启动Jupyter Notebook后创建Python 3文件，在单元格输入代码如print("Hello, Jupyter!")，用Shift+Enter运行并查看输出，掌握快捷键提升操作效率，确保环境安装所需库，可保存为.ipynb或导出为.py、HTML等格式。
在 Jupyter Notebook 中运行 Python 代码非常直观，适合数据分析、教学和快速原型开发。你只需要启动 Jupyter 并在一个代码单元格中输入 Python 语句，然后执行即可。
启动 Jupyter Notebook
打开终端（Windows 上可用命令提示符或 PowerShell），输入以下命令：
jupyter notebook这会启动服务器并在浏览器中打开 Jupyter 的界面，默认地址是 http://localhost:8888。你可以通过该页面创建新的 Notebook 或打开已有文件。
创建并运行 Python 代码单元格
点击“New”按钮，选择“Python 3”内核，新建一个 Notebook。你会看到一个空白的代码单元格。
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在单元格中输入任意 Python 代码，例如：
print("Hello, Jupyter!")按下 Shift + Enter 或点击工具栏的“Run”按钮来执行该单元格。输出会直接显示在单元格下方。
”扩展PHP“说起来容易做起来难。PHP已经进化成一个日趋成熟的源码包几十兆大小的工具。要骇客如此复杂的一个系统，不得不学习和思考。构建本章内容时，我们最终选择了“在实战中学习”的方式。这不是最科学也不是最专业的方式，但是此方式最有趣，也得出了最好的最终结果。下面的部分，你将先快速的学习到，如何获得最基本的扩展，且这些扩展立即就可运行。然后你将学习到 Zend 的高级 API 功能，这种方式将不得
常用操作与技巧
掌握几个快捷键能显著提升效率：
- Shift + Enter：运行当前单元格并跳转到下一个
- Ctrl + Enter：运行当前单元格但不移动
- Alt + Enter：运行当前单元格并在下方插入新单元格
- a 或 b（命令模式下）：在当前单元格上方或下方插入新单元格
- d, d（连按两次 d）：删除当前单元格
确保你在正确的内核环境下安装了所需库，比如使用 pip 或 conda 安装 pandas、numpy 等，否则运行时会报错模块未找到。
保存与导出 Notebook
Jupyter 会自动定期保存你的工作，也可以手动点击“Save”图标或按 Ctrl + S 保存为 .ipynb 文件。
若要分享或转换格式，可通过“File → Download as”导出为 Python 脚本（.py）、HTML、PDF 等格式。
基本上就这些。只要环境配置好，写和运行 Python 就像在交互式笔记本里做实验一样自然。
