Jupyter ノートブックサーバーの管理
PyCharm では、次のサーバータイプを使用してコードセルを実行できます。
管理対象サーバー – 現在のプロジェクトのために PyCharm によって自動的に起動される Jupyter サーバー。PyCharm を閉じると終了します。
外部サーバー – URL とトークンを指定して接続する Jupyter サーバーであればどれでも使用できます。ローカルマシンでもリモートマシンでも実行できます。
マネージド Jupyter サーバーを追加
へ
または、プロジェクトディレクトリを右クリックし、コンテキストメニューからを選択します。
開いたウィンドウで、
構成の追加をクリックするか、Alt+Insert を押して IDE 管理サーバーを選択します。
管理対象サーバーの構成の詳細については、管理対象サーバーをセットアップするを参照してください。
新しく作成したサーバーを現在のノートブックに自動的に選択する場合は、OK をクリックします。

外部 Jupyter サーバーを追加
へ
または、プロジェクトディレクトリを右クリックし、コンテキストメニューからを選択します。
開いたウィンドウで、
構成の追加をクリックするか、Alt+Insert を押して外部サーバーを選択します。
外部サーバーの構成の詳細については、外部サーバーを設定するを参照してください。
新しく作成したサーバーを現在のノートブックに自動的に選択する場合は、OK をクリックします。
管理対象サーバーをセットアップする
Jupyter ノートブックツールバー上のサーバーのリストをクリックし、コンテキストメニューから Jupyter サーバーの構成を選択します。

開いたウィンドウで、管理対象サーバーを選択します。
管理対象サーバーは、Jupyter ノートブックの実行方法を自動的に選択します。サーバー設定を手動で行うには、チェックボックスをオフにしてください。
実行モードを選択します:
コマンドライン引数フィールドを使用してサーバー設定を設定します。
環境変数を設定し、値を割り当てます。
Jupyter サーバーは、トークン(URL に含まれる)またはユーザー定義のパスワードで保護できます。Jupyter サーバーがパスワードで保護されている場合は、パスワードフィールドにパスワードを入力してください。
詳細は、Jupyter ノートブックサーバーのセキュリティ(英語)を参照してください。
IPython カーネルはすぐに使用できるため、追加のセットアップは必要ありません。
OK をクリックして変更を適用し、ウィンドウを閉じます。
外部サーバーを設定する
Jupyter ノートブックツールバー上のサーバーのリストをクリックし、コンテキストメニューから Jupyter サーバーの構成を選択します。

または、プロジェクトビュー Alt+1 でサーバーを右クリックし、コンテキストメニューから を選択します。
開いたウィンドウで、構成する外部サーバーを選択します。
名前フィールドで、外部サーバーの名前を設定します。
サーバー URL フィールドに、外部 Jupyter サーバーへの接続を確立するためのアドレスを指定します。ターゲット URL には、サーバー名またはそのアドレスとアクセストークンを含める必要があります。
ローカルマシン上で利用可能な Jupyter インスタンスを自動的に検出するには、ローカルサーバーを発見をクリックします。サーバーが見つかった場合、URL とトークンが自動的に入力されます。
タイプで、必要なサーバータイプを選択します。
このオプションを使用して、ローカルまたはリモートマシン上で実行されている標準の Jupyter Notebook または JupyterLab インスタンスに接続します。
必要な認証トークンまたはパスワードを入力してください。

このオプションを使用して、JupyterHub インスタンスに接続します。
次のいずれかを指定します。
ログイン資格情報を使用して認証を行う場合は、ユーザー名、パスワード、ハブの URL。
トークンベースの認証が使用されている場合、アクセストークンが含まれる実行中の Jupyter ノートブックサーバーへの直接 URL。

このオプションを使用して、AWS セージメーカーインスタンスまたは別のクラウドソリューションに接続します。
トークンは不要で、署名済み URL を直接使用できます。

サーバーにプロキシ接続が必要な場合は、IDE プロキシを使用するチェックボックスを選択します。
対応する設定を構成するには、HTTP プロキシページを参照してください。
セットアップを確認するには、接続のテストをクリックします。
OK をクリックして変更を適用し、ウィンドウを閉じます。
外部サーバーファイルの管理
外部 Jupyter サーバーに接続すると、そのファイルがプロジェクトビューに表示されます。外部 Jupyter サーバーのファイルは、ローカルプロジェクトの一部であるかのように、作成、開く、編集、削除できます。例:
ファイルを追加するには、外部サーバーディレクトリまたはその中のパッケージを右クリックし、コンテキストメニューから新規を選択します。必要なファイルタイプを選択します。
詳細は、任意の拡張子を持つを参照してください。

ファイルを削除するには、外部サーバーディレクトリでファイルを右クリックし、コンテキストメニューから削除 Delete を選択します。

Jupyter サーバーを削除する
に移動します。
開いたウィンドウで、削除するサーバーを選択し、
構成の除去をクリックするか、Delete を押します。
あるいは、外部サーバーを削除するには、プロジェクトビュー Alt+1 でサーバーを右クリックし、コンテキストメニューから Delete を選択します。
ローカル Jupyter サーバーを起動する
Jupyter ノートブックツールバーのサーバーリストをクリックし、コンテキストメニューから起動するサーバーを選択します。
Jupyter サーバーを実行するには、任意のコードセルを実行します。セルの実行を開始すると、PyCharm は使用可能なポート (デフォルトでは 8888 ポート) を使用して、ローカルホスト上で Jupyter サーバーを起動します。Jupyter サーバーツールウィンドウに切り替えて、サーバーの構成の詳細をプレビューできます。

