Как сохранить файл jupiter notebook github
Я пытаюсь понять, что я могу/не могу сделать с Юпитером.
У меня есть сервер Jupyter, работающий на нашем внутреннем сервере, доступный через VPN и защищенный паролем.
Я единственный, кто действительно создает блокноты,но я хотел бы сделать некоторые блокноты видимыми для других членов команды только для чтения. В идеале я мог бы просто поделиться с ними URL-адресом, который они будут закладывать, когда захотят увидеть записную книжку с обновленными данными.
Я видел варианты экспорта но не могу найти никаких упоминаний об "издании" или "обнародовании" местных живых записных книжек. Неужели это невозможно? Может быть, это просто неправильный способ думать о том, как следует использовать Jupyter? Являются ли их лучшие практики вокруг этого?
"лучший" способ поделиться записной книжкой Jupyter-это просто разместить ее на GitHub (и просмотреть напрямую) или по какой-либо другой общедоступной ссылке и использовать Jupyter Notebook Viewer. Когда конфиденциальность является более важной проблемой, то есть альтернативы, но это, безусловно, сложнее, нет встроенного способа сделать это в Jupyter в одиночку, но есть несколько вариантов:
Разместите свой собственный nbviewer
Настройка сценария развертывания
Если вам не обязательно нужно live обновление HTML затем вы можете настроить скрипт на своем сервере, который будет просто использовать встроенные параметры экспорта Jupyter для создания статических HTML-файлов, а затем отправлять их на более общедоступный сервер.
Удачи!
Предложение Майкла запустить свой собственный экземпляр nbviewer-хорошее, которое я использовал в прошлом с корпоративным сервером Github.
Другой простой альтернативой является наличие ячейки в конце вашего ноутбука, которая выполняет вызов оболочки nbconvert, чтобы она автоматически обновлялась после запуска всего процесса:
!ipython nbconvert <notebook name>.ipynb --to html
EDIT : с большим разделением Jupyter / IPython, вы, вероятно, захотите изменить это на !jupyter nbconvert <notebook name>.ipynb --to html сейчас.
Недавно Google опубликовал свой внутренний совместный проект (Ссылка здесь ). Вы можете запустить записную книжку так же, как и Google Sheet или Google Doc, а затем просто поделиться записной книжкой или добавить сотрудников..
На данный момент, это самый простой способ для меня.
Jupyter Notebook — это мощный инструмент для разработки и представления проектов Data Science в интерактивном виде. Он объединяет код и вывод все в виде одного документа, содержащего текст, математические уравнения и визуализации.
Такой пошаговый подход обеспечивает быстрый, последовательный процесс разработки, поскольку вывод для каждого блока показывается сразу же. Именно поэтому инструмент стал настолько популярным в среде Data Science за последнее время. Большая часть Kaggle Kernels (работы участников конкурсов на платформе Kaggle) сегодня созданы с помощью Jupyter Notebook.
Этот материал предназначен для новичков, которые только знакомятся с Jupyter Notebook, и охватывает все этапы работы с ним: установку, азы использования и процесс создания интерактивного проекта Data Science.
Настройка Jupyter Notebook
Чтобы начать работать с Jupyter Notebook, библиотеку Jupyter необходимо установить для Python. Проще всего это сделать с помощью pip:
Лучше использовать pip3 , потому что pip2 работает с Python 2, поддержка которого прекратится уже 1 января 2020 года.
Теперь нужно разобраться с тем, как пользоваться библиотекой. С помощью команды cd в командной строке (в Linux и Mac) в первую очередь нужно переместиться в папку, в которой вы планируете работать. Затем запустите Jupyter с помощью следующей команды:
Отлично. Сервер Jupyter работает. Теперь пришло время создать первый notebook и заполнять его кодом.
Основы Jupyter Notebook
Для создания notebook выберите «New» в верхнем меню, а потом «Python 3». Теперь страница в браузере будет выглядеть вот так:
Обратите внимание на то, что в верхней части страницы, рядом с логотипом Jupyter, есть надпись Untitled — это название notebook. Его лучше поменять на что-то более понятное. Просто наведите мышью и кликните по тексту. Теперь можно выбрать новое название. Например, George's Notebook .
Теперь напишем какой-нибудь код!
Перед первой строкой написано In [] . Это ключевое слово значит, что дальше будет ввод. Попробуйте написать простое выражение вывода. Не забывайте, что нужно пользоваться синтаксисом Python 3. После этого нажмите «Run».
Вывод должен отобразиться прямо в notebook. Это и позволяет заниматься программированием в интерактивном формате, имея возможность отслеживать вывод каждого шага.
Также обратите внимание на то, что In [] изменилась и вместе нее теперь In [1] . Число в скобках означает порядок, в котором эта ячейка будет запущена. В первой цифра 1 , потому что она была первой запущенной ячейкой. Каждую ячейку можно запускать индивидуально и цифры в скобках будут менять соответственно.
