Colaborator,最强Python爆款编辑器，没有之一

不需要进行任何设置就可以使用，完全在云端运行，免费，这重要的是配置很强，可以满足大家平时的使用。对于缺乏好机器，天天鼓捣大数据，神经网络的，这绝对是一个大的福利。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和亮点。

1)准备阶段

Colaboratory是一款谷歌服务，这里我推荐使用chrome浏览器+谷歌访问助手，这样在访问谷歌相关网站的时候就非常的方便。另外，Colaboratory的正常使用需要依托谷歌账号，如果没有的话建议注册一个。

以上工作都完成后，就可以登陆Colaboratory网站来体验一番了，下面这幅图就是Colaboratory(以下简称colab) 的介绍页面。

油管上有一个3分钟对它的介绍，感兴趣的可以去看看

2)基本用法

用过jupyter notebook的朋友应该对这个界面非常的熟悉，事实上colab的操作与普通的notebook相似度非常高，下面我们就新建一个Python3的notebook(下图)，简单地演示一下它的基本用法。

在下图中的代码框中输入Python代码，点击左侧的按钮执行程序，就会在下方输出打印结果，由于程序第一次运行之前colab会自动连接云端服务器，所以速度可能会有点慢。

值得一提的是，上面这个代码框可不是只能执行Python代码，你还可以把它当作ubuntu的终端来使用，只不过要在所有需要执行的指令之前加一个“!”号。我们如果想查看当前的云端服务器中自带了哪些Python库的话，可以执行“pip list”指令，结果如下:

通过测试我们可以知道colab上基本安装了我们使用比较多的库，不需要我们再去安装了，这是不是很方便。

如果我们需要安装Python库，可以直接输入“pip install 库名”

更重要的是colab还带有代码出错查找，在Stack Overflow上搜索错误原因，是不是很棒！

1).常用配置

一是"工具"中的偏好设置(下图)，在这里可以设置主题背景（共分light和dark两种）、缩进宽度等风格，有趣的是colab还自带coding特效，如果威力等级一栏选择了“many power”，那么在写代码的过程中就会产生非常炫酷的效果。

二是“修改”中的笔记本设置，这里可以设置运行时的python版本和硬件加速器。说到这里不得不佩服谷歌，居然提供了GPU和CPU两种加速模式，只要在选项中进行设置，就可以免费获取额外的算力，这下通过在线编辑器使用TensorFlow就非常合适了，事实也是如此，吴恩达最新的TensorFlow课程代码就是在colab上编译运行的。

除此之外，colab还允许通过共享的方式邀请他人共同讨论、完善代码;如果你不想将代码放到云端服务器中运行， 还可以连接本地的开发环境运行程序。也可以将colab与github相关联，把notebook中的代码备份到GitHub中...关于这些内容，本文不进行详细说明，有兴趣的小伙伴可以自行尝试。

云计算

让我们摆脱了装备的限制，不管什么设备，只要能连上 谷歌的网络服务，就可以使用云端的服务器，处理云端的数据集；同时，对于工作地点不固定的人来说，也省去了反复配置环境和拷贝文件的麻烦。

然而，colab给自己的定位却是旨在帮助传播机器学习培训和研究成果，所以Colab还关联了一个非常优秀的机器学习学习平台。

点击上图中的“完整课程网站”链接进入教学网站，这里不仅有非常完善的学习资料，还可以根据每个人的基础制定不同的学习计划，更难得的是，无论视频、语音还是文字资料都可以选择中文模式。

关于Colaboratory简单介绍到这里，最强爆款编辑器，没有之一，大家快去看看，学习一下吧

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