我正在考虑使用*。Ipynb文件作为真相的来源,并以编程方式将它们“编译”为.py文件,用于计划的作业/任务。
我所理解的做到这一点的唯一方法是通过GUI。有没有办法通过命令行来实现?
我正在考虑使用*。Ipynb文件作为真相的来源,并以编程方式将它们“编译”为.py文件,用于计划的作业/任务。
我所理解的做到这一点的唯一方法是通过GUI。有没有办法通过命令行来实现?
当前回答
用于转换所有*。Ipynb将当前目录下的文件递归格式化为python脚本:
for i in *.ipynb **/*.ipynb; do
echo "$i"
jupyter nbconvert "$i" "$i"
done
其他回答
您可以从IPython API完成此操作。
from IPython.nbformat import current as nbformat
from IPython.nbconvert import PythonExporter
filepath = 'path/to/my_notebook.ipynb'
export_path = 'path/to/my_notebook.py'
with open(filepath) as fh:
nb = nbformat.reads_json(fh.read())
exporter = PythonExporter()
# source is a tuple of python source code
# meta contains metadata
source, meta = exporter.from_notebook_node(nb)
with open(export_path, 'w+') as fh:
fh.writelines(source)
如果你不想每次保存时都输出一个Python脚本,或者你不想重新启动IPython内核:
在命令行中,你可以使用nbconvert:
$ jupyter nbconvert --to script [YOUR_NOTEBOOK].ipynb
作为一种技巧,您甚至可以通过预先挂起在IPython笔记本中调用上述命令!(用于任何命令行参数)。在笔记本里:
!jupyter nbconvert --to script config_template.ipynb
在添加——to脚本之前,选项是——to python或——to=python,但在转向语言无关的笔记本系统时,它被重命名了。
遵循前面的例子,但是使用了新的nbformat lib版本:
import nbformat
from nbconvert import PythonExporter
def convertNotebook(notebookPath, modulePath):
with open(notebookPath) as fh:
nb = nbformat.reads(fh.read(), nbformat.NO_CONVERT)
exporter = PythonExporter()
source, meta = exporter.from_notebook_node(nb)
with open(modulePath, 'w+') as fh:
fh.writelines(source.encode('utf-8'))
没有文件/目录错误
在我的mint [ubuntu]系统上,尽管已经安装了jupyter,笔记本电脑也可以工作,但jupyter nbconvert——to脚本给出了错误,没有文件/目录,直到我做了一个单独的
sudo apt-get install jupyter-nbconvert
然后一切都很顺利。我只是想添加这个,以防有人碰到同样的错误(对我来说,这是令人困惑的,因为我认为没有文件错误指向笔记本,它肯定在本地目录中,我花了一段时间才意识到子命令没有安装)。
下面的示例将一个名为a_notebook的Iron Python Notebook转换为。ipynb转换到一个名为a_python_script.py的python脚本中,省略带有关键字remove的单元格,我手动将其添加到我不想在脚本中结束的单元格中,省略了可视化和其他步骤,一旦我完成了笔记本,我不需要由脚本执行。
import nbformat as nbf
from nbconvert.exporters import PythonExporter
from nbconvert.preprocessors import TagRemovePreprocessor
with open("a_notebook.ipynb", 'r', encoding='utf-8') as f:
the_notebook_nodes = nbf.read(f, as_version = 4)
trp = TagRemovePreprocessor()
trp.remove_cell_tags = ("remove",)
pexp = PythonExporter()
pexp.register_preprocessor(trp, enabled= True)
the_python_script, meta = pexp.from_notebook_node(the_notebook_nodes)
with open("a_python_script.py", 'w', encoding='utf-8') as f:
f.writelines(the_python_script)