Titre : Utiliser Jupyter Notebook pour des projets interactifs

Introduction

Jupyter Notebook est un environnement interactif extrêmement populaire parmi les développeurs, data scientists et enseignants pour écrire, exécuter et documenter du code Python. Grâce à son interface web intuitive, Jupyter permet de combiner du code, du texte, des graphiques et des visualisations dans un seul document. C’est l’outil idéal pour créer des projets interactifs, des démonstrations de code ou des notebooks pédagogiques.

Dans cet article, vous allez découvrir comment utiliser efficacement Jupyter Notebook pour vos projets Python, avec des cas pratiques, des astuces et des bonnes pratiques.

1. Qu’est-ce que Jupyter Notebook ?

Jupyter est un acronyme pour Julia, Python et R, les trois langages initialement supportés. Aujourd’hui, Jupyter prend en charge plus de 40 langages.

Un notebook Jupyter est un fichier .ipynb qui peut contenir :

Du code Python exécutable
Du texte en Markdown
Des visualisations interactives
Des formules mathématiques LaTeX

2. Installation de Jupyter Notebook

Via pip :

pip install notebook

Puis lancez le serveur avec :

jupyter notebook

Cela ouvre automatiquement l’interface dans votre navigateur.

Via Anaconda (recommandé pour data science)

Anaconda inclut Jupyter avec d’autres outils scientifiques.

3. Structure d’un notebook

Un notebook est composé de cellules :

Cellules de code : exécutent du Python
Cellules Markdown : pour documenter (textes, titres, images)
Cellules de sortie : affichent résultats, graphiques, erreurs

4. Exemple simple de projet interactif

# Calcul de la surface d’un cercle
import math

rayon = 5
surface = math.pi * rayon ** 2
print(f"Surface : {surface:.2f}")

Puis une cellule Markdown :

### Surface d’un cercle

La formule utilisée est :  
`Surface = π × rayon²`

Avec un rayon de 5, la surface est calculée en Python.

5. Afficher des graphiques dans un notebook

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [i**2 for i in x]

plt.plot(x, y)
plt.title("Carré des valeurs")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("x²")
plt.grid(True)
plt.show()

6. Ajouter de l’interactivité (widgets)

from ipywidgets import interact

def f(x):
    return x**2

interact(f, x=10)

➡ Créez des sliders, menus déroulants et champs de saisie.

7. Exporter un notebook

Vous pouvez exporter en :

HTML : pour le web
PDF : pour impression
Script Python : .py

Depuis le menu : File > Download as

8. Utiliser Jupyter pour l’enseignement ou la documentation

Ajouter des explications pas à pas
Illustrer avec des graphiques
Ajouter des liens, images et vidéos en Markdown

9. Astuces pratiques

Shift + Enter : exécuter la cellule
Ctrl + S : enregistrer
a / b : insérer une cellule au-dessus / en dessous
dd (en mode commande) : supprimer une cellule
%%time : mesurer le temps d’exécution

10. Exemples d’usages avancés

Projets de data science (avec pandas, seaborn…)
Démonstrations scientifiques ou éducatives
Prototypage rapide d’algorithmes
Création de dashboards interactifs avec voilà

Conclusion

Jupyter Notebook est bien plus qu’un simple éditeur de code. C’est un véritable environnement interactif qui vous permet de documenter, tester, visualiser et partager vos projets Python avec élégance et efficacité. Que vous soyez développeur, data scientist ou enseignant, adopter Jupyter, c’est améliorer votre productivité et votre communication technique.