Názory k článku Jupyter Notebook – nástroj pro programátory, výzkumníky i lektory

Srovnat to poradne neumim, ale existuje podobny projekt, kde je dana funkcnost implementovana v GTK klientovi. Jmenuje se to porto :) Vypada to takhle: https://ctrlv.cz/shots/2020/04/21/95AQ.png a vzit se to da treba z flathubu: https://flathub.org/apps/details/org.cvfosammmm.Porto

To vypada jako reinkarnace GTK klienta pro IPython (https://www.root.cz/obrazek/359782/), protoze ne vzdy je web klient to prave. Diky - vyzkousim na jednom dlouhem diari, jak se to chova v praxi.

Viz tez https://ipython.org/ipython-doc/dev/interactive/qtconsole.html

Díky za velmi podrobný a kvalitní článek.

Bylo mi potěšením, díky.

Moc to nesouvisí s jupyterem, ale s nim jsem se s tim setkal, tak si to tu dovolim odložit.

Kolegyně nám dělala api v pythonu a řešili jsme problém, že nám vrací špatně data. Po hodinách hledání příčiny, kdy sem už měl odkrokovaný celý její api a znal sem ten kód pomalu lépe jak ona kolegyně, jsme zjistili, že pandas při parsování dat z jsonu automaticky převádí hodnoty s klíčem, kterej končí na _time, na nějakej datovej (date) typ, kdežto ta samá funkce, která akorát parsovala z csv, to nedělá. V jsonu jsme to posílali my a v csv si to testovala v jupyteru kolegyňka.

Ale abych měl ještě koment k jupyteru, viděl jsem ho tehdy poprvé a čučel sem na to jak tele na nová vrata; nicméně to vypadalo jako zajímavá featura :)

To dle mého není pravda. Pandas to zparsuje jako datetime: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Timestamp.html pokud to je "date-like" string. Also documented here: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html (date_parser)

Už je to nějaká doba, ale jestli se nepletu, tak je pandas.read_json má navíc totok

convert_dates: bool or list of str, default True

csv tule volbu vůbec nemá, takže se sloupečky s postfixem _time (apod) nijak nepřeváděj, kdežto u jsonu to je navíc defaultně povolené.

Nastavení této volby na false vyřešilo náš problém.

22. 4. 2020, 11:22 editováno autorem komentáře

Je to asi dva týdny, co mi Jupyter (+SageMath) zachránily záď*. Řádka ze SAGE na mě byla přeci jen příliš strohá. Doinstalovat Jupyter do SAGE je na jeden příkaz.

P.S.: před týdnem jsem ukazoval bráchovi článek o Geogebře. Rýsoval v tom nějakou optiku :)

[*] Bezoutovy koeficienty z polynomiální matice 4×6. Díky světlu za koronavirus, počítat to na zkoušce na papír, sedím tam ještě teď...

Výborně, je to nástroj, o které je třeba vědět. LIGO například ukazuje zpracování gravitačních vln https://www.gw-openscience.org/s/events/GW150914/GW150914_tutorial.html

I když jsem s tím strávil hodně času, nenaučil jsem se to pořád používat na denní bázi. Má to svoje slabiny. Export pdf a.d. je u mě problém. Pokud už znáte silné stránky jupyteru a zkusili jste to, musíte se také podívat na záznam z jupyterconu, kde se mluví o jeho slabých stránkách - https://www.youtube.com/watch?v=7jiPeIFXb6U

A díky jupyteru jsem nalezl i VOILA a STREAMLIT.

Díky, pan Tišnovský.

Existuje i k8s deployment, který je vážně super jednoduché nasadit pro multiple users. https://github.com/jupyterhub/zero-to-jupyterhub-k8s

Mně na jupyteru vadí JSON formát, který lze těžko ručně editovat a verzovat. Existuje plain text alternativa postavená na markdownu. https://jupytext.readthedocs.io/en/latest/introduction.html.

Verzovani tak nejak beru, to se resilo a nejake nastroje na to jsou. Ale proc byste mel editovat JSON rucne? Vzdyt je to jen format do ktereho se notebook uklada. Navic existuje nbconvert a nbformat, pokud si s tim chcete hrat. A napsat neco vlastniho pro manipulaci neni problem, pac je to JSON. Jinak by se sluselo zminit wolfram a mathematiku, ktery myslim s tim prisel prvni, navic aby jim neujel vlak, tak uz je i kernel pro wolfram a python se da volat naopak z jejich notebooku. Dik za clanek, proletl jsem ho, tak se kdyztak omlouvam, pokud to tam je, zahlidl sem jen matlab.