Рассмотрим пример. Настроим 2 ячейки, в каждой из которых будет разное выражение print . Сперва запустим вторую, а потом первую. Можно увидеть, как в результате цифры в скобках меняются.
Если есть несколько ячеек, то между ними можно делиться переменными и импортами. Это позволяет проще разбивать весь код на связанные блоки, не создавая переменную каждый раз. Главное убедиться в запуске ячеек в правильном порядке, чтобы переменные не использовались до того, как были созданы.
Добавление описания к notebook
В Jupyter Notebook есть несколько инструментов, используемых для добавления описания. С их помощью можно не только оставлять комментарии, но также добавлять заголовки, списки и форматировать текст. Это делается с помощью Markdown.
Первым делом нужно поменять тип ячейки. Нажмите на выпадающее меню с текстом «Code» и выберите «Markdown». Это поменяет тип ячейки.
Сделать текст курсивным можно с помощью символов * с двух сторон текста. Если с каждой стороны добавить по два * , то текст станет полужирным. Список создается с помощью тире и пробела для каждого пункта.
Интерактивная наука о данных
Соорудим простой пример проекта Data Science. Этот notebook и код взяты из реального проекта.
Следом идет первая ячейка, в которой происходит импорт библиотек. Это стандартный код для Python Data Science с одним исключение: чтобы прямо видеть визуализации Matplotlib в notebook, нужна следующая строчка: %matplotlib inline .
Следом нужно импортировать набор данных из файла CSV и вывести первые 10 пунктов. Обратите внимание, как Jupyter автоматически показывает вывод функции .head() в виде таблицы. Jupyter отлично работает с библиотекой Pandas!
Теперь нарисуем диаграмму прямо в notebook. Поскольку наверху есть строка %matplotlib inline , при написании plt.show() диаграмма будет выводиться в notebook!
Также обратите внимание на то, как переменные из предыдущих ячеек, содержащие данные из CSV-файла, используются в последующих ячейках в том случае, если по отношению к первым была нажата кнопка «Run».
Это простейший способ создания интерактивного проекта Data Science!
На сервере Jupyter есть несколько меню, с помощью которых от проекта можно получить максимум. С их помощью можно взаимодействовать с notebook, читать документацию популярных библиотек Python и экспортировать проект для последующей демонстрации.
Файл (File): отвечает за создание, копирование, переименование и сохранение notebook в файл. Самый важный пункт в этом разделе — выпадающее меню Download , с помощью которого можно скачать notebook в разных форматах, включая pdf, html и slides для презентаций.
Редактировать (Edit): используется, чтобы вырезать, копировать и вставлять код. Здесь же можно поменять порядок ячеек, что понадобится для демонстрации проекта.
Вид (View): здесь можно настроить способ отображения номеров строк и панель инструментов. Самый примечательный пункт — Cell Toolbar , к каждой ячейке можно добавлять теги, заметки и другие приложения. Можно даже выбрать способ форматирования для ячейки, что потребуется для использования notebook в презентации.
Вставить (Insert): для добавления ячеек перед или после выбранной.
Ячейка (Cell): отсюда можно запускать ячейки в определенном порядке или менять их тип.
Помощь (Help): в этом разделе можно получить доступ к важной документации. Здесь же упоминаются горячие клавиши для ускорения процесса работы. Наконец, тут можно найти ссылки на документацию для самых важных библиотек Python: Numpy, Scipy, Matplotlib и Pandas.
Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме переполнения стека.
Закрыто в прошлом году .
Я пытаюсь обернуть голову вокруг того, что я могу / не могу сделать с Jupyter.
У меня на внутреннем сервере работает сервер Jupyter, доступный через VPN и защищенный паролем.
Я единственный, кто на самом деле создает блокноты, но я бы хотел, чтобы некоторые блокноты были видны другим членам команды только для чтения. В идеале я мог бы просто поделиться с ними URL-адресом, который они бы добавили в закладки, когда захотят увидеть записную книжку с обновленными данными.
Я видел варианты экспорта, но не могу найти упоминаний об «публикации» или «обнародовании» локальных записных книжек. Это невозможно? Может быть, это просто неправильный способ думать о том, как следует использовать Jupyter?
Но чтобы сохранить это в тайне, нам пришлось бы платить за счета. Так ты не хочешь, чтобы они были полностью публичными? Если только для местных жителей, почему они не могут получить доступ к серверу? Извините, если не было понятно. Я хотел бы предоставить записные книжки на сервере (это может увидеть только команда), но, если возможно, я бы не хотел давать им пароль экземпляра Jupyter или любой другой способ доступа с правами редактирования.«Лучший» способ поделиться записной книжкой Jupyter - это просто разместить ее на GitHub (и просмотреть ее напрямую) или какой-либо другой общедоступной ссылке и использовать Jupyter Notebook Viewer . Когда конфиденциальность более важна, то есть альтернативы, но она, безусловно, более сложна; в Jupyter нет встроенного способа сделать это, но есть несколько вариантов:
Разместите свой собственный nbviewer
GitHub и Jupyter Notebook Veiwer используют один и тот же инструмент для рендеринга .ipynb файлов в статический HTML, этот инструмент - nbviewer .
