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，以满足不同用户的个性化需求。

一、Jupyter Notebook代码颜色调整方法

  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命令切换主题，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。
    • 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：
    json { "custom": { ![配图](https://hunyuan-prod-1258344703.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/text2img/de4afd800048ccc92ecb6920a5a0fe3b/20250123130717h0_108cc1dc420e9bd31df6590028283421239.png?q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDRl074nOsGdJ9zjMsCRWP3ShmgS3VtX4S&q-sign-time=1737608837;1769144837&q-key-time=1737608837;1769144837&q-header-list=host&q-url-param-list=&q-signature=5bcda09dff42b49e790d52ced6618fb540063cba) "css": "/* 自定义CSS */ .CodeMirror pre { color: #FF0000; }" } }
    - 这种方式可以实现更精细的代码颜色控制。

  3. 使用浏览器扩展（以Chrome为例）
    - 在Chrome Web Store搜索"Custom CSS for Jupyter Notebook"并安装。
    - 打开Jupyter Notebook后，点击扩展图标，选择"Options"，在"Custom CSS"部分添加自定义CSS代码，如上述示例中的CSS代码。

二、JupyterLab代码颜色调整方法

  1. 安装和切换主题
    - 对于JupyterLab，可以通过pip install jupyterlab - theme - dark（以安装jupyterlab - theme - dark为例）安装主题包。
    配图
    - 安装完成后，打开JupyterLab，点击右上角的"Settings"菜单，选择"Appearance"，在"Theme"部分选择喜欢的主题。

三、其他可能的解决方法

  1. 检查安装的主题和扩展
    - 如果安装了Jupyter的主题扩展（如jupyter - themes）后主题设置有问题，可以尝试使用jt - r命令重置默认主题，然后重新启动Jupyter Notebook。
  2. 检查浏览器兼容性
    - 某些浏览器可能会导致样式加载问题，推荐使用最新版本的Chrome、Firefox或Edge。同时，清除浏览器缓存后再刷新页面可能解决问题。
  3. 确保CodeMirror正常加载
    - Jupyter Notebook使用CodeMirror来进行代码高亮。如果代码高亮不起作用，可以检查浏览器开发者工具（F12）的Console是否有错误，比如codemirror.js加载失败。如果有错误，可以尝试重装Jupyter Notebook：pip install --upgrade --force - reinstall notebook。
  4. 手动调整代码高亮样式
    - 打开Jupyter Notebook的Custom.css文件（路径一般在~/.jupyter/custom/custom.css），手动添加代码高亮规则，例如：
    css .CodeMirror { font - family: monospace; ![配图](https://hunyuan-prod-1258344703.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/text2img/de4afd800048ccc92ecb6920a5a0fe3b/20250123130717h0_599b7feac77e78871fd015b872c4dc6d1a3.png?q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDRl074nOsGdJ9zjMsCRWP3ShmgS3VtX4S&q-sign-time=1737608837;1769144837&q-key-time=1737608837;1769144837&q-header-list=host&q-url-param-list=&q-signature=c6dc4f2117c0f58bfee9961cc78c4283cb48919e) font - size: 14px; color: #333; } .CodeMirror - line { color: #000; }
    - 保存后刷新页面查看效果。
  5. 切换到JupyterLab或检查扩展插件
    - 如果Jupyter Notebook无法正常显示高亮，可以尝试使用功能更强大的JupyterLab（通过pip install jupyterlab安装后使用jupyter lab启动）。如果安装了jupyter_contrib_nbextensions，某些扩展可能干扰默认样式，可以尝试禁用扩展：jupyter nbextensions_configurator disable --all。

四、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：
    • 这本书全面涵盖了Python数据分析的各个方面。从基础的Python数据结构开始讲解，逐步深入到数据获取（包括网络数据抓取等）、数据清洗、数据可视化以及机器学习算法在数据分析中的应用。
    • 它包含大量的实际案例，通过这些案例让读者更好地理解如何在实际项目中运用Python工具进行数据分析。例如，在数据可视化部分，详细介绍了如何使用matplotlib和seaborn库创建各种类型的图表，并且针对不同的数据特点和分析目的给出了合适的可视化方案。
    • 优点：
    • 内容系统全面，适合初学者快速入门Python数据分析领域。案例丰富生动，有助于读者将理论知识与实际操作相结合。
    • 缺点：
    • 对于一些高级的机器学习算法的讲解可能不够深入，更适合有一定编程基础和数据分析需求的读者。
  2. 《Jupyter Notebook实战》
    - 作者：伊夫·比纽斯基
    - 内容特点：
    • 专注于Jupyter Notebook的使用。详细介绍了Jupyter Notebook的各种功能，包括如何创建高效的笔记本、代码单元的组织与管理、如何利用其进行交互式开发等。
    • 还涉及到Jupyter Notebook在不同领域的应用，如在数据科学、机器学习和教育领域的应用场景。书中包含了很多实用的技巧，如如何共享Jupyter Notebook、如何进行版本控制等。
    • 优点：
    • 对Jupyter Notebook的讲解非常细致深入，是专门针对Jupyter Notebook用户的实用指南。无论是新手想要快速上手，还是有一定经验的用户想要深入了解其高级功能，都能从书中受益。
    • 缺点：
    • 相对来说比较专注于Jupyter Notebook本身，如果读者希望同时学习其他数据分析工具或者编程语言，可能需要搭配其他书籍。
  3. 《Python编程从入门到实践》
    - 作者：埃里克·马瑟斯
    - 内容特点：
    • 是一本经典的Python入门书籍。从最基础的Python语法开始讲解，包括变量、数据类型、控制结构、函数等内容。
    • 书中还包含了三个项目：Web应用程序、数据可视化和游戏开发。通过这些项目，读者可以将所学的知识应用到实际的编程任务中，提高自己的编程能力。
    • 优点：
    • 非常适合零基础的读者学习Python编程。讲解通俗易懂，示例代码简洁明了。项目部分能够让读者在实践中巩固知识。
    • 缺点：
    • 对于已经有一定Python基础的读者来说，可能会觉得部分内容过于基础。
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，涵盖Python数据分析各方面，有大量实际案例，从基础到应用逐步深入，但高级算法讲解不够深入
《Jupyter Notebook实战》 作者：伊夫·比纽斯基，出版社：人民邮电出版社，专注Jupyter Notebook功能介绍，包含不同领域应用场景与实用技巧，较专一于Jupyter Notebook
《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，从基础语法讲起并包含三个实践项目，适合零基础者但对有基础者略简单

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