Установка Jupyter Notebook для Python 3
Jupyter Notebook предлагает командную оболочку для интерактивных вычислений. Приложение Jupyter Notebook может взаимодействовать со многими языками программирования (Python, Julia, R, Haskell и Ruby) и часто используется для работы с данными, статистического моделирования и машинного обучения.
Jupyter позволяет создавать документы, объединяющие код и текст (абзацы, уравнения, цифры, ссылки и т.д.), которые помогают в представлении воспроизводимых исследований.
Данное руководство поможет установить Jupyter Notebook локально или на виртуальный сервер Ubuntu 16.04, а также ознакомит вас с основами работы данного приложения. В результате вы сможете запустить код Python 3 с помощью Jupyter Notebook на локальной машине или удалённом сервере.
Требования
1: Установка Jupyter Notebook
Jupyter Notebook можно установить с помощью пакетного менеджера pip.
Разверните среду разработки Python 3, в которую вы хотите установить Jupyter Notebook (в данном руководстве среда условно называется my_env).
Затем нужно обновить pip:
Чтобы установить Jupyter Notebook, запустите:
pip install jupyter
Приложение Jupyter Notebook установлено и готово к работе.
2: Подключение к серверу через SSH-туннель (опционально)
Если вы установили Jupyter Notebook на удалённый сервер, вам нужно подключиться к веб-интерфейсу с помощью SSH-туннеля. Jupyter Notebook использует конкретный порт (:8888, :8889), а SSH-туннель позволит защитить данные, передаваемые на этот порт сервера.
SSH-туннелирование в Mac или Linux
Если вы работаете с системами Mac или Linux, вы можете создать SSH-туннель, выполнив следующую команду SSH в новом локальном окне терминала:
Команда ssh создает SSH-подключение, а флаг –L перенаправляет данный порт локального (клиентского) хоста на хост и порт на удаленной (серверной) стороне. То есть всё, что работает на этом порте на серверной стороне, будет передаваться на тот же порт на локальной машине.
Примечание: При необходимости укажите другой номер порта вместо 8888. Вместо server_username укажите имя текущего пользователя (например, 8host), а вместо your_server_ip – IP-адрес сервера. Например:
Если команда не вернула ошибок, вернитесь в среду разработки и запустите Jupyter Notebook:
В выводе команды вы найдёте URL. Откройте в браузере на локальной машине ссылку:
По запросу предоставьте токен.
SSH-туннелирование в Windows и Putty
Если вы используете Windows, вы можете создать SSH-туннель с помощью Putty.
В поле Host Name (or IP address) укажите IP-адрес сервера, в Port укажите порт 22, в поле Saved Session укажите сессию удалённого сервера. В Connection type выберите SSH и нажмите Tunnels. Введите номер локального порта для доступа к Jupyter (выберите 8000 или выше, чтобы избежать конфликтов с другими приложениями). Укажите направление localhost:8888, где :8888 – номер порта, который использует Jupyter Notebook.
Нажмите Add, после чего порты появятся в списке Forwarded ports.
Нажмите Open, чтобы подключиться к серверу по SSH и создать туннель между указанными портами.
Откройте в браузере ссылку http://localhost:8000 (если вы указали другой номер порта, откорректируйте его), чтобы подключиться к Jupyter Notebook.
По запросу предоставьте токен.
3: Запуск Jupyter Notebook
Теперь можно запустить приложение Jupyter Notebook в терминале.
В терминале появится лог Jupyter Notebook. Как правило, при первом запуске Jupyter Notebook использует порт 8888. Чтобы узнать, какой порт использует приложение, ознакомьтесь с выводом предыдущей команды:
[I NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/8host
[I NotebookApp] 0 active kernels
[I NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: http://localhost:8888/
[I NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
.
Если вы работаете с Jupyter Notebook на локальной машине, веб-приложение Jupyter Notebook откроется в браузере по умолчанию. Если этого не произошло (или вы случайно закрыли окно), найдите в логе URL или откройте localhost:8888, чтобы подключиться.
Чтобы остановить приложение Jupyter Notebook, нажмите CTRL+C, затем Y и Enter для подтверждения.