Настройте сценарий развертывания
Если вам необязательно обновлять HTML в режиме реального времени, вы можете настроить скрипт на своем сервере с учетными данными, который будет просто использовать встроенные параметры экспорта Jupyter для создания статических файлов HTML, а затем отправлять их на более общедоступный сервер.
IPython позволяет подключаться множеству клиентов к одному вычислительному ядру и, благодаря своей архитектуре, может работать в параллельном кластере.
Веб приложение позволяет:
- редактировать Python код в браузере, с подсветкой синтаксиса, автоотступами и автодополнением;
- запускать код в браузере;
- отображать результаты вычислений с медиа представлением (схемы, графики);
- работать с языком разметки Markdown и LaTeX.
Установка и запуск
Jupyter Notebook входит в состав Anaconda. Описание процесса установки можно найти в первом уроке. Для запуска Jupyter Notebook перейдите в папку Scripts (она находится внутри каталога, в котором установлена Anaconda) и в командной строке наберите:
В результате будет запущена оболочка в браузере.
Примеры работы
Будем следовать правилу: лучше один раз увидеть… Рассмотрим несколько примеров, выполнив которые, вы сразу поймете принцип работы с Jupyter notebook.
Запустите Jupyter notebook и создайте папку для наших примеров, для этого нажмите на New в правой части экрана и выберите в выпадающем списке Folder.
По умолчанию папке присваивается имя “Untitled folder”, переименуем ее в “notebooks”: поставьте галочку напротив имени папки и нажмите на кнопку “Rename”.
Зайдите в эту папку и создайте в ней ноутбук, воспользовавшись той же кнопкой New, только на этот раз нужно выбрать “Python [Root]”.
В результате будет создан ноутбук.
.
Код на языке Python или текст в нотации Markdown нужно вводить в ячейки:
Если это код Python, то на панели инструментов нужно выставить свойство “Code”.
Если у вас получилось это сделать, выполните еще несколько примеров.
Основные элементы интерфейса Jupyter notebook
У каждого ноутбука есть имя, оно отображается в верхней части экрана. Для изменения имени нажмите на его текущее имя и введите новое.
Из элементов интерфейса можно выделить, панель меню:
и рабочее поле с ячейками:
Для открытия справки по сочетаниям клавиш нажмите “Help->Keyboard Shortcuts”
В самой правой части панели меню находится индикатор загруженности ядра Python. Если ядро находится в режиме ожидания, то индикатор представляет собой окружность.
Если оно выполняет какую-то задачу, то изображение измениться на закрашенный круг.
Запуск и прерывание выполнения кода
Если ваша программа зависла, то можно прервать ее выполнение выбрав на панели меню пункт Kernel -> Interrupt.
Для добавления новой ячейки используйте Insert->Insert Cell Above и Insert->Insert Cell Below.
Для запуска ячейки используете команды из меню Cell, либо следующие сочетания клавиш:
Как сделать ноутбук доступным для других людей?
Существует несколько способов поделиться своим ноутбуком с другими людьми, причем так, чтобы им было удобно с ним работать:
Вывод изображений в ноутбуке
Печать изображений может пригодиться в том случае, если вы используете библиотеку matplotlib для построения графиков. По умолчанию, графики не выводятся в рабочее поле ноутбука. Для того, чтобы графики отображались, необходимо ввести и выполнить следующую команду:
%matplotlib inline
Пример вывода графика представлен на рисунке ниже.
Магия
Важной частью функционала Jupyter Notebook является поддержка магии. Под магией в IPython понимаются дополнительные команды, выполняемые в рамках оболочки, которые облегчают процесс разработки и расширяют ваши возможности. Список доступных магических команд можно получить с помощью команды
%lsmagic
Для работы с переменными окружения используется команда %env.
Для измерения времени работы кода используйте %%time и %timeit.
%%time позволяет получить информацию о времени работы кода в рамках одной ячейки.
%timeit запускает переданный ей код 100000 раз (по умолчанию) и выводит информацию среднем значении трех наиболее быстрых прогонах.
Информацию по остальным магическим командам можете найти здесь:
Интересные примеры ноутбуков, в которых довольно полно раскрыты возможности Jupyter Notebook можно найти в ресурсах, перечисленных ниже.
P.S.
Python. Урок 6. Работа с IPython и Jupyter Notebook : 2 комментария
Читайте также: