Kartu Panduan Jupyter Notebook
Pintasan dan perintah ajaib yang penting
Mulai dengan Jupyter Notebook produktivitas menggunakan pintasan kunci, perintah ajaib, dan tips alur kerja yang akan mengubah pengalaman data science dan pengembangan Anda.

Jupyter Notebook telah menjadi standar de facto untuk komputasi interaktif, analisis data, dan alur kerja pembelajaran mesin. Baik Anda sedang bekerja dengan Python untuk data science, bereksperimen dengan model AI, atau membuat prototipe kode, memahami pintasan keyboard dan perintah ajaib Jupyter dapat secara dramatis meningkatkan produktivitas Anda.
Cheat sheet ini mencakup perintah dan pintasan terpenting yang harus diketahui oleh setiap pengguna Jupyter, mulai dari navigasi sel dasar hingga perintah ajaib lanjutan yang mempermudah alur kerja Anda. Jika Anda baru dalam pengembangan Python, Anda mungkin juga menemukan Python Cheat Sheet kami berguna untuk memahami konstruksi bahasa Python yang bekerja secara mulus dalam sel Jupyter.
Memahami Mode Perintah vs Mode Edit
Jupyter Notebook beroperasi dalam dua mode yang berbeda yang menentukan mana saja pintasan keyboard yang tersedia:
- Mode Perintah (diaktifkan dengan menekan
Esc): Mengendalikan operasi sel seperti membuat, menghapus, dan mengubah sel - Mode Edit (diaktifkan dengan menekan
Enter): Memungkinkan Anda mengedit konten dalam sel
Pintasan terpenting yang harus diingat adalah menekan H dalam mode perintah, yang menampilkan dialog bantuan pintasan keyboard lengkap. Ini adalah referensi cepat ketika Anda lupa sebuah pintasan tertentu.
Pintasan Mode Perintah Penting
Navigasi dan Eksekusi Sel
Alur kerja inti dalam Jupyter berputar di sekitar menjalankan sel secara efisien:
Shift + Enter: Jalankan sel saat ini dan secara otomatis pilih sel di bawahnya. Ini adalah pintasan yang paling sering digunakan untuk menjalankan kode secara berurutan.Ctrl + Enter: Jalankan sel saat ini tanpa berpindah ke sel berikutnya. Cocok ketika Anda ingin menjalankan kembali sel beberapa kali.Alt + Enter: Jalankan sel saat ini dan sisipkan sel baru di bawahnya. Ideal untuk pengembangan iteratif di mana Anda sering perlu menambahkan sel baru.
Manajemen Sel
Mengelola struktur notebook secara efisien sangat penting untuk menjaga notebook yang bersih dan terorganisir:
A: Sisipkan sel baru di atas sel saat iniB: Sisipkan sel baru di bawah sel saat iniD, D(tekanDdua kali): Hapus sel saat ini. Berhati-hatilah dengan ini!Z: Batal penghapusan sel terakhir. Penyelamat hidup ketika Anda secara tidak sengaja menghapus sel penting.Shift + M: Gabungkan sel yang dipilih. Pilih beberapa sel menggunakanShift + JatauShift + Kuntuk navigasi, lalu gabungkan.
Konversi Jenis Sel
Beralih cepat antara jenis sel sangat penting untuk membuat notebook yang terdokumentasi dengan baik:
Y: Ubah sel ke CodeM: Ubah sel ke MarkdownR: Ubah sel ke Raw (tidak dieksekusi, berguna untuk catatan)1hingga6: Ubah sel ke Heading level 1 hingga 6 untuk dokumentasi terstruktur
Operasi Kernel
Ketika bekerja dengan komputasi berjalan lama atau debugging, kontrol kernel sangat penting:
I, I(tekanIdua kali): Ganggu kernel. Kritis ketika Anda perlu menghentikan komputasi yang berjalan liar.0, 0(tekan0dua kali): Restart kernel. Gunakan ini ketika Anda perlu membersihkan semua variabel dan memulai dari awal.
