Techtiefen: Jupyter Notebooks in der Informatik

Diese Ausgabe der Techtiefen gibt Tipps und Empfehlungen zu Jupyter Notebooks für erfahrene Developer, bietet aber auch eine Einführung in die Materie.

Techtiefen Nico Kreiling, Hans Fangohr, Harald Schilly  –  0 Kommentare

Notebooks sind im Data-Science-Umfeld allgegenwärtig, in anderen Bereichen der Informatik aber vielleicht noch eher unbekannt. Deshalb erklärt Nico mit seinen Gästen Hans Fangohr und Harald Schilly, was Notebooks überhaupt sind und wie sich das Arbeiten damit anfühlt, geben aber auch zahlreiche Tipps und Empfehlungen für erfahrene Nutzer.

Notebooks können in vielen Szenarien nützlich sein. Durch die Kombination von Dokumentation und ausführbarem Code eignen sie sich hervoragend für Schulungen, aber auch für die Dokumentation von Projekten und für explorative, forschungslastigen Arbeiten. Zwar existieren zahlreiche Implementierungen von Notebooks (etwa Googles Colab oder Apache Zeppelin), Jupyter geht jedoch weiter: Die klassischen Notebooks, das Jupyter Lab und der Jupyter Hub bilden zusammen ein Ökosystem. Sie eint die gemeinsame Entstehungsgeschichte, basierend auf der iPython-Konsole, sowie das JSON-basierte Dateiformat iypnb.

Dieses Dateiformat ermöglicht einen flüssigen Übergang zwischen verschiedenen Notebook-Implementierungen, allerdings erschweren Ausführlichkeit und Klammer-Struktur die Versionskontrolle und machen Merge-Requests unübersichtlich. Wir unterhalten uns auch ausführlich über verschiedene Ansätze, etwa zu alternativen Formaten wie RMarkdown und das percent-format sowie deren Synchronisierung mit JupyText.

Links

Jupyter
Alternativen zu Jupyter
Magics

Einige unserer Lieblings-Magic-Befehle: hier eine ausführliche Liste

Weitere Plug-ins und Links