jupyter notebook 代码补全插件

Jupyter Notebook 提供了丰富的交互式代码环境，对于常见的编程语言如 Python、JavaScript 等，有许多代码补全插件可以提升编写代码的效率。其中最知名的可能是 JupyterLab 自带的自动完成功能，它可以根据上下文智能提示变量名、函数名等。然而，也有一些第三方插件可以增强代码补全功能：

1. `jedi` 和 `autocomplete-light`: 这两个插件都是基于 Jedi 库，提供强大的静态分析和动态补全，支持多种语言。

2. `nbextensions` 包含的插件：比如 `pylint`, `black` 插件，除了基本的补全外，还能提供语法检查、代码格式化等功能。

3. `tabnine`: 这是一款跨平台的云代码补全服务，适用于 Jupyter Notebook，通过连接云端服务器获取更全面的实时补全建议。

4. IDE集成：如果你更倾向于在类似 VSCode 的环境中工作，可以选择像 `Jupyter Extension Pack` 或者直接安装针对 Jupyter 的特定语言插件，它们也提供了代码补全功能。

使用这些插件时，通常需要在 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 的配置文件（如 `.ipython/profile_default/ipython_config.py` 或者 JupyterLab的相应设置中）进行启用。

相关问题

jupyter notebook 代码补全插件 如何使用

Jupyter Notebook 提供了丰富的代码自动补全功能，通常不需要额外安装插件即可体验。默认情况下，它会利用Python内置的Tab键自动完成。当你输入一些函数、变量名或模块名的部分内容，并按下Tab键，系统会尝试从当前上下文中找到匹配的建议。

然而，有一些第三方库和插件可以增强这种功能：

1. **IPython** (内置于Jupyter)：如果你使用的是IPython shell，它本身就支持智能提示和自动补全。只需确保已启用配置项`Completer.use_jedi = True`，这会利用 Jedi linter 提供更强大的代码补全。

2. **jedi-language-server** 或 **pyls**：这两个库提供语言服务器级别的自动补全，对于大型项目特别有用。你可以通过设置`%load_ext jedi`或者在`jupyter_notebook_config.py`文件中配置来启用它们。

3. **pandas-autocomplete**：这个库专门针对pandas数据处理，为DataFrame和Series提供额外的补全选项。安装后，需要在Notebook中运行`pip install pandas-autocomplete`，然后导入pandas时就会生效。

4. **jupyterlab**: 如果你在使用JupyterLab而不是Notebook，那么可以选择安装像`jupyterlab-code-completion`这样的插件来增强代码补全体验。

要开始使用这些插件，首先确保正确安装了依赖，然后在相应的环境中启动Jupyter Notebook或JupyterLab。一旦启动，你就可以在编写代码时自然地体验到代码补全功能。

jupyter notebook 代码补全

Jupyter Notebook 有自带的代码补全功能，可以通过按下 `Tab` 键来触发。当你输入一个对象的名称并按下 `Tab` 键时，Jupyter Notebook 会显示出该对象的属性和方法列表，你可以从中选择你想要使用的属性或方法。

此外，Jupyter Notebook 还支持一些第三方的代码补全插件，例如 `jedi` 和 `kite` 等。这些插件可以提供更加智能和高效的代码补全功能。