Tampilan dan Navigasi
L: Aktifkan/Nonaktifkan nomor baris di sel saat ini. Berguna untuk debugging dan merujuk ke baris spesifik.O: Aktifkan/Nonaktifkan output sel. Sembunyikan output untuk menjaga notebook tetap bersih ketika menampilkan.H: Tampilkan dialog bantuan pintasan keyboard
Pintasan Mode Edit Penting
Ketika mengedit kode dalam sel, pintasan ini meniru fungsi umum editor teks:
Pengeditan Teks
Tab: Lengkapi kode atau indentasi. Otokompleksi Jupyter sangat kuat dan sadar konteks.Shift + Tab: Tampilkan tooltip/dokumentasi untuk objek di bawah kursor. Sangat berguna untuk mengeksplorasi API tanpa meninggalkan notebook.Ctrl + ]: Indentasi baris yang dipilihCtrl + [: Dedentasi baris yang dipilihCtrl + /: Aktifkan/nonaktifkan komentar pada baris yang dipilih. Penting untuk secara cepat mengomentari kode selama debugging.
Navigasi
Ctrl + A: Pilih semua teks dalam selCtrl + Z: BatalCtrl + Shift + ZatauCtrl + Y: UlangiCtrl + Home: Pergi ke awal selCtrl + End: Pergi ke akhir selCtrl + Kiri: Pindahkan kursor satu kata ke kiriCtrl + Kanan: Pindahkan kursor satu kata ke kanan
Perpindahan Mode
Esc: Beralih ke Mode Perintah (dari Mode Edit)
Perintah Ajaib: Tingkatkan Alur Kerja Anda
Perintah ajaib adalah instruksi khusus yang memperluas fungsi Jupyter. Mereka hadir dalam dua variasi: line magics (dengan awalan %) yang beroperasi pada satu baris, dan cell magics (dengan awalan %%) yang beroperasi pada sel seluruhnya.
Profil Kinerja
Memahami kinerja kode sangat penting untuk optimisasi. Jupyter menyediakan perintah timing bawaan:
# Waktu eksekusi tunggal
%time sum(range(1000000))
# Waktu eksekusi beberapa kali dengan rata-rata (lebih akurat)
%timeit sum(range(1000000))
# Waktu seluruh sel
%%time
total = 0
for i in range(1000000):
total += i
Perintah %timeit khususnya sangat berharga karena menjalankan kode beberapa kali dan menyediakan informasi statistik tentang waktu eksekusi, membuatnya ideal untuk membandingkan pendekatan berbeda terhadap masalah yang sama.
Menjalankan Skrip Eksternal
Perintah ajaib %run memungkinkan Anda menjalankan skrip Python eksternal dalam notebook Anda, membuatnya mudah untuk memodularisasi kode:
%run my_script.py
Ini sangat berguna ketika bekerja dengan proyek yang lebih besar di mana Anda ingin menyimpan fungsi yang dapat digunakan kembali dalam file terpisah. Jika Anda mengelola lingkungan Python, Anda mungkin menggunakan alat seperti uv atau venv untuk manajemen lingkungan, dan %run bekerja dengan mulus dalam konfigurasi ini.
Manajemen Paket
Anda dapat menginstal dan mengelola paket Python langsung dari notebook Anda:
!pip install numpy pandas matplotlib
!conda install scipy
Ini menghilangkan kebutuhan untuk beralih antara terminal dan notebook, mempermudah alur kerja pengembangan Anda. Awalan ! menjalankan perintah shell, yang akan kita eksplorasi lebih lanjut di bawah ini.
Visualisasi
Untuk visualisasi data dengan matplotlib, gunakan:
%matplotlib inline
Ini memastikan plot ditampilkan langsung dalam sel notebook, memberikan pengalaman visualisasi yang mulus. Anda juga dapat menggunakan %matplotlib widget untuk plot interaktif dalam JupyterLab.
Operasi File
Cell magic %%writefile menulis konten sel ke file:
%%writefile example.py
def hello_world():
print("Hello, World!")
return True
Ini berguna untuk menghasilkan skrip atau menyimpan potongan kode langsung dari notebook Anda. Sebaliknya, Anda dapat membaca file menggunakan operasi file Python standar atau perintah shell.
Perintah Shell
Eksekusi perintah shell langsung dari sel notebook:
# Perintah shell satu baris
!ls -l
!pwd
!git status
# Perintah shell multi-baris
%%bash
echo "Hello from Bash"
ls -l
find . -name "*.py" | head -10
Integrasi ini sangat kuat untuk manajemen file, operasi kontrol versi, dan tugas administrasi sistem tanpa meninggalkan lingkungan notebook.
