44 Notatniki
45 Notatki w Pythonie - Ekosystem Jupyter
45.1 Wprowadzenie do notebooków
Notatniki (notebooks) w Pythonie to interaktywne dokumenty, które łączą kod, wyniki jego wykonania, tekst opisowy i wizualizacje w jednym miejscu. Stanowią one fundamentalne narzędzie w analizie danych, prototypowaniu algorytmów i dokumentowaniu procesów badawczych. Głównym ekosystemem obsługującym notatniki jest Jupyter, który oferuje kilka różnych implementacji dostosowanych do różnych potrzeb użytkowników.
45.2 Projekt Jupyter - fundament ekosystemu
Projekt Jupyter powstał w 2014 roku jako rozwinięcie wcześniejszego projektu IPython. Nazwa “Jupyter” pochodzi od trzech głównych języków programowania: Julia, Python i R, choć obecnie obsługuje ponad 40 różnych języków programowania.
Architektura Jupyter opiera się na protokole komunikacyjnym między interfejsem użytkownika (frontend) a kernelem (backend), który wykonuje kod. Kernel to proces odpowiedzialny za interpretację i wykonywanie kodu w określonym języku programowania. Dzięki tej architekturze możliwe jest tworzenie różnych interfejsów użytkownika przy zachowaniu tej samej funkcjonalności wykonawczej.
Projekt Jupyter wprowadzil format .ipynb (IPython Notebook), który przechowuje strukturę notatnika w formacie JSON. Każdy notatnik składa się z komórek, które mogą zawierać kod, tekst w formacie Markdown, lub surowe dane. Ta struktura pozwala na tworzenie dokumentów, które są jednocześnie wykonywalne i czytelne dla człowieka.
45.3 Jupyter Lab - nowoczesne środowisko rozwojowe
Jupyter Lab reprezentuje najnowszą generację interfejsów w ekosystemie Jupyter. Został zaprojektowany jako następca klasycznego Jupyter Notebook i oferuje znacznie bardziej zaawansowane możliwości.
Główną cechą Jupyter Lab jest jego modularna architektura oparta na extensjach. Interfejs przypomina nowoczesne IDE (Integrated Development Environment) z możliwością otwierania wielu kart, dzielenia ekranu i zarządzania różnymi typami plików w jednym oknie. Użytkownicy mogą jednocześnie pracować z notatnikami, plikami tekstowymi, terminalem i przeglądarką plików.
Jupyter Lab wprowadza także ulepszone możliwości debugowania, lepszą integrację z systemami kontroli wersji jak Git, oraz bardziej zaawansowane narzędzia do wizualizacji danych. System extensji pozwala na dostosowanie środowiska do specyficznych potrzeb poprzez instalowanie dodatkowych wtyczek.
Środowisko to szczególnie dobrze sprawdza się w przypadku większych projektów, gdzie konieczne jest zarządzanie wieloma plikami i zasobami jednocześnie. Jupyter Lab oferuje również lepszą wydajność przy pracy z dużymi notatnikami zawierającymi wiele komórek z kodem i wizualizacjami.
45.4 Klasyczny Jupyter Notebook - prostota i funkcjonalność
Klasyczny Jupyter Notebook to pierwsza i najbardziej rozpowszechniona implementacja interfejsu dla notatników Jupyter. Charakteryzuje się prostym, liniowym układem, gdzie użytkownik pracuje z jednym notatnikiem w czasie, przeglądając go od góry do dołu.
Interfejs klasycznego notebooka jest intuicyjny i łatwy w nauce, co czyni go idealnym wyborem dla osób rozpoczynających pracę z notatnikami. Każdy notatnik otwiera się w osobnej karcie przeglądarki, a nawigacja odbywa się głównie za pomocą klawiatury z wykorzystaniem skrótów klawiaturowych.
Klasyczny Jupyter Notebook oferuje wszystkie podstawowe funkcjonalności potrzebne do efektywnej pracy: wykonywanie kodu komórka po komórce, tworzenie wizualizacji, formatowanie tekstu w Markdown, oraz eksportowanie notatników do różnych formatów takich jak HTML, PDF czy Python script.
Mimo że Jupyter Lab oferuje więcej możliwości, klasyczny Notebook pozostaje popularny ze względu na swoją stabilność, mniejsze zużycie zasobów systemowych i prostotę obsługi. Wiele organizacji i kursów edukacyjnych nadal preferuje ten interfejs ze względu na jego przewidywalność i łatwość wdrożenia.
45.5 JupyterLite - Jupyter w przeglądarce
JupyterLite to rewolucyjna implementacja Jupyter, która działa w całości w przeglądarce internetowej bez konieczności instalowania jakiegokolwiek oprogramowania na lokalnym komputerze. Wykorzystuje technologie WebAssembly (WASM) do uruchamiania interpretera Pythona bezpośrednio w przeglądarce.
Ta implementacja otwiera nowe możliwości w zakresie edukacji i szybkiego prototypowania. Instruktorzy mogą udostępniać interaktywne materiały edukacyjne poprzez zwykły link, a studenci mogą natychmiast rozpocząć pracę bez skomplikowanego procesu instalacji środowiska programistycznego.
JupyterLite obsługuje większość standardowych bibliotek Pythona, włączając NumPy, Pandas, Matplotlib czy Scikit-learn. Dane są przetwarzane lokalnie w przeglądarce, co oznacza, że nie ma konieczności przesyłania kodu lub danych na zewnętrzne serwery, co zwiększa prywatność i bezpieczeństwo.
Ograniczenia JupyterLite wynikają głównie z architektury przeglądarek internetowych. Niektóre biblioteki wymagające dostępu do zasobów systemowych mogą nie działać, a wydajność może być niższa w przypadku bardzo zasobochłonnych obliczeń. Niemniej jednak, dla większości zastosowań edukacyjnych i prototypowych JupyterLite stanowi doskonałe rozwiązanie.
45.6 Google Colab - chmurowa moc obliczeniowa
Google Colaboratory, powszechnie znane jako Colab, to usługa chmurowa oferowana przez Google, która umożliwia uruchamianie notatników Jupyter bez konieczności lokalnej instalacji. Colab integruje się z ekosystemem Google, umożliwiając łatwe zapisywanie notatników w Google Drive i współdzielenie ich z innymi użytkownikami.
Największą zaletą Colab jest dostęp do darmowych zasobów obliczeniowych, włączając procesory graficzne (GPU) i jednostki przetwarzania tensorowego (TPU). To czyni Colab szczególnie atrakcyjnym dla projektów związanych z uczeniem maszynowym i głębokim, gdzie potrzebna jest znaczna moc obliczeniowa.
Środowisko Colab jest wstępnie skonfigurowane z najpopularniejszymi bibliotekami do analizy danych i uczenia maszynowego, takimi jak TensorFlow, PyTorch, scikit-learn czy pandas. Użytkownicy mogą natychmiast rozpocząć pracę bez konieczności instalowania i konfigurowania środowiska programistycznego.
Colab oferuje również zaawansowane funkcje współpracy, umożliwiając wielu użytkownikom jednoczesną pracę nad tym samym notatnikiem, podobnie jak w Google Docs. Komentarze i sugestie mogą być dodawane bezpośrednio do komórek, co ułatwia proces recenzji kodu i współpracy zespołowej.
Ograniczenia Colab dotyczą głównie czasu sesji (który jest limitowany dla użytkowników darmowych), ograniczeń w dostępie do lokalnego systemu plików, oraz konieczności posiadania połączenia internetowego. Dla użytkowników wymagających większej mocy obliczeniowej lub dłuższych sesji dostępne są płatne plany Colab Pro.