运行 Jupyter notebook 中的代码的一行代码或短脚本?

One-liner or short script to run the code inside a Jupyter notebook?

我喜欢通过 运行 在 Jupyter(nee iJulia)笔记本中零碎地开发脚本。但是,有时我需要在远程系统上进行测试,并且只需要将代码复制为 .jl 文件。有没有人已经编写了在 .ipynb 笔记本中运行代码的单行或短脚本?如果没有,我会在某个时候开始,post 代码在这里。

这是我写的:

using JSON

get_code_cells(j::Dict) = filter(x->x["cell_type"] == "code", j["cells"])

function parse_code_cell(c::Dict)
    buf = IOBuffer()
    write(buf, "begin\n")
    map(x->write(buf, x), c["source"])
    write(buf, "\nend")

    src = bytestring(buf)
    parse(src)
end

extract_code(cells::Vector) = Expr[parse_code_cell(c) for c in cells]
extract_code(j::Dict) = extract_code(get_code_cells(j))
eval_code(j::Dict) = map(eval, extract_code(j))


# get filename, then parse to json, then run all code
const fn = ARGS[1]
eval_code(JSON.parsefile(fn))

它似乎适用于许多笔记本,但并非适用于所有笔记本。具体来说,它无法 运行 我有

的笔记本
using PyCall
@pyimport seaborn as sns

eval 遇到那段代码时,它抱怨 @pyimport 没有被定义(即使它是由 PyCall 导出的)。

如果您有兴趣,我们绝对可以清理它,添加更多参数并将其打包到适当的命令行实用程序中。


编辑

现在来点完全不同的东西...

此版本将 shell out 到 ipython nbconvert,将其写入临时文件,对该临时文件调用 include 以 运行 代码,然后删除临时文件。这应该更健壮(它通过了另一个失败的例子)。关于 cleaning/packaging 的相同评论适用。

const fn = abspath(ARGS[1])
dir = dirname(fn)

# shell out to nbconvert to get a string with code
src = readall(`ipython nbconvert --to script --stdout $fn`)

# Generate random filenamein this directory, write code string to it
script_fn = joinpath(dir, string(randstring(30), ".jl"))
open(script_fn, "w") do f
    write(f, src)
end

# now try to run the file we just write. We do this so we can make sure
# to get to the call `rm(script_fn)` below.
try
    include(script_fn)
catch
    warn("Failed executing script from file")
end

# clean up by deleting the temporary file we created
rm(script_fn)

Julia 包 NBInclude.jl 让这一切变得简单:

using NBInclude
@nbinclude("myfile.ipynb")

运行整个笔记本并returns计算最后一个单元格的值。