Mengeksplorasi Perintah Ajaib yang Tersedia
Untuk menemukan semua perintah ajaib yang tersedia:
# Daftar semua perintah ajaib
%lsmagic
# Dapatkan bantuan untuk perintah ajaib tertentu
%timeit?
%matplotlib?
Operator ? setelah perintah ajaib apa pun menampilkan dokumentasinya, parameter, dan contoh penggunaan. Ini adalah cara yang sangat baik untuk mengeksplorasi kemampuan Jupyter secara interaktif.
Tips Lanjutan dan Praktik Terbaik
Mengorganisasi Notebook Anda
-
Gunakan sel Markdown secara luas: Notebook yang terdokumentasi dengan baik lebih mudah dipahami dan dipelihara. Gunakan level heading (1-6) untuk menciptakan struktur yang jelas.
-
Jaga sel tetap fokus: Setiap sel harus memiliki satu tujuan yang jelas. Ini membuat debugging lebih mudah dan meningkatkan keterbacaan.
-
Gunakan nomor eksekusi sel: Nomor eksekusi (In [1], In [2], dll.) membantu Anda melacak urutan eksekusi, yang sangat penting ketika sel dapat dijalankan di luar urutan.
Bekerja dengan Notebook Besar
Ketika notebook menjadi besar, teknik berikut membantu menjaga organisasi:
- Gunakan ekstensi daftar isi (jika tersedia) untuk navigasi
- Pecah bagian terkait ke dalam notebook terpisah
- Gunakan
%%writefileuntuk mengekstrak kode yang dapat digunakan kembali ke dalam modul Python - Restart kernel (
0, 0) dan jalankan semua sel secara berkala untuk memastikan reproduksibilitas
Integrasi dengan Alat Lain
Notebook Jupyter bekerja dengan sangat baik dengan alat modern Python. Jika Anda bekerja dengan LLM dan membutuhkan output terstruktur, Anda dapat mengintegrasikan notebook dengan alat seperti Ollama untuk Output LLM Terstruktur. Untuk pengambilan data dan pemrosesan, Anda mungkin menemukan diri Anda menggunakan perpustakaan yang mengubah HTML ke Markdown, mirip dengan yang kami bahas dalam panduan kami Konversi HTML ke Markdown dalam Python.
Alur Debugging
- Gunakan perintah ajaib
%debugsetelah pengecualian untuk masuk ke debugger - Gunakan
%pdb onuntuk secara otomatis masuk ke debugger pada pengecualian - Pernyataan cetak dan
%timeitmembantu mengidentifikasi leher botol kinerja - Restart kernel (
0, 0) ketika variabel berada dalam keadaan tak terduga
Pemodifikasian
Anda dapat memodifikasi pintasan keyboard dengan pergi ke Help → Keyboard Shortcuts dalam menu Jupyter Notebook. Ini memungkinkan Anda menyesuaikan lingkungan sesuai dengan preferensi alur kerja spesifik Anda.
Kesimpulan
Menguasai pintasan dan perintah ajaib Jupyter Notebook mengubahnya dari editor kode sederhana menjadi lingkungan komputasi interaktif yang kuat. Mulailah dengan menghafal pintasan yang paling sering digunakan (Shift+Enter, Esc, A, B, D+D, M, Y), lalu secara bertahap mengintegrasikan perintah ajaib ke dalam alur kerja Anda. Waktu yang diinvestasikan dalam mempelajari perintah ini memberikan keuntungan dalam produktivitas dan efisiensi alur kerja.
Ingat: tekan H dalam mode perintah kapan saja untuk melihat referensi lengkap pintasan, dan gunakan %lsmagic untuk mengeksplorasi semua perintah ajaib yang tersedia. Selamat menulis kode!
Tautan yang Berguna
- Python Cheat Sheet
- uv - Manajer Baru untuk Proyek, Paket, dan Lingkungan Python
- Cheat Sheet venv
- LLMs dengan Output Terstruktur: Ollama, Qwen3 & Python atau Go
- Mengkonversi HTML ke Markdown dengan Python: Panduan Komprehensif