一、多语言支持
JupyterPython不仅支持Python语言，而且还能够支持其他几十种语言、如R、Julia、Scala等。所以，我们可以在同一个工具中轻松切换不同的语言环境。
为了实现这一点，需要通过以下指令来安装特定的内核，在JupyterNotebook中安装和启动特定的内核:
!pip install -q pyodbc
!pip install -q sparkmagic
!pip install -q pixiedust
!pip install -q jupyterthemes
例如，在上述内核中，sparkmagic提供了连接JupyterNotebook和远程计算集群的功能，用于在JupyterNotebook中进行Spark应用程序代码和分析，pixiedust则可帮助用户通过交互式Web应用程序来探索数据。
二、交互式工具
JupyterPython是一个交互式工具套件。它提供了一个基于Web的用户界面以及一组扩展工具，以便更轻松地在多个Notebook中管理和组织代码和文档。通过它，我们可以轻松建立、编写并共享笔记。
JupyterPython支持多窗口功能，可以同时查看代码和输出，甚至在同一时间内工作在不同的Notebook上。通过它，开发人员不仅可以快速地测试他们的代码，而且可以直接在Notebook中企业上生产环境。此外，JupyterPython还提供了一些有用的交互式工具，如JupyterDashboards，可帮助用户快速轻松地设计交互式面板。
要简单创建一个交互式工具，使用以下代码段即可：
from ipywidgets import widgets
from IPython.display import display
btn = widgets.Button(description='Click me')
display(btn)
def btn_click_handler(sender):
print('Hello from JupyterPython')
btn.on_click(btn_click_handler)
三、数据可视化
除了支持多语言、交互式工具外，JupyterPython还具有优秀的数据可视化功能，内置直观而灵活的Matplotlib和Seaborn图形库，帮助分析人员更快速地了解数据。
例如，以下代码段使用Matplotlib水平条形图将数据可视化：
import matplotlib.pyplot as plt
year = [2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]
gender = ['female', 'male', 'female', 'male', 'female', 'male']
salary = [36000, 60000, 63000, 67000, 85000, 95000]
plt.barh(year, salary, color=['lightblue', 'pink'])
plt.ylabel('Year')
plt.xlabel('Salary')
plt.title('Salary by Gender and Year')
for i, v in enumerate(salary):
plt.text(v, year[i], str(v))
plt.show()
以上代码段会创建一个以下图标，帮助分析人员更好地了解数据：
四、共享和交流
JupyterPython提供了多种共享和交流笔记的方式，包括电子邮件、GitHub、ShareNotebook等，使用户更轻松地分享和协作。
可使用以下命令将代码、笔记和其他文件推送到GitHub仓库：
!git init
!git remote add origin https://github.com/user/repo.git
!git add .
!git commit -m "initial commit"
!git push origin master
此外，可以使用以下命令从GitHub克隆Notebook，然后再编辑它：
!git clone https://github.com/user/repo.git
!jupyter-notebook repo/notebook.ipynb
最后，还可以使用ShareNotebook共享JupyterNotebook：
!pip install jupyter_contrib_nbextensions
!jupyter contrib nbextension install --user
!jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension
这样，就可以在弹出的配置窗口中设置公共访问和分享的其他选项。
总结
总之，JupyterPython提供了强大、灵活、易于使用的统一交互式编程环境，与其他工具相比，它具有更广泛的用途和更强大的后端支持。同时，JupyterPython还是一个极其易于扩展的工具，非常适合数据科学家、数据分析师和工程师。无论是进行数据分析还是开发，JupyterPython的多语言支持、交互式工具、数据可视化和共享和协作功能都是非常有价值、重要的。