Hadam ze to je pro to aby lidi mohli psat ve svem oblibenem textovem editoru? (vim, emacs...)
Nebo pro to aby bylo mozne se kouknout na zdrojak i bez spousteni grafickeho rozhrani?

22. 4. 2020, 08:54 editováno autorem komentáře

nejde jen o editor, soubory jsou normalni .py nebo .md, muzete vyuzivat vsechny existujici nastroje

22. 4. 2020, 09:42 editováno autorem komentáře

Hádáte správně. Já ale nepoukazoval na to, že jupytext je špatné řešení -- vždy se najde někdo, kdo tohle chce používat, ale na to, že nechápu, kdo chce JSON, který je serializační formát notebooku, brát jako argument proti němu samotnému.

Jupytext má, jestli se nepletu, možnost obousměrné konverze mezi notebookem a skriptem. Vysledný formát se dá totiž snadni přenášet a publikovat na webu -- jak tohle udělám se skriptem? Jak udělám, aby byl interaktiní? A jsem zase na začátku.

Pokud píšete něco dlouhého, stějně se vyplatí importovat do notebooku funkce z modulu, ne je tam všechny definovat, to je výhodné při experimentová­ní.Nikdo netvrdí, že do notebooku se má nacpat celý projekt, ale jako "zobrazovadlo" je ideální. Pokud chci psát modul určitě ho nebudu psát v notebooku, ale kdo ví, takhle to přesně dělají v Mathematice i s naformátovanou dokumentací -- to že svět zamrzl na textu, neznamená že to je ijedinné a ideální řešení.

Pro inspiraci:
http://worrydream.com/dbx/
https://vimeo.com/36579366
https://www.linkedin.com/pulse/jupyter-notebooks-production-marek-%C4%8Derm%C3%A1k/?articleId=6624243557047779328

Díky za odkazy! Znám původní talky od Alana Kaye, ale tento nový na DBX je taky pěkný!

Primo ipynb na statickem webu publikovat nelze, musite z neho vytvorit dokument. Sluzby, ktere hostuji notebooky podporuji i jupytext, kdyz ne, muzete konvertovat do ipynb, ale verzovat jen zdrojovy soubor.

22. 4. 2020, 14:27 editováno autorem komentáře

Jupytext ocenite pri psani vetsich dokumentu, ktere chcete mit otestovane a vyhodnocujete je najednou, na experimentovani staci normalni notebook nebo repl.

Zkusil jsem ukazku na webu, prijde mi to velmi zajimave. Pouzivat GUI Jupyter notebook nebo Jupyter Lab mi prijde prilis jako opruz, ale mit moznost napsat .md nebo .py ktery pak Jupyter pekne zobrazi zni skvele.

Akorat pri instalaci na lokalni PC jupytext hlasi ze je nekompatibilni s aktualni instalaci jupyter. Hlaseno na githubu jako chyba, ale vrtat se ted v tom nehodlam :(

Osobně na Jupyter používám integraci v Pycharmu, jiné textové editory to taky umí. Třeba VS Code.

Děkuji za článek, vypadá to jako velmi zajímavý nástroj. Ukázal jste možnost instalace jako uživatel, ale kdybych to chtěl nainstalovat na serveru centrálně (abych měl poznámky k dispozici z různých strojů) a zpřístupnit to různým uživatelům, jde tam nějak řešit osobní uživatelská hesla? Ještě jedna věc, možná jsem špatně hledal, ale má to i modul pro R?

Seznam kernelu (google "jupiter kernels"):
https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels

a je tam IRKernel:
https://irkernel.github.io/

Další online alternativou k jupyter.org/try je třeba repl.it. Hodně fajn věcička na podobných základech.

Koukam ze repl.it je neco uplne jineho? Je to sdilene psani kodu, kdezto Jupyter miri spis na psani dokumentu s integrovanym kodem...? Nechapu

na psaní Jupyter notebooků se dá použít třeba i Microsoft Azure: https://notebooks.azure.com/

mají tam i celkem dost příkladů, člověk akorát potřebuje microsoftí identitu, tj. třeba si zřídit mail na hotmailu nebo outlook.com