基于Python的Workbench开发指南+案例解析

由于Workbench是一个专有的商业软件，并没有开源代码，因此无法提供基于Python的Workbench的原生代码。但我们可以提供一个类似的开源工具——Jupyter Notebooks的使用方法。

假设我们想要在Python中使用类似Workbench的交互式环境，可以使用Jupyter Notebooks，以下是如何安装和使用Jupyter Notebooks的简要说明：

1. 安装Jupyter Notebooks：

pip install notebook

2. 启动Jupyter Notebooks服务：

jupyter notebook

3. 在浏览器中打开的Jupyter Notebooks界面，可以创建新的Python Notebook进行交互式编程。

如果你需要一个Workbench的功能列表，可以参考以下的例子：

• 创建Notebook：在浏览器中访问Jupyter Notebooks的页面，点击"New"按钮，选择"Python 3"创建新的Notebook。
• 运行代码单元：在代码单元中编写Python代码，可以直接点击单元格运行，或者使用快捷键Shift + Enter运行当前单元格。
• 添加单元格：点击"Insert"按钮添加新的单元格用于编写代码或文本。
• 数据可视化：可以使用matplotlib或其他可视化库进行数据可视化。
• 变量探索：可以使用内置的%run魔法命令运行脚本，查看变量的值。
• 脚本开发：可以将多个单元格组织成一个脚本，方便重用和分享。
• 环境管理：使用conda或venv管理Python环境。
• 帮助文档：可以使用Jupyter Notebooks内置的帮助系统。

以上是一个简化的类比，实际上Workbench和Jupyter Notebooks在功能和用途上有显著的不同，Workbench专注于数据科学项目的管理和部署，而Jupyter Notebooks更侧重于数据分析和教学。