Вы получите следующий вывод:
[C 12:32:23.792 NotebookApp] Shutdown confirmed
[I 12:32:23.794 NotebookApp] Shutting down kernels
Приложение Jupyter Notebook остановлено.
4: Использование Jupyter Notebook
Данный раздел охватывает основы работы с Jupyter Notebook.
Примечание: Если вы ещё не запустили приложение, сделайте это с помощью команды:
Вы должны подключиться к приложению Jupyter Notebook в браузере.
Jupyter Notebook – очень производительное приложение с большим количеством полезных функций.
Чтобы создать документ, выберите в выпадающем меню справа New → Python 3 в правом верхнем выпадающем меню.
Чтобы превратить Markdown в форматированный текст, нажмите клавиши Ctrl + Enter, и вы получите:
Simple Equation
Let us now implement the following equation in Pyton:
y=x 2
and print the result where x = 2
Вы можете использовать ячейки markdown для записей и создания кода. Попробуйте решить простое уравнение и получить результат на экране. Кликните по верхней ячейке, нажмите Alt+Enter, чтобы добавить новую ячейку ниже, и введите в неё следующий код:
Чтобы запустить код, нажмите Ctrl+Enter. Вы получите такой результат:
Simple Equation
Let us now implement the following equation in Pyton:
y=x 2
and print the result where x = 2
In [2]: x = 2
y = x*x
print (y)
4
Заключение
Теперь вы можете использовать Jupyter, чтобы писать воспроизводимый код Python и заметки в markdown. Чтобы получить быструю справку по Jupyter Notebook, выберите Help → User Interface Tour в верхнем меню навигации.
Установка Jupyter Notebook для Python 3 в Ubuntu 18.04
Открытое веб-приложение Jupyter Notebook предоставляет командную оболочку для интерактивных вычислений, визуализации и т.п. Этот инструмент совместим с несколькими языками, включая Python, Julia, R, Haskell и Ruby. Он часто используется для работы с данными, статистического моделирования и машинного обучения.
В этом мануале вы узнаете, как установить и настроить Jupyter Notebook на сервере Ubuntu 18.04, а также научитесь работать с документами (notebook). Notebook – это документы приложения Jupyter Notebook, которые могут содержать как компьютерный код, так и элементы форматированного текста (абзацы, уравнения, рисунки, ссылки и тд.), что помогает описывать и распространять исследования.
В результате вы сможете запустить код Python 3 с помощью Jupyter Notebook на удаленном сервере.
Требования
Для работы вам понадобится свежий сервер Ubuntu 18.04 с пользователем sudo и настроенным брандмауэром. Начальная настройка сервера описана здесь.
1: Установка Python
Для начала нужно установить зависимости виртуальной среды Python из репозиториев Ubuntu. Ubuntu 18.04 поставляется с предустановленным Python 3.6. Немого позже мы установим другие пакеты с помощью менеджера пакетов pip.
Обновите индекс локальных пакетов:
Установите pip и заголовки Python:
sudo apt install python3-pip python3-dev
Теперь можно настроить виртуальную среду Python, в которой будет установлено приложение Jupyter.
2: Создание виртуальной среды для Jupyter
Виртуальная среда обеспечивает изолированное пространство для проектов Python, благодаря чему все проекты могут иметь индивидуальный набор зависимостей и использовать разные версии одной программы, что при этом никак не повлияет на работу системы.
Установив зависимости, можно создать такую среду.
Для начала нужно получить команду virtualenv. Это можно сделать с помощью pip. Обновите pip и установите нужный пакет:
После установки virtualenv можно начать работу над средой. Создайте отдельный каталог для файлов проекта и перейдите в него. Здесь мы назовем его условно my_project_dir, а вам лучше выбрать какое-то описательное название.
В этом каталоге создайте виртуальную среду Python. Для примера она называется здесь my_project_env.
Эта команда создаст каталог my_project_env в вашем каталоге my_project_dir. Внутри будет установлена локальная версия Python и pip. Их можно использовать для установки и настройки изолированной среды Python для Jupyter.
Перед установкой Jupyter нужно активировать виртуальную среду. Вы можете сделать это, набрав:
Ваша командная строка должна измениться – она отразит, что вы сейчас работаете в виртуальной среде Python. Она будет выглядеть примерно так:
Теперь вы готовы установить Jupyter в эту виртуальную среду.
