【Python】知ってると差がつくJupyter Notebook便利技20選

はじめに

Jupyter Notebookを「ただのセル実行ツール」として使っていませんか？

実はマジックコマンドや拡張機能を活用すれば、生産性が劇的に向上するよ。

マジックコマンド編

1. %timeit - 実行時間計測

%timeit sum(range(10000))
# 187 µs ± 2.74 µs per loop

%timeit sum([i for i in range(10000)])
# 378 µs ± 5.12 µs per loop

複数行は %%timeit：

%%timeit
total = 0
for i in range(10000):
    total += i

2. %time - 1回だけ計測

%time result = heavy_computation()
# CPU times: user 1.23 s, sys: 45.6 ms, total: 1.28 s
# Wall time: 1.31 s

3. %run - 外部スクリプト実行

%run my_script.py
%run -i my_script.py  # 現在の名前空間で実行

4. %load - ファイル内容をセルに読み込み

%load utils.py
# 実行すると utils.py の内容がセルに展開される

5. %who / %whos - 変数一覧

%who        # 変数名のみ
%whos       # 型とサイズも表示
%who str    # str型の変数のみ

Variable   Type    Data/Info
-----------------------------
df         DataFrame   1000 rows × 5 columns
model      RandomForestClassifier ...
result     dict        n=3

6. %reset - 名前空間リセット

%reset -f   # 確認なしでリセット

7. %%writefile - セル内容をファイルに保存

%%writefile utils.py
def helper():
    return "Hello"

8. %env - 環境変数

%env API_KEY=secret123
%env API_KEY  # 確認

9. %matplotlib inline / %matplotlib widget

%matplotlib inline    # 静的グラフ（定番）
%matplotlib widget    # インタラクティブ（ipympl必要）

10. %%capture - 出力をキャプチャ

%%capture captured
print("This won't show")
# 後で captured.stdout で取得可能

11. %prun - プロファイリング

%prun heavy_function()

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
     1000    0.567    0.001    1.234    0.001 module.py:42(inner_func)

12. %debug - デバッガ起動

# エラー発生後に実行
%debug

ショートカット編

キー	動作
Shift + Enter	セル実行して次へ
Ctrl + Enter	セル実行（その場）
Alt + Enter	セル実行して下に挿入
Esc → A	上にセル挿入
Esc → B	下にセル挿入
Esc → DD	セル削除
Esc → M	Markdownに変換
Esc → Y	コードに変換
Ctrl + Shift + -	セル分割
Tab	コード補完
Shift + Tab	ドキュメント表示

シェルコマンド

!pip install pandas      # シェルコマンド
!ls -la

files = !ls *.csv        # 変数に代入
print(files)

出力表示のカスタマイズ

DataFrameの表示設定

import pandas as pd

pd.set_option('display.max_columns', None)  # 全列表示
pd.set_option('display.max_rows', 100)       # 最大100行
pd.set_option('display.width', None)         # 幅制限なし
pd.set_option('display.precision', 3)        # 小数点3桁

複数出力

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

# これで最後だけでなく全ての式が表示される
df.head()
df.describe()  # 両方表示される

便利な拡張機能

nbextensions

pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user

おすすめ拡張：

• Table of Contents: 目次自動生成
• ExecuteTime: 実行時間表示
• Autopep8: コード整形
• Variable Inspector: 変数ビューア
• Collapsible Headings: セクション折りたたみ

テーマ変更

pip install jupyterthemes
jt -t monokai -f fira -fs 12  # Monokaiテーマ
jt -r  # リセット

進捗バー（tqdm）

from tqdm.notebook import tqdm
import time

for i in tqdm(range(100), desc="Processing"):
    time.sleep(0.01)

自動保存設定

%autosave 60  # 60秒ごとに自動保存

カスタムマジックの作成

from IPython.core.magic import register_line_magic

@register_line_magic
def hello(line):
    return f"Hello, {line}!"

%hello World
# 'Hello, World!'

JupyterLab vs Notebook

機能	Notebook	JupyterLab
ファイルブラウザ	別タブ	統合
タブ	なし	あり
拡張機能	nbextensions	labextensions
ダークモード	テーマ必要	標準搭載
ターミナル	別途	統合

2025年は JupyterLab 推奨です。

VS Code の Jupyter

VS Codeの「Jupyter」拡張機能もおすすめ：

• IntelliSense（コード補完）が強力
• Git連携がスムーズ
• デバッガが使える

まとめ

カテゴリ	よく使う機能
計測	%timeit, %time
デバッグ	%debug, %prun
変数	%whos, %reset
外部連携	%run, !command
出力	%%capture, %%writefile

知ってると知らないで生産性が全然違います。
まずは %timeit と %whos から使ってみてください！