raw nbconvert что это
The Jupyter Notebook Format¶
Introduction¶
Jupyter (né IPython) notebook files are simple JSON documents, containing text, source code, rich media output, and metadata. each segment of the document is stored in a cell.
Some general points about the notebook format:
All metadata fields are optional. While the type and values of some metadata are defined, no metadata values are required to be defined.
Top-level structure¶
At the highest level, a Jupyter notebook is a dictionary with a few keys:
Some fields, such as code input and text output, are characteristically multi-line strings. When these fields are written to disk, they may be written as a list of strings, which should be joined with » when reading back into memory. In programmatic APIs for working with notebooks (Python, Javascript), these are always re-joined into the original multi-line string. If you intend to work with notebook files directly, you must allow multi-line string fields to be either a string or list of strings.
Cell Types¶
There are a few basic cell types for encapsulating code and text. All cells have the following basic structure:
Markdown cells¶
Markdown cells are used for body-text, and contain markdown, as defined in GitHub-flavored markdown, and implemented in marked.
Changed in version nbformat: 4.0
Heading cells have been removed, in favor of simple headings in markdown.
Code cells¶
Changed in version nbformat: 4.0
Changed in version nbformat: 4.0
prompt_number renamed to execution_count
Code cell outputs¶
A code cell can have a variety of outputs (stream data or rich mime-type output). These correspond to messages produced as a result of executing the cell.
All outputs have an output_type field, which is a string defining what type of output it is.
stream output¶
Changed in version nbformat: 4.0
The keys stream key was changed to name to match the stream message.
display_data¶
Rich display outputs, as created by display_data messages, contain data keyed by mime-type. This is often called a mime-bundle, and shows up in various locations in the notebook format and message spec. The metadata of these messages may be keyed by mime-type as well.
Changed in version nbformat: 4.0
application/json output is no longer double-serialized into a string.
Changed in version nbformat: 4.0
execute_result¶
Changed in version nbformat: 4.0
pyout renamed to execute_result
Changed in version nbformat: 4.0
prompt_number renamed to execution_count
error¶
Failed execution may show a traceback
Changed in version nbformat: 4.0
pyerr renamed to error
Raw NBConvert cells¶
A raw cell is defined as content that should be included unmodified in nbconvert output. For example, this cell could include raw LaTeX for nbconvert to pdf via latex, or restructured text for use in Sphinx documentation.
The notebook authoring environment does not render raw cells.
The only logic in a raw cell is the format metadata field. If defined, it specifies which nbconvert output format is the intended target for the raw cell. When outputting to any other format, the raw cell’s contents will be excluded. In the default case when this value is undefined, a raw cell’s contents will be included in any nbconvert output, regardless of format.
Backward-compatible changes¶
The notebook format is an evolving format. When backward-compatible changes are made, the notebook format minor version is incremented. When backward-incompatible changes are made, the major version is incremented.
As of nbformat 4.x, backward-compatible changes include:
New cell or output types will not be rendered in versions that do not recognize them, but they will be preserved.
Metadata¶
Metadata fields officially defined for Jupyter notebooks are listed here:
Notebook metadata¶
The following metadata keys are defined at the notebook level:
| Key | Value | Interpretation |
|---|---|---|
| kernelspec | dict | A kernel specification |
| signature | str | A hashed signature of the notebook |
Cell metadata¶
The following metadata keys are defined at the cell level:
| Key | Value | Interpretation |
|---|---|---|
| collapsed | bool | Whether the cell’s output container should be collapsed |
| autoscroll | bool or ‘auto’ | Whether the cell’s output is scrolled, unscrolled, or autoscrolled |
| deletable | bool | If False, prevent deletion of the cell |
| format | ‘mime/type’ | The mime-type of a Raw NBConvert Cell |
| name | str | A name for the cell. Should be unique |
| tags | list of str | A list of string tags on the cell. Commas are not allowed in a tag |
Output metadata¶
The following metadata keys are defined for code cell outputs:
Настройка LaTeX-шаблонов для Jupyter notebook
Если проблема не решается в одну строчку (нужно серьёзно менять шаблон и не хочется копаться в неприятном результате конвертирования в LaTeX) / у меня много блокнотов / я хочу более общее решение, то продолжаем.