3: Установка Jupyter
Активировав среду, вы можете установить Jupyter с помощью локальной версии pip.
pip install jupyter
Примечание: В виртуальной среде (когда командная строка начинается с (my_project_env)) используйте команду pip вместо pip3, даже если работаете с Python 3. Копия инструмента в виртуальной среде всегда называется pip, независимо от версии Python.
Итак, вы успешно установили все программное обеспечение, необходимое для запуска Jupyter. Теперь можно запустить его.
4: Запуск Jupyter Notebook
Теперь у вас есть все необходимое для запуска Jupyter Notebook. Чтобы запустить приложение, выполните следующую команду:
В терминале появится лог действий Jupyter Notebook. Документы Jupyter Notebook запускаются на определенном порте. Первый запущенный документ обычно использует порт 8888. Чтобы уточнить номер порта, на котором работает Jupyter Notebook, обратитесь к выводу команды, использованной для его запуска:
[I 21:23:21.198 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /run/user/1001/jupyter/notebook_cookie_secret
[I 21:23:21.361 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/8host/my_project_dir
[I 21:23:21.361 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 21:23:21.361 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72
[I 21:23:21.361 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[W 21:23:21.361 NotebookApp] No web browser found: could not locate runnable browser.
[C 21:23:21.361 NotebookApp] Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,
to login with a token:
http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72
Если вы используете Jupyter Notebook на локальном компьютере (а не на удаленном сервере), вы можете просто перейти к отображаемому URL-адресу и подключиться к Jupyter Notebook. Если вы используете Jupyter Notebook на удаленном сервере, вам необходимо подключиться к серверу через SSH-туннелирование, как описано в следующем разделе.
На этом этапе вы можете оставить SSH-соединение открытым и Jupyter Notebook включенным, либо же выйти из приложения и перезапустить его после настройки SSH-туннелирования. Проще, конечно, остановить процесс Jupyter Notebook. Мы запустим его снова позже, когда будет готов туннель SSH. Чтобы остановить процесс Jupyter Notebook, нажмите CTRL+C, введите Y и нажмите Enter для подтверждения. На экране появится следующее:
[C 21:28:28.512 NotebookApp] Shutdown confirmed
[I 21:28:28.512 NotebookApp] Shutting down 0 kernels
5: Подключение к серверу по SSH-туннелю
В этом разделе вы узнаете, как подключиться к веб-интерфейсу Jupyter Notebook с помощью SSH-туннелирования. Поскольку каждый документ Jupyter Notebook будет работать по отдельному порту на сервере (например: 8888,: 8889 и т. д.), туннели SSH позволят безопасно подключаться к нужному порту.
В следующих двух подразделах рассказано, как создать SSH-туннель на Mac или Linux и в Windows. Пожалуйста, выполните подраздел, подходящий для вашего локального компьютера.
SSH-туннелирование на Mac или Linux
Если вы используете Mac или Linux, создание туннеля SSH аналогично процедуре входа по SSH на удаленный сервер. Только при этом в команде ssh будут дополнительные параметры.
Туннелирование SSH можно выполнить с помощью следующей команды SSH в новом окне терминала локальной машины:
При желании измените порт 8888 на любой другой, если он уже используется другим процессом.
server_username – это имя вашего пользователя (например, 8host) на сервере, а your_server_ip – это IP-адрес сервера.
Например, если имя пользователя – 8host, а адрес – 203.0.113.0, то команда будет выглядеть так:
Вы получите вывод с URL. В браузере на локальном компьютере откройте веб-интерфейс Jupyter Notebook по URL-адресу, который начинается с http://localhost:8888. Убедитесь, что номер токена включен, или введите токен при запросе по адресу http://localhost:8888.
SSH-туннелирование в Windows через Putty
В системе Windows SSH-туннель можно создать с помощью Putty.
Сначала введите URL или IP-адрес сервера в поле Host Name (or IP address).
Затем нажмите кнопку SSH в нижней части левой панели, чтобы развернуть меню, и нажмите Tunnels. Введите номер локального порта, который будет использоваться для доступа к Jupyter на локальном компьютере. Выберите порт 8000 и выше, чтобы не занимать порты, используемые другими сервисами, и установите назначение localhost:8888 (где 8888 – это номер порта, на котором работает Jupyter Notebook).
Теперь нажмите кнопку Add, после чего порты должны появиться в списке Forwarded ports.
Затем нажмите кнопку Open, чтобы подключиться к серверу через SSH и туннелировать нужные порты. Перейдите по адресу http://localhost:8000 (укажите порт, который вы выбрали) в браузере, чтобы подключиться к Jupyter Notebook на сервере. Убедитесь, что номер токена включен, или введите токен при запросе по адресу http://localhost:8888.
6: Работа с Jupyter Notebook
В этом разделе мы рассмотрим основы использования Jupyter Notebook. Если в данный момент экземпляр Jupyter Notebook остановлен, запустите его с помощью команды jupyter notebook.
Теперь вы должны быть подключены к нему с помощью веб-браузера. Jupyter Notebook очень мощный и имеет много функций. В этом разделе описаны некоторые основные функции, которые помогут вам начать работу. Jupyter Notebook показывает все файлы и папки в каталоге, из которого он запускается, поэтому при работе над проектом очень важно запускать его из каталога проекта.
Чтобы создать новый документ, выберите New > Python 3 в правом верхнем выпадающем меню.
Чтобы превратить Markdown в форматированный текст, нажмите сочетание клавиш Ctrl + Enter.
Вы можете использовать ячейки markdown, чтобы делать заметки и документировать свой код. Давайте выполним это простое уравнение и выведем результат на экран. Кликните на верхнюю ячейку, затем нажмите Alt + Enter, чтобы добавить ячейку под ней. Введите следующий код в новой ячейке.
Чтобы запустить код, нажмите Ctrl + Enter. На экране появится результат.
Теперь вы можете импортировать модули и использовать документы, как и в любой другой среде разработки Python!
Заключение
Поздравляем! Теперь вы можете писать воспроизводимый код Python и создавать заметки в Markdown с помощью Jupyter Notebook. Быстрый обзор Jupyter Notebook можно получить прямо из интерфейса, для этого выберите Help > User Interface Tour в верхнем меню навигации.
Создание и настройка портативной сборки Jupyter Notebook и Lab на Windows. Часть 1
Всем привет. Когда я начинал изучение Python, устанавливал впервые Jupyter Notebook, потом пытался передать с созданное в нём приложение на предприятие, я часто сталкивался с различными проблемами. То кириллица в имени пользователя мешает, то настройки не перенеслись, то ещё чего-то. Все эти проблемы я преодолел в основном самостоятельно, используя Google и затратив немало времени на их решение.
По мере роста опыта я научился создавать папку, в которой лежит переносимое с одного компьютера на другой виртуальное окружение Python, настройки Jupyter и Matplotlib, портативные программы (ffmpeg и др.) и шрифты. Я мог написать дома программу, скопировать всю эту папку на компьютер предприятия, и быть уверенным, что ничего не потеряется и не сломается на ровном месте. Потом я подумал, что такую папку можно дать и новичку в Python, и он получит полностью настроенную и переносимую среду.
Оглавление
Введение
Наконец, если все проблемы позади, могут возникнуть трудности передать приложение другому пользователю. Я сталкивался с ситуацией, когда созданное мною виртуальное окружение для Python отказывалось работать на другом компьютере. Кроме того, Jupyter Notebook и Matplotlib хранят свои настройки в папке пользователя, что усложняет перенос приложений, использующих специфичные настройки.
Решением описанных выше проблем будет создание полностью портативной сборки Jupyter Notebook и/или Jupyter Lab на Windows. Она хранит в себе интерпретатор Python, его библиотеки и настройки, настройки всех необходимых сторонних библиотек, включая Matplotlib и Jupyter, не привязано к имени пользователя и не будет ругаться, если вы запустите её на другом компьютере. Мы можем упаковать такую сборку в архив, либо написать скрипт или программу, которая создаст такую же сборку на компьютере абсолютного новичка. Более продвинутым пользователям портативная сборка может быть полезна тем, что она позволяет хранить окружение Python и настройки библиотек в разных местах. Вы можете разместить папку с настройками в специальное место, которое синхронизируется с облачным хранилищем: Dropbox, облако Mail.ru*, Яндекса или Google. За счёт этого на всех компьютерах автоматически получится локально работающая среда с одинаковыми настройками.
Для простоты восприятия материала я решил описать создание портативной сборки под Windows. Но эта инструкция с минимальными изменениями годится для создания сборки на Linux и Mac OS. Статья в первую очередь предназначена для новичков, поэтому я постарался описать как можно подробнее и проще для восприятия.
Статья состоит из двух частей. В первой части мы создадим портативную сборку, во второй займёмся настройками для Jupyter Notebook, Jupyter Lab, IPython и Matplotlib.
Краткая инструкция по созданию портативной сборки Jupyter
Создайте следующую структуру каталогов для портативной сборки Jupyter:
Создайте виртуальное окружение для Python с помощью conda *:
Активируйте окружение и установите пакеты Python с помощью pip *:
Примечание: если вам необходимо установить Numpy и Scipy, которые используют библиотеку MKL от Intel для ускорения расчётов, используйте (en) intel-numpy вместо numpy и intel-scipy вместо scipy (устанавливается только в Python 3.6!):
После установки выполните:
*Если возникнут ошибки при установке, попробуйте так:
и после окончания установки
В папке C:\Dev\Jupyter\dist создайте файл run_jupyter_notebook.bat для запуска Jupyter Notebook с заданными параметрами:
Аналогично, в папке C:\Dev\Jupyter\dist создайте файл run_jupyter_lab.bat для запуска Jupyter Lab с заданными параметрами:
Портативная сборка Jupyter создана и готова к настройке и работе. Для начала работы просто кликните по созданным ярлыкам. Если вы решите не удалять установленную Miniconda, вы можете сократить размер папки C:\Dev\Miniconda3 следующей командой:
Установка Miniconda (Python 3.7)
Сначала нам необходимо установить Python. У Python есть две ветки: Python 2 и Python 3. Python 2 поддерживается (en) до 2020 года, поэтому будем ставить только Python 3.
У conda есть отличительные особенности, из-за которой она удобна и для начинающих и опытных пользователей:
Итак, нам нужно скачать и установить Miniconda. Для этого пройдём на https://conda.io/miniconda (en) и выберем 64-битную версию для Windows на Python 3. Если у вас 32-битных компьютер, вам следует скачать 32-битную версию.
Miniconda ставится так же, как и обычное Windows приложение:
Запускаем инсталлятор, жмём Next
Соглашаемся с лицензионным соглашением I Agree
Я предпочитаю установку для всех пользователей, потому что это даст мне возможность указать путь для установки. Выбираем пункт «All users»:
Корректируем путь для установки на C:\Dev\Miniconda3 :
Во время установки можете нажать Show details. Тем самым вы увидите больше информации о том, что именно происходит во время установки. Но это не обязательно.
Когда установка закончится, появится фраза «Completed», а кнопка Next станет доступной. Жмём Next
В последнем окне нам предлагается узнать про Anaconda Cloud (это первый флажок) и как начать работу с Anaconda (второй флажок). Мне ничего из этого не нужно, поэтому я снимаю все флажки и нажимаю Finish. Установка Miniconda завершена.
После установки Miniconda в папке C:\Dev мы увидим новую папку Miniconda весом примерно 340 Мб. Да, это немало, и она ещё будет раздуваться. Позже я покажу, как быстро и безопасно уменьшать её объём.
Если дважды кликнуть по python.exe — запустится консольное окно, в котором можно вводить команды Python.
Вы можете для теста после >>> ввести:
и нажать Enter. Откроется браузер по умолчанию с комиксом про Python на xkcd.
Создание структуры каталогов
Теперь у нас всё готово для того, чтобы начать создание портативной сборки Jupyter Notebook. Для начала создадим следующую структуру каталогов:
Папка apps содержит вспомогательные программы. Например, я часто кладу туда портативную версию FFMPEG, которая нужная Matplotlib для создания анимации.
Папка conf содержит настройки различных библиотек. В нашем случае для IPython, Jupyter и Matplotlib.
В папку conf\backup я кладу копии своих файлов настроек на случай, если в будущем где-то напортачу с настройками.
Папка fonts содержит шрифты, которые могут быть использованы, например, в Matplotlib. Лично мне понравились Roboto и PTSerif.
Создание переносимого виртуального окружения Python
Создание виртуального окружения с помощью conda
Откройте командную строку (+R → cmd.exe → Enter) и введите*:
Исправление ошибки HTTP 000 CONNECTION FAILED при создании виртуального окружения
У одного из пользователей при выполнении команды
столкнулся с ошибкой следующего содержания:
Мне потребовался не один час, чтобы разобраться с ней, потому что на первый взгляд проблема либо с некорректной установкой Miniconda либо с сетью. У некоторых корпоративных пользователей действительно был заблокирован этот ресурс, но проблема происходила у пользователя дома. Переустановка Miniconda не помогла.
В Проводнике Windows заходим в «Этот компьютер» (где перечисляются все диски на компьютере). В свободном месте правым кликом мыши открываем контекстное меню и выбираем в самом низу пункт «Свойства».
В открывшемся окне находим «Дополнительные параметры системы»:
На вкладке «Дополнительно» находим кнопку Переменные среды:
Закройте и откройте командную строку снова. Теперь всё должно работать. Если вдруг не заработало — надо гуглить ошибку или обращаться на форумы.
Активация виртуального окружения
Когда создание виртуального окружения закончится, окно будет выглядеть примерно так:
В результате вы должны получить примерно следующее:
Слово (base) в начале строки как указывает на то, что мы вошли в нужное нам виртуальное окружение.
Установка пакетов Python в виртуальном окружении
Теперь можно установить пакеты*:
У меня получилось установить intel-numpy и intel-scipy только в виртуальном окружении с Python 3.6. Если вы хотите использовать Numpy и Scipy с MKL в окружении с Python 3.7, необходимо использовать команду:
Выход из виртуального окружения Python
После того, как установка завершена, необходимо выйти из виртуального окружения. Для этого в командной строке наберите*:
Подготовка портативной сборки Jupyter к запуску
Настройка переменных окружения для Jupyter, IPython и Matplotlib
Каталоги размещения настроек определяются переменными среды Windows. Изменив эти переменные, мы заставим Jupyter и Matplotlib хранить свои файлы там, где это нужно именно нам. В папке C:\Dev\Jupyter\dist создайте файл setenv.bat следующего содержания:
Разберём, что делается в этом файле.
Команда @echo off необходима для того, чтобы в командной строке не выводилось сообщение при выполнении каждой строки нашего файла.
Команда set создаёт переменную. Конструкция %
Затем мы настраиваем переменные для Jupyter:
Создание файла для запуска Jupyter с настройками пользователя
В папке C:\Dev\Jupyter\dist создайте файл run_jupyter_notebook.bat следующего содержания:
Аналогично, в папке C:\Dev\Jupyter\dist создайте файл run_jupyter_lab.bat следующего содержания:
После того, как это сделали, можете кликнуть дважды по любому из ярлыков. Сначала появится новое окно командной строки, потом откроется браузер по умолчанию и в нём запустится Jupyter Notebook или Lab в новой вкладке. Поздравляю: квест пройден!
Дополнительные файлы для выполнения служебных действий
Для Jupyter Notebook написаны расширения (о них будет подробнее в части 2). Но их недостаточно установить. Их ещё надо активировать. Согласно документации, вам нужно сделать следующее (не выполняйте эту команду!):
Но мы не можем выполнить команду в таком виде, потому что настройки окажутся вне портативной сборки. Мы должны сделать иначе:
Чтобы упростить себе задачу, мы можем в папке C:\Dev\Jupyter\dist создать файл enable_extension.bat следующего содержания:
В итоге наша запись в окне командной строки сократится и станет такой:
Аналогично можно сделать для запуска IPython и других случаев.
Заключение
В части 2 будут рассмотрены различные вопросы кастомизации Jupyter Notebook, Jupyter Lab и Matplotlib. Научимся подключать расширения в Jupyter Notebook и Jupyter Lab, настраивать сочетания клавиш, размер шрифта и прочие настройки, напишем свои «магические команды».
Если у вас остались вопросы, но нет аккаунта на Хабре, вот мои контакты:
