Jupyter Notebooks以其简单、流畅、适合初学者、时尚的设计，几乎是今天任何面向Python的任务所必需的。回想起来，没有交互式Python（IPython）工具像Jupyter那样，我甚至无法想象我的生活会是什么样子。

Jupyter（作者创建的图像）

实际上，IPython最显著的优点是通过在内存中保留对象，只要内核处于活动状态，就可以减少重新运行脚本的摩擦力。

此外，Jupyter也适用于典型的原型制作目的。

这使得像数据清理、转换和可视化、数值模拟、统计建模、机器学习等任务相对容易。

然而，由于它们的简单性，开发人员通常会犯一些常见错误（无意识地），这些错误会浪费他们的时间和计算——这是一个项目中的两个基本支柱。

因此，在本文中，我将分享几乎每个Jupyter用户都犯过的两个错误。除此之外，我还将提供一个优雅的解决方案，可以为你节省大量时间。

让我们开始吧🚀！

错误1

你是否曾经遇到过在Jupyter中编写了一些代码，但在计算后意识到忘记将其分配给变量的情况？

在这种情况下，你不得不不情愿地再次执行单元格并生成结果以将它们分配给变量。

我可以理解这种感觉，因为我自己也有过这种经历。

解决方案

如果我告诉你有一个聪明的解决方案呢？

当你在Jupyter中执行单元格时，你是否看到单元格旁边有像“In [2]:”这样的东西？

Jupyter单元格（作者的图像）

同样，你还可以在输出面板旁边看到一些内容。更具体地说，它表示为“Out[3]:”。

Jupyter单元格（作者的图像）

在IPython中，“Out”是一个标准的Python字典，它存储“output-id”到“cell-output”的映射。“In”是一个Python列表，按顺序存储执行的代码。

它们的类型可以验证如下：

因此，如果你忘记将输出分配给某些变量，可以使用“Out”字典并传递旁边出现的“output-id”。

例如，在上面的“groupby”输出中，你可以使用“Out[3]”来检索结果。

这不酷吗？

在使用Jupyter Notebook时，由于多种原因，人们可能希望重启内核。但是，在重启之前，人们经常倾向于将数据对象转储到磁盘上，以避免在后续运行中重新计算它们。

这是一个耗时的过程。此外，单独存储每个重要数据对象也很麻烦。

“store”魔法命令是解决这个问题的理想解决方案。在这里，即使重新启动内核，你也可以获得以前计算的值。

更重要的是，你永远不需要通过麻烦地将对象转储到磁盘上。

这在下面的视频中进行了演示：

存储命令的演示（作者的GIF）

如上所示，存储魔法命令允许你在重新启动内核后检索以前计算的值。

总结一下，这些是步骤：

步骤1： 使用％store存储变量。

这里的“value”是一个变量。

步骤2： 重新启动内核后，使用带有-r选项的％store。

请注意，你也可以使用单个％store命令存储多个值。

通过这篇博客，我希望你学到了一些新东西。

我相信这两个技巧将在交互式Python环境中工作时节省大量时间。