Python 如何在Docker中运行的Jupyter笔记本中完成代码

我按照官方的指示，能够使用GPU就绪的docker映像和一个暴露的端口，用于本地Jupyter笔记本开发；包括安装所需的nvidia docker

我可以毫无问题地导入包，但当点击tab键时代码完成不起作用。例如：

import tensorflow as tf       # works fine
tf. <tab>                     # nothing happens

有趣的是，如果我输入tf。然后按shift键-我得到通常完整的文档字符串：

我使用以下命令拉取docker映像并运行它：

docker run -u $(id -u):$(id -g) -it --runtime=nvidia --rm \
    -v $(realpath ~/Documents/jupyter_notebooks):/tf/notebooks \
    -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:nightly-gpu-py3-jupyter

在将本地文件夹绑定到容器的基础上，这会将我的用户ID映射到正在运行的容器，因此我不会从root的主文件夹工作。我的docker安装被设置为属于root。我可以在浏览器中打开笔记本目录，像往常一样启动一个新的Python3笔记本

我正在运行Ubuntu16.04，在Chrome上打开Jupyter笔记本，我使用vimium扩展，但是它被关闭了，我重新启动了容器，因为我发现它可能会干扰发送到Chrome的键盘命令

$  docker --version
Docker version 18.09.1, build 4c52b90

我遇到了一个快速而简单的Jupyter魔法命令：

%config IPCompleter.greedy=True

还曾在PyCharm内运行的Jupyter笔记本中工作。我一运行该命令，PyCharm就开始为项目编制索引，这意味着代码完成在脚本中以及在笔记本中都能正常工作，而笔记本也不能正常工作

应该可以将config参数添加到全局Jupyter配置文件中

在同一线程上还有第二种可能的解决方案，使用笔记本扩展，但我还没有对其进行测试。

我遇到了一个快速且-只需运行Jupyter magic命令之一：

%config IPCompleter.greedy=True

还曾在PyCharm内运行的Jupyter笔记本中工作。我一运行该命令，PyCharm就开始为项目编制索引，这意味着代码完成在脚本中以及在笔记本中都能正常工作，而笔记本也不能正常工作

应该可以将config参数添加到全局Jupyter配置文件中

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在同一个线程上还有第二种可能的解决方案，使用笔记本扩展，但我还没有测试它。

我为jupyter notebook编写了一个插件，该插件基于深度学习模型提供代码自动完成。它是C/s模式，可以在任何地方运行。您可以尝试以下方法： 此工具现在在上可用。只需发出以下四行命令即可享受：

pip3 install jupyter-tabnine
jupyter nbextension install --py jupyter_tabnine
jupyter nbextension enable --py jupyter_tabnine
jupyter serverextension enable --py jupyter_tabnine

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我为jupyter笔记本编写了一个插件，它提供了基于深度学习模型的代码自动完成功能。它是C/s模式，可以在任何地方运行。您可以尝试以下方法： 此工具现在在上可用。只需发出以下四行命令即可享受：

pip3 install jupyter-tabnine
jupyter nbextension install --py jupyter_tabnine
jupyter nbextension enable --py jupyter_tabnine
jupyter serverextension enable --py jupyter_tabnine

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吴文民的tabnine插件绝对是比内置插件更好的自动完成服务

我想指出，伊皮顿用绝地武士来完成自动完成和其他一些魔法。然而，两人之间的兼容性时不时会出现问题。除了等待IPython更新之外，还有一个简单的解决方案：

%config IPCompleter.use_jedi=False

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吴文民的tabnine插件绝对是比内置插件更好的自动完成服务

我想指出，伊皮顿用绝地武士来完成自动完成和其他一些魔法。然而，两人之间的兼容性时不时会出现问题。除了等待IPython更新之外，还有一个简单的解决方案：

%config IPCompleter.use_jedi=False

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这是我尝试过的方法，但对我无效。我还在Ubuntu18.04上使用带有gpu的tensorflow docker:/这是我尝试过的，但它对我不起作用。我还在Ubuntu 18.04上使用带有gpu的tensorflow docker：/