### 如何在 Jupyter Notebook 中编写和运行可执行代码 Jupyter Notebook 是一种广泛使用的交互式计算环境，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和叙述性文本的文档。以下是关于如何在 Jupyter Notebook 中编写和运行可执行代码的相关说明。 #### 编写代码 在 Jupyter Notebook 的单元格中输入代码时，应确保每段代码具有清晰的目的，并通过文字描述为其提供背景信息[^2]。这有助于其他阅读者快速了解代码的功能及其作用范围。 ```python # 定义一个简单的函数用于加法运算 def add_numbers(a, b): return a + b result = add_numbers(5, 7) print(result) ``` 上述代码定义了一个名为 `add_numbers` 的简单函数，并调用了该函数以展示其工作原理[^1]。 #### 运行代码 一旦完成代码编辑，在每个代码单元格右侧可以找到一个小按钮（通常是一个“▶️”图标），点击它即可运行当前单元格中的代码。另外，也可以使用快捷键 **Shift + Enter** 来实现相同的效果。当代码被执行后，输出会立即显示在单元格下方[^4]。 #### 自动保存机制 值得注意的是，Jupyter Notebook 提供了定期自动保存功能，这意味着即使意外关闭浏览器窗口或断开连接，也不会轻易丢失未保存的工作成果。然而，为了保险起见，在重要操作之前手动触发一次保存仍然是推荐的做法。 #### 设置数据库参数实例 如果涉及更复杂的场景比如配置 Microsoft SQL Server 参数，则可以通过 Python 脚本来动态调整设置值[^3]： ```python import pyodbc server = 'your_server_name' database = 'your_database_name' username = 'your_username' password = 'your_password' connection_string = f'DRIVER={{ODBC Driver 17 for SQL Server}};SERVER={server};DATABASE={database};UID={username};PWD={password}' try: connection = pyodbc.connect(connection_string) cursor = connection.cursor() # Example query to set database value sql_query = """ ALTER DATABASE your_database_name SET AUTO_CLOSE OFF; """ cursor.execute(sql_query) connection.commit() except Exception as e: print(f'Error occurred: {e}') finally: if connection: connection.close() ``` 以上脚本展示了如何利用 PyODBC 库建立到指定 SQL Server 数据库的安全链接以及修改某些特定属性的过程。