Jupyter サーバーを停止する
実行中のサーバーを停止するには、Jupyter サーバーツールウィンドウに切り替えて、 Jupyter サーバーの停止をクリックします。サーバーログウィンドウでステータスをプレビューします。

サーバーをシャットダウンすると、現在のセッションは終了します。次回サーバーを起動すると、以前のすべてのセッションとすべてのノートブックの実行結果が失われます。
カーネルアクション
カーネルを再起動
サーバー全体をシャットダウンしたり、他のノートブックに影響を与えたりすることなく、計算をリフレッシュしたい場合があります。現在実行中のカーネルを再起動するには、Jupyter ノートブックツールバーの をクリックします。その後、サーバーログウィンドウでカーネルのステータスを表示できます。

カーネルのシャットダウン
実行中のカーネルを完全に停止するには、Jupyter ノートブックのツールバーでサーバーリストを開き、コンテキストメニューからカーネルのシャットダウンを選択します。この操作により、現在のカーネルセッションが終了します。

スイッチカーネル
利用可能なカーネルが 2 つ以上あり、別のカーネルに切り替える必要がある場合は、Jupyter ノートブックのツールバーでサーバーリストを開きます。コンテキストメニューからスイッチカーネルを選択し、ドロップダウンリストから必要なカーネルを選択してください。

カーネルをサーバーに接続する
リモート Jupyter サーバーを選択してノートブックを開くと、最初のセルの実行後にカーネルリストが自動的に使用できるようになります。
ただし、セルを実行する前に手動でサーバーに接続することも可能です。外部サーバーを追加した後、Jupyter ノートブックツールバーの サーバーに接続ボタンをクリックします。これにより、カーネルと Jupyter サーバー間の接続が確立されます。

関連ページ:
プロジェクトツールウィンドウ
プロジェクトツールウィンドウを使用すると、さまざまな視点からプロジェクトを確認し、新しい項目 (ディレクトリ、ファイル、クラスなど) の作成、エディターでのファイルのオープン、必要なコードフラグメントへの移動などのさまざまなタスクを実行できます。このツールウィンドウのほとんどの機能には、コンテンツペインのコンテキストメニューコマンドとして、関連するショートカットを介してアクセスします。このビューには、作成されたスクラッチファイル、クエリコンソール、拡張スクリプトを管理できるスクラッチとコンソー...
Jupyter ノートブックのサポート
PyCharm で利用可能な Jupyter Notebook 統合により、ノートブックのソースコードを編集、実行、デバッグし、ストリームデータ、イメージ、その他のメディアを含む実行出力を調べることができます。PyCharm での Notebook のサポートは次のとおりです。コーディング支援: エラーと構文のハイライト。コード補完。行コメントを作成する機能。、Python コンソールで IPython コマンドを実行する機能。専用 Jupyter Notebook デバッガー。Jupyter ノートブ...
HTTP プロキシ
デフォルトでは、PyCharm はシステムのプロキシ設定を使用します。このページを使用して、PyCharm の HTTP または SOCKS プロキシサーバーの設定をカスタマイズします。これらの設定は、プラグインのダウンロード、ライセンスの有効性の確認、インスタンス間での IDE 設定の同期、および IDE 自体のその他のタスクを実行するために PyCharm が確立する接続に影響します。プロキシなしプロキシなしで直接接続します。プロキシ設定を自動検出システムプロキシ設定 (デフォルトの動作) ま...
プロジェクトを作成する
プロジェクトを作成したら、新しい項目の追加(新しいディレクトリ、パッケージ、ファイルの作成、既存のファイルとフォルダーの追加)を開始できます。新規項目の作成:任意の拡張子を持つ以下のいずれか 1 つを実行します: プロジェクトツールウィンドウ () で、新しいファイルを作成するディレクトリまたはパッケージを選択し、メインメニューからを選択します。ディレクトリまたはパッケージを右クリックし、コンテキストメニューから新規を選択します。ディレクトリを選択し、を押します。、必要なファイルタイプを選択し...
Jupyter ノートブックコードセルの実行とデバッグ
ノートブックツールバーのアイコン、コードセルのコンテキストメニューと構造ツールウィンドウのコマンド、およびガターの実行アイコンを使用して、さまざまな方法でノートブックセルのコードを実行できます。コードセルを実行する:ショートカットとツールバーオプションを使用してコードセルを実行する次のスマートショートカットを使用して、コードセルをすばやく実行します。現在のセルを実行します。現在のセルを実行し、その下のセルを選択します。実行が完了すると、セルは編集モードのままになるため、必要に応じて変更
Data Wrangler を使用する
データラングラーは、データのクリーニングと準備を簡素化するノーコードツールです。対話的なユーザーインターフェースが提供されており、データの表示と分析、列の統計と視覚化の表示、Python コードの自動生成が可能です。オープンデータラングラー:Jupyter ノートブックを開きます。コードセルを実行するを使用してデータフレームを作成します。例: 次のコードでセルを実行します。import pandas as pd # Data data = { 'Name': ['John', 'Anna',...