TL;DR: для того, чтобы получить pdf с кириллицей, добавьте к себе два файла (ссылка ведёт на комментарий с кратчайшим описанием).
Нужно объяснить конвертеру, что для конвертации блокнота в LaTeX он должен использовать не стандартный шаблон, а наш, с расширенным заголовком, самым правильным шрифтом и корпоративной темой оформления.
Файлы настроек
Сначала про конфигурацию и местонахождение файлов. Это быстро решается написанием собственного файла настроек. Файл настроек для nbconvert — это файл с кодом на Python. Как указать файл настроек при вызове конвертера:
Файл настроек выглядит примерно так:
Шаблоны
Во-первых — аккуратно унаследоваться от шаблона, определяющего конкретный стиль отрисовки клеток с кодом (как в примере):
В-третьих — подключить вожделенные пакеты с поддержкой кириллицы (и ещё десяток-другой любимых):
Если мы хотим использовать полученный шаблон не в конкретном проекте, но во всех блокнотах, можно положить его, например, в
/.jupyter/templates/ и изменить соответствующую строчку в файле настроек (спасибо spitty за замечание о том, что относительные пути просто так работать не будут):
После небольших исправлений в шаблоне для отрисовки клеток с кодом (мне не нравились надписи In[*]) у меня получились вот такие отчёты (скриншот из PDF-файла):
Русские Блоги
Учебник Python: Начало работы Jupyter Notebook
Jupyter Notebooks позволяет объединить код, аннотации, мультимедиа и визуализацию в интерактивный документ, который можно повторно использовать, повторно использовать и перекрывать.
Ноутбук Jupyter был первоначально разработан для научных приложений для данных, написанных в Python, R и Julia, что полезно различными способами. Вы можете поделиться кодом Python с третьей стороной с использованием ноутбука Jupyter и его вывод, просто одновременно введите нужный код или отслеживать и записывать прогресс работы.
В этой статье мы постепенно настроим ноутбук Jupyter для Python, используйте различные функции Jupyter и делиться результатами с другими, установлены ли у них Jupyter.
Установка и настройка ноутбука Jupyter
Самый простой способ создать и использовать ноутбук Jupyter для PythonНабор Python Экземпляр распределения анакондов 。 Создание Anaconda состоит в том, чтобы облегчить использование Python и его огромные данные научных инструментов данных и включить программное обеспечение для ноутбука Jupyter в качестве стандартного распределения.
В дополнение к созданию ноутбуков Jupyter, AnaConda также предоставляет многие другие пакеты, которые вы можете использовать в сочетании с Jupyter по умолчанию: Pandas, Numpy, Tensorflow, MATPLOTLIB и т. Д. AnaConda также облегчает завершение нашей повседневной работы, таких как управление виртуальными средами, поддерживая пакет Python в актуальном состоянии и найти хороший документ для всех используемых контента.
Потенциальный недостаток с использованием AnaConda: если вы установили огромный рабочий процесс Python, вы должны перенести свою работу в свой новый экземпляр ANACONDA. Это лучший выбор, если вы не используете для использования оригинальных настроек. Однако, если вам нужно придерживаться существующей среды, вам необходимо вручную установить пакет ноутбука Jupyter.
IDG
Выпуск AnaConda Python предусматривается ноутбуком Jupyter. Запустите его так же просто, как щелкните значок.
Хорошие новости также легко вручную настроить ноутбук Jupyter. использовать pip Добавить Jupyter в Установка Python:
Если вы используете AnaConda, панель «Главная страница» панели «Anaconda» первичного навигатора навигатора имеет стартер интерфейса ноутбука Jupyter. Нажмите на него, чтобы запустить экземпляр сервера Jupyter, веб-браузер System по умолчанию начнет доступа к нему.
