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jupyter notebook 扩展开发之 将Jupyter扩展作为Python包分发

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文章目录
  1. 1. 怎样扩展notebook功能
  2. 2. 为什么要为Jupyter扩展创建一个Python包?
  3. 3. 安装Jupyter扩展
    1. 3.1. 安装一个包含Jupyter扩展的Python包
    2. 3.2. 启用服务器扩展
    3. 3.3. 安装nbextension assets
    4. 3.4. 启用nbextension资源
    5. 3.5. 它生效了吗?通过列出Jupyter扩展来检查
  4. 4. 示例 - 服务器扩展
    1. 4.1. 使用服务器扩展创建一个Python包
    2. 4.2. 定义服务器扩展
  5. 5. 示例 - 服务器扩展和nbextension
    1. 5.1. 使用服务器扩展创建一个Python包
    2. 5.2. 定义服务器扩展和nbextension
    3. 5.3. 安装并启用服务器扩展和nbextension
  6. 6. 案例- Bundler extension
    1. 6.1. 目录结构
    2. 6.2. 在__init__.py中定义
  7. 7. jupyter notebook 扩展开发系列:

这是jupyter notebook 插件开发的系列文档之一, 文章最末尾列出了这个系列的所有博客连接.

怎样扩展notebook功能

Jupyter Notebook客户端和服务器应用程序都可以进行深度定制。他们的行为可以通过分别创建以下功能来扩展:

  • nbextension:笔记本扩展
    • 一个单独的JS文件或JavaScript目录或Cascading StyleSheets等,它们至少包含一个AMD模块,该模块导出一个函数load_ipython_extension
  • 服务器扩展:一个可导入的Python模块
    • 实现load_jupyter_server_extension
  • bundler扩展:一个可导入的Python模块,利用File - > Download as / Deploy作为菜单项触发器
    • 实现bundler方法

为什么要为Jupyter扩展创建一个Python包?

由于很少有服务器扩展没有任何前端组件(nExxtension),为了方便和一致,所有这些客户端和服务器扩展及其资产都可以作为Python包打包和版本化,并带有一些简单的命令。这使得用户可以更容易地安装扩展包并且不易出错。

安装Jupyter扩展

安装一个包含Jupyter扩展的Python包

有几种方法可以获得包含Jupyter Extensions的Python包。通常,您会使用软件包管理器:

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pip install helpful_package
# or
conda install helpful_package
# or
apt-get install helpful_package

# where 'helpful_package' is a Python package containing one or more Jupyter Extensions

启用服务器扩展

最简单的情况是启用没有前端组件的服务器扩展。

希望将其配置存储在其主目录中的pip用户将键入以下命令:

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jupyter serverextension enable --py helpful_package

或者,virtualenv或conda用户可以传递–sys-prefix,以保持其环境的独立性和可重复性。例如:

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# Make sure that your virtualenv or conda environment is activated
[source] activate my-environment

jupyter serverextension enable --py helpful_package --sys-prefix

安装nbextension assets

如果某个软件包还具nbextension前端资源(但默认情况下未启用),请使用以下命令安装这些资源:

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jupyter nbextension install --py helpful_package # or --sys-prefix if using virtualenv or conda

启用nbextension资源

如果每次在浏览器中加载Jupyter应用程序(例如实验室,笔记本,仪表板,终端)时,你的应用程序需要加载资源,则可使用以下命令启用nbextension:

1
jupyter nbextension enable --py helpful_package # or --sys-prefix if using virtualenv or conda

它生效了吗?通过列出Jupyter扩展来检查

在运行一个或多个扩展安装步骤之后,您可以列出目前已知的有关nbextensions,服务器扩展或捆绑包扩展的内容。以下命令将列出哪些扩展可用,是否已启用以及其他扩展详细信息:

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jupyter nbextension list
jupyter serverextension list
jupyter bundlerextension list

示例 - 服务器扩展

使用服务器扩展创建一个Python包

下面是一个python模块的例子,它包含一个服务器扩展。它有这个目录结构:

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- setup.py
- MANIFEST.in
- my_module/
- __init__.py

定义服务器扩展

此示例显示服务器扩展及其load_jupyter_server_extension函数是在__init__.py文件中定义的。

my_module/__init__.py:

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def _jupyter_server_extension_paths():
return [{
"module": "my_module"
}]


def load_jupyter_server_extension(nbapp):
nbapp.log.info("my module enabled!")

示例 - 服务器扩展和nbextension

使用服务器扩展创建一个Python包

这是另一个带有前端模块的服务器扩展。它应当有这样的目录结构:

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- setup.py
- MANIFEST.in
- my_fancy_module/
- __init__.py
- static/
index.js

定义服务器扩展和nbextension

这个例子再次表明服务器扩展及其load_jupyter_server_extension函数是在__init__.py文件中定义的。这一次,nbextension还有一个函数_jupyter_nbextension_path

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def _jupyter_server_extension_paths():
return [{
"module": "my_fancy_module"
}]

# Jupyter Extension points
def _jupyter_nbextension_paths():
return [dict(
section="notebook",
# 相对于 `my_fancy_module`的相对路径
src="static",
# directory in the `nbextension/` namespace
dest="my_fancy_module",
# _also_ in the `nbextension/` namespace
require="my_fancy_module/index")]

def load_jupyter_server_extension(nbapp):
nbapp.log.info("my module enabled!")

安装并启用服务器扩展和nbextension

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jupyter nbextension install --py my_fancy_module [--sys-prefix|--user]
jupyter nbextension enable --py my_fancy_module [--sys-prefix|--system]
jupyter serverextension enable --py my_fancy_module [--sys-prefix|--system]

案例- Bundler extension

目录结构

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- setup.py
- MANIFEST.in
- my_tarball_bundler/
- __init__.py

__init__.py中定义

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import tarfile
import io
import os
import nbformat

def _jupyter_bundlerextension_paths():
"""Declare bundler extensions provided by this package."""
return [{
# unique bundler name
"name": "tarball_bundler",
# module containing bundle function
"module_name": "my_tarball_bundler",
# human-redable menu item label
"label" : "Notebook Tarball (tar.gz)",
# group under 'deploy' or 'download' menu
"group" : "download",
}]


def bundle(handler, model):
"""Create a compressed tarball containing the notebook document.

Parameters
----------
handler : tornado.web.RequestHandler
Handler that serviced the bundle request
model : dict
Notebook model from the configured ContentManager
"""
notebook_filename = model['name']
notebook_content = nbformat.writes(model['content']).encode('utf-8')
notebook_name = os.path.splitext(notebook_filename)[0]
tar_filename = '{}.tar.gz'.format(notebook_name)

info = tarfile.TarInfo(notebook_filename)
info.size = len(notebook_content)

with io.BytesIO() as tar_buffer:
with tarfile.open(tar_filename, "w:gz", fileobj=tar_buffer) as tar:
tar.addfile(info, io.BytesIO(notebook_content))

# Set headers to trigger browser download
handler.set_header('Content-Disposition',
'attachment; filename="{}"'.format(tar_filename))
handler.set_header('Content-Type', 'application/gzip')

# Return the buffer value as the response
handler.finish(tar_buffer.getvalue())

jupyter notebook 扩展开发系列:

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