析场景下代码的可读性很重要，也会提及一些代码风格和显示优化的小技巧。
    • 优点是内容全面，案例丰富，适合想要深入学习Python数据分析并且将Jupyter作为主要工具的读者。缺点是对于纯粹的Jupyter平台高级定制（如深度自定义CSS等）讲解较少。
  2. 《Jupyter Notebook权威指南》
    - 作者：伊夫·比努
    - 内容特点：
    • 专门针对Jupyter Notebook的书籍。详细介绍了Jupyter Notebook的各种功能，包括如何更好地利用其界面、配置环境以及解决常见问题，当然也包括代码颜色设置等外观相关的主题。还会深入讲解Jupyter Notebook背后的技术原理，如内核的工作机制等。
    • 优点是对Jupyter Notebook讲解深入透彻，无论是新手入门还是有一定经验的用户想要深入了解都非常有帮助。缺点是相对来说没有那么侧重于特定领域（如数据分析）的应用场景。
  3. 《Python编程从入门到实践》
    - 作者：埃里克·马瑟斯
    - 内容特点：
    • 这是一本经典的Python入门书籍。虽然不是专门针对Jupyter平台，但在讲解Python语法和编程概念时，可以引导读者如何在Jupyter Notebook中进行代码编写。书中有很多示例代码，可以让读者初步了解如何在Jupyter环境中展示代码，并且随着学习的深入，也可以进一步探索如何优化代码在Jupyter中的显示效果。
    • 优点是非常适合Python初学者，能够让读者快速掌握Python基础并且初步适应Jupyter环境。缺点是对于Jupyter的高级功能涉及有限。
推荐书籍 图书特点
《Python数据分析实战》 作者：法比奥·内利，出版社：人民邮电出版社，适合深入学习Python数据分析并兼顾Jupyter平台基本使用场景的读者
《Jupyter Notebook权威指南》 作者：伊夫·比努，出版社：人民邮电出版社，深入讲解Jupyter Notebook功能、原理及高级定制，适合各阶段Jupyter用户深入学习
《Python编程从入门到实践》 作者：埃里克·马瑟斯，出版社：人民邮电出版社，经典的Python入门书籍，可引导读者初步适应Jupyter环境编写代码

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