Если вы прошли pip Вручную установку Jupyter, вы можете ввести, набрав в командной строке jupyter notebook Запустить его. Обратите внимание, что если вы используете Jupyter в виртуальной среде Python (если вы не используете AnaConda, это хорошая идея), вам нужно активировать среду перед запуском команды.
Основы ноутбука Jupyter
Когда вы начинаете Jupyter в первый раз, вы увидите файловый браузер, который обычно используется для файлов в домашнем каталоге текущего пользователя. Вы можете использовать этот браузер для перемещения в существующую ноутбуку или использовать «новое» раскрывающееся меню в верхнем праве списка файлов, чтобы запустить новый ноутбук. Выберите «Новый / ноутбук: Python 3», чтобы сделать это.
IDG
Файловый браузер Jupyter. Ноутбук, помеченный зеленым значком, начался и работает.
Jupyter Notebook имеет два основных компонента: ядро и блок.
Вы можете запустить код в любом устройстве, и вы можете запустить каждый единицу в одиночку (даже беспорядочный запуск!). Вы можете запустить устройства из заданной точки или начать сверху и запустить весь контент чистым способом. Когда ячейка оценивается, они будут пронумерованы, чтобы указать его порядок оценки. Если иное не специально не информируя Jupyter, состояние кода, использованного в ноутбуке, будет сохранен. Вы можете резать, скопировать, вставить и переставить клетки с помощью значков панели инструментов.
IDG
Простой пример ноутбука Jupyter. Графика, видимая на дне In [9]: Помеченная часть генерируется.
IDG
Jupyter Notebook Command Panel. Тип для поиска любых доступных команд.
Формат ячейки ноутбука Jupyter
Ячейка может содержать четыре содержимого:
Клетки с кодом Python могут быть добавлены % или же %% Префикс для созданияМагический порядок 。 Магический порядок специфичен для ядра Python, работающего в Jupyter, обычно управляет интерфейсом ядра и ноутбука и окружающей среды.
IDG
Различные виды клеток в ноутбуке Jupyter. Из верхней части: клетки, ячейки кода Python и оригинальная NBConvert Cell из формата Markdown.
Запустите ноутбук Jupyter
Код в ноутбуке Jupyter можно запустить один раз, или вы можете увеличить. Когда кодовая ячейка находится в положении фокуса, щелкните кнопку «Запуск» в панели командной панели ноутбука, чтобы выполнить содержимое текущей ячейки и перейти к следующей ячейке. Этот процесс аналогичен использованию отладчика «Одноступенчатое выполнение», в дополнение к этому, вам нужно только один за раз.Ед. измВместо только каждый разЛиния кода 。
Обратите внимание, что до тех пор, пока вы запускаете один или несколько единиц, если они активны, состояние этих подразделений будет зарезервировано ядром. Например, если вы import Модуль, модуль останется загруженным в ядре, так что любое будущее import Заявление будет похоже на обычный сценарий Python. import Второй случай утверждения работает как второй пример.
Если вы хотите перезапустить ядро и сбросить контекст ноутбука, вы должны держать его в своем ноутбуке.отображатьРезультат, нажмите кнопку «Перезагрузка» (значок стрелки петли). Если вы хотите использовать вновь запущенное ядро, запустите весь ноутбук сверху, чтобы стереть ноутбуквсеПредыдущие результаты, нажмите кнопку Двойную стрелку «Запустить».
Если вы хотите добавить больше интерактивности в ноутбуку Jupyter, один метод должен использовать ipywidgets Дополнительные компоненты. использовать ipywidgets Ячейка может генерировать базовый элемент управления GUI, такой как ползунок или поле ввода. Пользователи из этих элементов управления могут использоваться в других ячейках ноутбука.
IDG
Интерактивный контроль может быть вставлен в ноутбук через библиотеку iPywidgets.
Сохранить и загрузить ноутбук Jupyter
Ноутбук Jupyter может сохранять и восстановить для будущего использования. При сохранении ноутбука Jupyter растут текстовое содержимое каждой ячейки и вывод каждой ячейки.
Тем не мение,не будуСохраните статус ядра для запуска вашего ноутбука (состояние переменной, созданной, когда ноутбук работает). Используя третью сторону в Python dill Модуль может сохранить и восстановить статус ядра, но Jupyter не поддерживает напрямую сохранение состояния ядра.
Jupyter Notebook также предоставляет простой механизм для восстановления самой последней группы изменений. Когда вы сохраняете свою ноутбук, создайте «Check Point» из ранее сохраненной копии, а затем вы можете вернуться к контрольному пункту, выбрав «Файл | Copy». Восстановить до контрольных точек. » Для более сложного контента используйте фактическую систему управления версией в каталоге ноутбука, напримерGit 。
ArcGIS Notebook Server
В этом разделе
Задание размера ячейки
Существует три типа ячеек, которые могут использоваться в блокноте. Когда вы выделили ячейку, вы можете изменить ее размер, используя ниспадающий список на панели инструментов.
Доступны следующие три типа ячеек:
Примечание:
Использование RTF и комментариев в коде сделает ваш блокнот более читаемым и удобным для других пользователей.
Работа с ячейками
Чтобы блокнот выполнил код, он должен находиться в ячейке. Код в ячейках позволяет задавать переменные и выполнять функции из библиотек Python.
Примечание:
Чтобы запустить функцию Python, введите синтаксис функции и аргументы, необходимые для нее. Дополнительные сведения см. в разделе Использование функций в ячейке ниже.
Вы можете создать новую ячейку, нажав Shift+Enter или щелкнув Вставить на ленте меню, что дает возможность вставить новую ячейку выше или ниже текущей.
Опции панели инструментов ячейки
Вы можете включить дополнительную информацию об отдельных ячейках в блокнот, используя опции на панели инструментов ячейки:
Импорт библиотек и модулей
Использование функций в ячейке
Для выполнения анализа и работы с данными в блокнотах используются функции Python. Функции находятся в библиотеках Python, они часто используют входные аргументы, чтобы определить способ выполнения и обрабатываемые данные.
Инструмент автозаполнения отображает ниспадающий список с доступными в библиотеке инструментами.
Введите аргументы в кавычках, разделяя их запятыми. Чтобы просмотреть строку обязательных или дополнительных аргументов для любой функции, замените пустые кавычки знаком вопроса и запустите ячейку. Откроется docstring функции со списком всех аргументов.
Если вы хотите запустить инструмент Агрегировать точки из библиотеки Summarize Data, необходимо найти инструмент на панели Анализ и добавить его в новую ячейку, или просто ввести следующую строку:
Чтобы просмотреть список аргументов этого инструмента, измените строку и запустите ячейку:
Откроется окно справки docstring для данного инструмента. В нем есть кнопки для развертывания или закрытия окна, в правом верхнем углу.
Запуск ячейки
При запуске ячейки выполняется ее код вместе со всеми операторами. Вы можете запустить только всю ячейку, нельзя запустить только ее часть или одну строку кода. Ячейка может содержать одну или несколько строк кода.
Примечание:
Ячейки Markdown содержат элемент In [ ] до запуска, после запуска элемент исчезает, а содержание ячейки становится текстом в формате RTF.
Работа с ядром
При запуске нового блокнота загружается ядро. Это ядро исполняет код, запускаемый в блокноте. Когда вы запускаете ячейки в блокноте (заполняя их элементы In [ ] ), переменные, заданные в исполняемых ячейках, сохраняются в памяти ядра.
Когда блокнот остается неактивным в течение длительного времени, ядро автоматически отключается и очищает все переменные в памяти. По умолчанию используется период в 24 часа, но администратор сайта может сделать его длиннее или короче.
Jupyter — Краткое руководство
Project Jupyter — это набор программных продуктов, используемых в интерактивных вычислениях. IPython был первоначально разработан Фернандо Пересом в 2001 году как расширенный интерпретатор Python. В 2011 году был представлен веб-интерфейс для терминала IPython в виде записной книжки IPython. В 2014 году Project Jupyter был запущен как дополнительный проект от IPython.
Пакеты по проекту Jupyter включают в себя —
Блокнот Jupyter — веб-интерфейс для программирования Python, Julia, R и многих других
QtConsole — Терминал на основе Qt для ядер Jupyter, аналогичный IPython
nbviewer — средство для обмена записными книжками Jupyter
JupyterLab — современный веб-интегрированный интерфейс для всех продуктов.
Блокнот Jupyter — веб-интерфейс для программирования Python, Julia, R и многих других
QtConsole — Терминал на основе Qt для ядер Jupyter, аналогичный IPython
nbviewer — средство для обмена записными книжками Jupyter
JupyterLab — современный веб-интегрированный интерфейс для всех продуктов.
Особенности IPython
IPython предлагает больше возможностей по сравнению со стандартным Python. Они заключаются в следующем —
Предлагает мощную интерактивную оболочку Python.
Выступает в качестве основного ядра для ноутбука Jupyter и других инструментов интерфейса Project Jupyter.
Обладает способностью самоанализа объекта. Самоанализ — это способность проверять свойства объекта во время выполнения.
Хранит историю взаимодействий.
Заполнение вкладок ключевых слов, переменных и имен функций.
Магическая система команд полезна для управления средой Python и выполнения задач ОС.
Возможность встраивания в другие программы Python.
Предоставляет доступ к отладчику Python.
Предлагает мощную интерактивную оболочку Python.
Выступает в качестве основного ядра для ноутбука Jupyter и других инструментов интерфейса Project Jupyter.
Обладает способностью самоанализа объекта. Самоанализ — это способность проверять свойства объекта во время выполнения.
Хранит историю взаимодействий.
Заполнение вкладок ключевых слов, переменных и имен функций.
Магическая система команд полезна для управления средой Python и выполнения задач ОС.
Возможность встраивания в другие программы Python.
Предоставляет доступ к отладчику Python.
История и развитие
Первоначально IPython был разработан Фернандо Пересом в 2001 году. Текущая версия IPython7.0.1, для которой требуется версия Python 3.4 или выше. IPython 6.0 был первой версией, поддерживающей Python 3. Пользователи, имеющие Python 2.7, должны работать с версиями IPython 2.0 до 5.7.
Концепция вычислительных ноутбуков началась в 80-х годах, когда были выпущены MATLAB и Mathematica. Эти интерфейсы GUI для интерактивной оболочки имели такие функции, как форматирование текста, добавление графики, таблицы и добавление математических символов. Sage notebook — это веб-блокнот.
Создатели IPython начали работать над интерфейсом ноутбука для оболочки IPython в 2005 году. В ноутбуке IPython вскоре добавилась поддержка других языков, таких как R и Julia. В 2014 году Перес запустил проект Jupyter как побочный проект от IPython, поскольку проект IPython становился все более масштабным с такими продуктами, как сервер ноутбуков и консоль Qt.
Начиная с IPython 4.0, все дополнительные компоненты были перенесены в Project Jupyter и добавлена поддержка других языков в блокнот IPython. IPython продолжает фокусироваться на улучшении своей расширенной функции интерпретатора. Он также предоставляет основное ядро для интерфейса ноутбука Jupyter.
IPython — Установка
IPython по умолчанию включен в дистрибутив Python для Anaconda. Его можно загрузить со страницы загрузки Anaconda www.anaconda.com/download/. Двоичные файлы для всех основных ОС (Windows, MacOS и Linux) и архитектуры (32-разрядных и 64-разрядных) доступны по этой ссылке.
Чтобы установить IPython отдельно в стандартной установке Python, вы можете использовать команду pip, как показано ниже:
IPython внутренне использует следующие пакеты —
