使用了Python后，尤其是Jupyter Notebook作为Python代码的编辑器，简直爱不释手，总结了一些常用但是容易忘记的小经验，持续更新中。
1、更改打开默认目录
在windows环境中，一般通过Anaconda安装Jupyter Notebook(安装过程略)，安装好之后，一般通过直接点击Jupyter Notebook图标或打开cmd命令窗口，输入jupyter notebook打开，打开后会通过默认浏览器打开一个链接(localhost:8888/tree)，而页面内则显示C:\Users\username下的所有文件夹及文件，这通常不是我们日常用于存储代码的路径，有什么办法能打开就显示到我们常用的代码呢？
1.1、打开 cmd ，输入命令 jupyter notebook --generate-config，将生成 jupyter_notebook_config.py文件
1.2、在C:\Users\username\.jupyter 中的文件找到文件 jupyter_notebook_config.py
1.3、用记事本打开找到# c.NotebookApp.notebook_dir = ''，删掉#，修改内容为：c.NotebookApp.notebook_dir = r'E:/jupyternotebook'，其中E:/jupyternotebook为代码目录，可根据自己实际情况修改
1.4、重新启动Jupyter Notebook，浏览器打开的默认目录即为：E:/jupyternotebook
2、配置Jupyter Notebook远程设置
安装好Anaconda以后直接在cmd上输入jupyter notebook便可以在浏览器中使用。但是它默认只能在本地访问，如果想把它安装在服务器上，然后在本地远程访问，则需要进行如下配置：
2.1、登录远程服务器（以xshell为例，在windows上远程登录Centos7系统的服务器，未使用过的可以自行百度），安装Anaconda（linux系统的安装也请自行百度）
2.2、生成配置文件，输入命令 jupyter notebook --generate-config，将生成 jupyter_notebook_config.py文件（已经生成的可以忽略，注意这个是远程服务器上的操作）
2.3、创建密码，在远程服务器上，输入python，进入python编码环境（其中输入的密码需要记住，后续使用登录需要用到，生成的sha1:……等一串字符串也需要复制下来备用）
In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password:
Verify password:
Out[2]: 'sha1:da76b421673a:38745290d3bcd3d83c82f18c63968a41f1140274'
2.4、编辑配置文件，$vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py，添加如下内容，并保存
c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.password = 'sha1:da...生成的密文'
c.NotebookApp.open_browser = False #此处是关闭了服务器端的浏览器打开
c.NotebookApp.port =8888 #指定访问端口
2.5、在远程服务器端输入jupyter notebook启动，然后在本地浏览器输入http://远程服务器IP:8888，可以看到jupyter的登陆界面，登录输入之前的密码，即可登录使用。
3、Python2与Python3的切换与快捷方式
有时候由于Python2与Python3的代码不兼容（比如：使用Python2进行的机器学习生成的训练结果保存了，但是训练集丢失了，Python3又无法读取训练结果，也没有准确的训练集重新训练，只能两个版本暂时共存），Python2与Python3不得不同时存在，如果是使用Anaconda，则又如下方式可以方便通用（如果已经安装了Python2与Python3，可以参考此文章https://www.cnblogs.com/shabbylee/p/6792555.html）
3.1、两个版本共存的安装，先装一个Anaconda2，再装一个Anaconda3，后装的安装目录需要在D:\Anaconda2\envs之下，此处可以简称为py3
3.2、创建快捷命令访问Python2和Python3，可以在桌面新建记事本，根据需要输入如下内容，并更改后缀为.bat，使用时双击即可（还可以参考https://www.cnblogs.com/linkxu1989/p/6691881.html）
#切换python3
call activate py3
call jupyter notebook
#切换Python2
call jupyter notebook
