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

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)

其他回答

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'))

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。

如果你想转换所有*。Ipynb文件从当前目录转移到python脚本,可以运行如下命令:

jupyter nbconvert --to script *.ipynb

在你的工具链中有Jupytext是很好的。它不仅允许从笔记本到脚本的转换,而且还可以从脚本返回到笔记本。甚至把那本笔记本打印出来。

jupytext --to py notebook.ipynb                 # convert notebook.ipynb to a .py file
jupytext --to notebook notebook.py              # convert notebook.py to an .ipynb file with no outputs
jupytext --to notebook --execute notebook.py    # convert notebook.py to an .ipynb file and run it 

有一个非常好的包叫做nb_dev,它是为在Jupyter notebook中编写Python包而设计的。与nbconvert一样,它可以将笔记本转换为.py文件,但它更灵活、更强大,因为它有许多不错的额外创作功能,可以帮助您在PyPI上开发测试、文档和注册包。它是快速发展起来的。人工智能的人。

它有一点学习曲线,但文档很好,总体上不难。