在当今数据科学和机器学习的领域中，Jupyter Notebook作为一种强大的交互式编程环境，已经成为学习和研究的重要工具。许多开发者和研究人员都使用它来撰写代码、分析数据和可视化结果。在这个平台上，用户可能会遇到“out”的概念及“Jupyter Not Trusted”的警告信息，下面将分别对此进行详细分析。
一、Jupyter中out的含义
在Jupyter Notebook中，“out”通常指的是输出结果的对象。每当用户在一个单元格中执行代码时，Notebook 会根据代码的执行情况生成输出，这个输出结果会被自动储存到“out”对象中，并相应地显示在单元格下方。
例如当用户在Notebook中输入并运行一个简单的数学计算，如“2 + 2”，执行后会在单元格下方输出“4”。这个输出实际上就是“out”对象的一部分。用户可以通过“_N”来访问这些输出对象，其中N表示单元格的编号，如“Out[1]”代表第一个单元格的输出。当需要使用先前计算的结果时，可以方便地引用这个“out”对象。
另外通过使用“print()”函数或者直接输入变量名，用户也能够看到输出结果。Jupyter Notebook 通过这种方式提高了代码的交互性，使得数据分析和结果展示变得更加直观。
二、Jupyter Not Trusted警告解析
在使用Jupyter Notebook时，用户有时会遇到“Jupyter Not Trusted”的警告。这一警告通常在打开未经过验证的Notebook时出现。Jupyter Notebook允许用户通过不同的途径（例如下载或共享）获得Notebook，但并不是所有Notebook都是可 Trusted 的，这意味着其中的代码或内容可能是不安全的。
Jupyter的这一安全机制旨在保护用户免受潜在的恶意代码攻击。因为Notebook中可能包含执行某些操作的代码，这些操作可能会对用户的计算机或数据构成风险。例如攻击者可以通过编写恶意代码，篡改用户的数据或滥用系统资源。所以在打开或执行来自未知来源的Notebook之前，Jupyter要求用户对其真实性和安全性进行核实。
当Jupyter Notebook显示“Not Trusted”的警告时，用户可以选择进行信任操作。信任Notebook的步骤一般是点击Notebook菜单中的“Trust Notebook”选项，这将会将该Notebook标记为可信，随后用户就可以正常执行其中的代码而不会再看到警告了。
三、如何确保Notebook的安全性
在处理Jupyter Notebook时，安全性是一个非常重要的考量因素。为了确保使用过程的安全，用户应遵循以下几点建议：
核实来源：始终确认Notebook的来源，避免打开来自不明或不信任用户的Notebook。
进行安全评审：在信任Notebook之前，用户应仔细检查其中的代码，特别是那些可能影响系统和数据的操作，如文件读写、网络请求等。
定期更新：确保Jupyter和相关库是最新版本，以获得最新的安全修复和功能改进。
设置安全环境：如有可能，可以在云平台或Docker容器等隔离环境中运行不可信的Notebook，以降低风险。
四、总结
Jupyter Notebook身为数据科学工具的重要组成部分，其输出对象“out”的概念与“Not Trusted”警告都在提醒用户在进行数据分析时需保持警惕。了解这些内容不仅能提升用户的使用体验，也能确保在执行代码时保持必要的安全防范措施。借助Jupyter Notebook的强大功能，我们能够更加高效地进行数据分析与可视化，但安全问题始终是我们必须重视的关键环节。
