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其实，不只是iPad，手机也能够。
640?wx_fmt=jpeg （由于微信大众号外部链接的约束，文中的部分链接或许无法正确翻开。如有需求，请点击文末的“阅览原文”按钮，拜访能够正常显现外链的版别。）
痛点 我安排过几回线下编程工作坊，带着同学们用Python处理数据科学问题。
其间最让人头疼的，便是运转环境的装置。
640?wx_fmt=png 脚踏实地地讲，参与工作坊之前，我现已做了认真预备。
例如集成环境，选用了对用户很友爱的Anaconda。
代码在我的Macbook电脑上跑，没有问题。还拿到学生的Windows 7上跑，也没有问题。这才上传到了Github。
在发布的教程文章里，我也现已把装置软件包的阐明写得十分具体。
640?wx_fmt=png 还针对 Anaconda 这一 Python 运转环境的装置和运转，专门录制了视频。
640?wx_fmt=png 可是，工作坊现场遇见的问题，依然形形色色。
有的是操作系统。例如你或许用Windows 10。实话实说，我确实没用过。拿着Surface端详，连装置后的Anaconda文件夹都找不到在哪儿。
有的是编码。不同操作系统，有的默认中文编码是UTF-8，有的是GBK。相同一段中文文本，我这儿显现一切正常，你那里便是乱码。
有的是套件路径。来参与工作坊前，你或许看过我一些教程，并装置了 Python 2.7 版别 Anaconda。来到现场，一看需求 Python 3.6 版别，你就又装置了一份新的。成果履行起来，你底子分不清运转的 Python, pip 指令来自哪一个套件，更搞不清楚软件包究竟装置到哪里去了。再加上虚拟环境装备，你就要抓狂了。
还有的，甚至是网络拥塞问题。由于有时需求现场装置调用体积庞大的软件包，几十台电脑“预备——齐”一同争抢有限的Wifi带宽，后果可想而知。
痛定思痛，我决议改动一下现状。
现在的教程只供给根底源代码。对于许多新手同学来说，是不够的。
许多同学，就倒在了装置依靠软件包的路上，继而干脆放弃了。
变通的办法有许多。例如干脆录制代码履行视频给你看。
可是正如我在《MOOC教育，什么最重要？》一文中说过的，学习过程里，反馈最重要。
你需求能运转代码，而且第一时间取得成果反馈。
在此根底上，你还得能修正代码，比照前后履行成果的不同。
我得给你供给一个直接能够运转的环境。
零装置，自然也就没了上述烦恼。
这个事儿或许吗？
我研究了一下，没问题。
只需你的设备上有个现代化浏览器（包括但不限于Google Chrome, Firefox, Safari和Microsoft Edge等）就行。
IE 8.0？
那个不可，赶紧晋级吧！
读到这儿，你应该想明白了。由于只挑浏览器，不挑操作系统，所以别说你用Windows 10，你便是用iPad，都能运转代码。
测验 请你翻开浏览器，输入这个链接（http://t.cn/R35fElv）。
看看会发生什么？
我这儿用iPad给你演示。
一开始会有个发动界面出来。请你稍等10几秒钟。
640?wx_fmt=jpeg 然后，你就能看到熟悉的Python代码运转界面了。
640?wx_fmt=jpeg 这个界面来自 Jupyter Lab。
你能够将它理解为 Jupyter Notebook 的增强版，它具备以下特征：
代码单元直接鼠标拖动；
一个浏览器标签，可翻开多个Notebook，而且分别运用不同的Kernel；
供给实时烘托的Markdown编辑器；
完整的文件浏览器；
CSV数据文件快速浏览
……
图中左侧分栏，是工作目录下的悉数文件。
右侧翻开的，是咱们要运用的ipynb文件。
为了证明这不是逗你玩儿，请你点击右侧代码上方东西栏的运转按钮。
点击一下，就会运转出当前地点代码单元的成果。
不断点击下来，你能够看见，成果都被正常烘托。
640?wx_fmt=jpeg 连图像也能正常显现。
640?wx_fmt=jpeg 甚至连下面这种需求必定运算量的可视化成果，都没问题。
640?wx_fmt=jpeg 为了证明这不是变魔术，你能够在新的单元格，写一行输出句子。
就让Python输出你的名字吧。
假如你叫 Chuck，就这样写：
print("Hello, Chuck!") 把它替换成你自己的姓名，看看输出成果是否正确？
640?wx_fmt=jpeg 其实，又何止是iPad而已？
你假如足够勇(sang) 于(xin) 尝(bing) 试(kuang)，手机其实也是能够的。
就像这样。
640?wx_fmt=jpeg 流程 下面我给你讲讲，这种作用是怎样做出来的。
咱们需求用到一款东西，叫做 mybinder 。它能够协助咱们，把 github 上的某个代码仓库（repo），快速转化成为一个可运转的环境。
