linux的jupyter notebook如何查看import的库的源代码

要在Linux的Jupyter Notebook中查看导入库的源代码，可以使用以下方法：

1. 在Jupyter Notebook中使用“？”和“??”来查看帮助文档和源代码。

- 在导入的库后，使用“？”可以查看帮助文档，例如：import pandas as pd; pd?
- 使用“??”可以查看源代码，例如：import pandas as pd; pd??

2. 使用Python内置的inspect模块来查看源代码。

- 在导入的库后，使用以下代码可以查看源代码：import inspect; inspect.getsource(pd)

3. 直接在终端命令行中使用“pip show”命令查看库的信息，包括安装路径和版本号。

- 在终端命令行中输入“pip show 库名”即可查看，例如：pip show pandas

希望能帮到你！

相关问题

jupyter notebook 如何打包文件

### 如何在 Jupyter Notebook 中打包文件或项目

#### 使用内置功能下载单个 `.ipynb` 文件
对于单独的 Jupyter Notebook 文件（`.ipynb`），可以直接通过浏览器界面点击“File”菜单中的“Download as”，然后选择所需的格式来保存副本[^1]。

#### 打包整个工作目录为压缩文件
当目标是保存完整的开发环境，包括多个笔记本文档及其他关联资源时，则建议采用如下方式：

- **手动操作**：将所需的所有材料整理至同一文件夹内，之后利用操作系统自带工具或是第三方软件将其制成ZIP/TAR归档以便传输或长期存储。

- **命令行实现自动化**
对于熟悉Linux/Unix风格shell指令集的操作者而言，在线执行特定脚本可简化流程。例如，下面两条魔法命令分别展示了怎样创建ZIP与TAR.GZ两种类型的压缩包：

  !zip -r data.zip .

此处 `-r` 参数指示递归处理子目录；而 `.` 表示当前所在位置作为源路径参与打包过程[^4]。

同样地，也可以构建一个 tarball 归档：

  !tar -cvzf ./data1.tar.gz ./

这里 `-c` 创建新档案、`v` 显示进度详情、`z` 应用gzip算法压缩数据流以及 `f` 指定输出文件名。

#### 脚本化批量导出 Python 源码
除了上述通用手段外，有时可能更倾向于获取纯Python代码形式的工作成果。此时可以借助nbconvert工具链完成从notebook到script的转变，并进一步考虑编译成独立应用程序的可能性[^2]。

from nbformat import read
import os

def convert_notebooks_to_py(directory):
    """Convert all ipynb files within a given directory to py scripts."""
    for filename in os.listdir(directory):
        if filename.endswith(".ipynb"):
            with open(os.path.join(directory, filename), 'r', encoding='utf8') as f:
                notebook = read(f, as_version=4)
            
            output_filename = filename.replace('.ipynb','.py')
            with open(output_filename,'w') as out_file:
                for cell in notebook.cells:
                    if cell.cell_type == "code":
                        source = cell.source
                        if not source.startswith('%'):
                            out_file.write(source + '\n\n')

# Example usage
convert_notebooks_to_py('.')

此函数遍历指定路径下的每一个Notebook实例，提取其中的编程片段并按顺序写入对应的.py文档中去。