一、代码补全的意义
1、减少语法错误和拼写错误
2、提高编写效率，降低编写代码的时间和精力消耗
3、减少对文档或互联网的依赖，提高独立编程的能力
二、内置代码补全
Jupyter Notebook内置代码补全功能，简单易用，无需安装插件或第三方库。
import pandas as pd df = pd.DataFrame() df.
当输入“df.”时，Jupyter Notebook会自动弹出一个下拉框，显示所有与“df”相关的属性和方法，按下回车键或鼠标点击会自动补全。
三、Tab补全
Jupyter Notebook还提供了Tab键自动补全功能。当我们输入几个字符后按下Tab键，Jupyter Notebook会根据上下文自动匹配可能的选项，并进行补全。
import numpy as np np.arra
当输入“np.arra”时，按下Tab键会自动补全成“np.array”。
四、函数签名提示
Jupyter Notebook还提供了函数签名提示功能。只要在函数名后输入“(”，就会显示该函数的参数列表和用法。
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(
当输入“plt.plot(”时，Jupyter Notebook会自动显示plt.plot函数的参数列表。
五、代码片段
在Jupyter Notebook中，我们还可以定制自己的代码片段，以便快速插入常用代码块。
from IPython.core.magic import register_line_magic
@register_line_magic
def hello(name):
print("Hello, {}".format(name))
这段代码定义了一个魔术命令“hello”，当输入“%hello world”时，会自动输出“Hello, world”。
六、结合第三方插件
除了Jupyter Notebook自带的代码补全功能，我们还可以结合第三方插件提高代码补全的效率和便捷性。
例如Jupyter Notebook中常用的第三方插件jupyter_contrib_nbextensions，提供了多种代码补全功能，包括
1、Hinterland：根据上下文自动补全代码，支持Python和其他语言。
2、Interactive Code Snippets：自定义可交互的代码块，提高数据分析效率。
3、Codefolding：对长代码块进行折叠，提高代码阅读体验。
可通过以下代码安装和启用jupyter_contrib_nbextensions插件：
# 安装插件 !pip install jupyter_contrib_nbextensions # 启用插件 !jupyter contrib nbextension install --user !jupyter nbextension enable hinterland/hinterland
七、总结
代码补全是提高编写效率和代码质量的重要手段。Jupyter Notebook提供了内置的代码补全功能，通过Tab键、函数签名提示等方式可以快速、便捷地编写代码。此外，结合第三方插件可以进一步扩展代码补全功能，提高编写效率。