注意 mybinder 为咱们供给了云设施，也便是计算资源和存储资源。因而即便许许多多的用户同时在线运用同一份代码转化出来的环境，也不会互相冲突。
咱们先来看看，怎样预备一个可供 mybinder 顺利转化的代码仓库。
我为你供给的样例在这儿（http://t.cn/R35MEqk）：
640?wx_fmt=png 顺便说一句，这个样例来自于我的数据科学系列教程之《如何用Python处理自然语言？（Spacy与Word Embedding）》。感兴趣的同学能够点击链接，检查原文。
在该 GitHub 页面展现的文件列表中，你需求注意以下3个文件：
demo.ipynb
environment.yml
postBuild
其间demo.ipynb便是你在上一节看到的包括源代码的Jupyter Notebook文件。你需求首先在本地装置相关软件包，而且运转测试通过。
假如在你本地运转都有错误，放到云上去，想必也难以正常运转。
environment.yml文件十分重要，它来告知 mybinder ，需求如何为你的代码运转预备环境。
咱们翻开看看该文件的内容：
dependencies: - python=3 - pip: - spacy - ipykernel - scipy - numpy - scikit-learn - matplotlib - pandas - thinc 这个文件首先告知 mybinder ，你的 Python 版别。咱们选用的是 3.6 版。所以只需求指定 python=3 即可。mybinder 会主动为你下载装置最新的。
然后这个文件阐明需求运用 pip 东西装置哪些软件包。咱们需求把一切依靠的装置包都罗列出来。
这便是之前，我总在教程里给你阐明的那些预备过程。
可是这还没有完，由于 mybinder 只是为你装置好了一些软件依靠。
这儿还有两个过程需求处理：
为了剖析语义，咱们需求调用预训练的Word2vec模型，这需求 mybinder 为咱们提前下载好。
Jupyter Notebook 翻开后，应当运用的 kernel 名称为 wangshuyi ，这个 kernel 现在还没有在 Jupyter 里边注册。咱们需求 mybinder 代庖。
为了完成上述两个过程，你就需求预备最终一个postBuild文件。
它的内容如下：
python -m spacy download en python -m spacy download en_core_web_lg python -m ipykernel install --user --name=wangshuyi 跟它的名字相同。它是在 mybinder 依据 environment.yml 装置了依靠组成后，依次履行的指令。假如你的代码需求其他的指令供给环境支持，也能够放在这儿。
至此，你的预备工作就算结束了。
魔法表演正式开始。
请翻开 mybinder 的网址（https://mybinder.org/）。
640?wx_fmt=png 在 “GitHub repo or URL” 一栏，填写咱们的 github 代码仓库链接，即：
https://github测试数据/wshuyi/demo-spacy-text-processing 咱们希望一进入界面，就主动翻开 demo.ipynb ，因而需求在“Path to a notebook file (optional)”一栏填写demo.ipynb 。
这时，你会发现“Copy the URL below and share your Binder with others:”一栏中，呈现了你的代码运转环境网址。
https://mybinder.org/v2/gh/wshuyi/demo-spacy-text-processing/master?filepath=demo.ipynb 点击右侧的“仿制”按钮保存到你的记事本里边。将来找到你转化好的运转环境，就全赖它了。
妥善保存地址后，点击“Launch”按钮。
640?wx_fmt=png 根据你的依靠装置包数量等因素，你需求等待的时间长短不一。可是只有第一次构建的时分，需求花一些时间。
今后每一次调用履行，就都会十分快了。
构建结束后， mybinder 会主动为咱们开启对应的运转环境。
640?wx_fmt=png 很有成就感吧！
测试一下，能够正常运转代码，就证明咱们成功了。
可是你会发现，不对啊！
老师你方才用 iPad 展现的，不是高档版的 Jupyter Lab 吗？怎样又变成了 Jupyter Notebook 了？
我也想要高档版！
别着急。
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