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　　Jupyter 是一款免費、開源的交互式 web 工具。研究人員可以利用該工具將軟件代碼、計算輸出、解釋文本和多媒體資源組合在一個文檔中。計算筆記本已經發(fā)展了幾十年，但是過去幾年里，Jupyter 特別受歡迎，更是成為數據科學家們實戰(zhàn)工具的首選。個中原因如何?AQFer帶你一探究竟。

　　數據科學

　　大型綜合巡天望遠鏡(Large Synoptic Survey Telescope，LSST)坐落在智利安第斯山脈帕穹山脊，計劃 2022 年啟用。它將自動探測南方的天空，每晚產生數兆字節(jié)的數據。為了處理這些數據，天文學家將要用到一個熟悉且日益流行的工具——Jupyter notebook。

　　Jupyter 是一款免費、開源的交互式 web 工具，是一種計算筆記本(computational notebook)。研究人員可以利用它將軟件代碼、計算輸出、解釋文本和多媒體資源組合在一個文檔中。計算筆記本已經發(fā)展了幾十年，但是過去幾年里 Jupyter 特別受歡迎。因為它的架構經過重新設計，允許 notebook「說」幾十種編程語言，所以深受開發(fā)人員的喜愛。而根據其共同創(chuàng)始人 Fernando Pérez 的說法，這一點更體現在它的名字中：Jupyter——Julia ( Ju )、Python ( Py )、R。

　　對代碼共享網站 GitHub 的一項分析顯示，截至 2018 年 9 月，Jupyter 上公開的 notebook 超過了 250 萬份，而 2015 年這一數字僅為 20 萬左右。Pérez 表示，Gmail 和 Google Docs 等 web 軟件的改進是驅動其使用量增長的一個原因;Python 和數據科學的成熟也是其中一個原因，尤其是 notebook 可以輕松地訪問遠程數據，因為有些數據可能無法下載(比如 LSST 的數據)。針對 Jupyter 基于云的能力，Pérez 表示，很多情況下，把計算機移動到數據比將數據移到計算機內要容易得多。因為這種架構相當于告訴讀者數據在哪里，而且還提供了一臺電腦。

　　華盛頓特區(qū)喬治·華盛頓大學的機械和航空工程師 Lorena Barba 說，對于數據科學家來說，Jupyter 已經成為事實上的標準。而負責協(xié)調 LSST 數據管理團隊的西雅圖華盛頓大學天文學家 Mario Juri?則表示，「我從未見過這么快的遷移，真是太好用了!」

　　數據勘探

　　可計算的 notebook 本質上是用于科學計算的實驗室 notebook。比如說，研究人員沒有將 DNA 凝膠黏貼在實驗室協(xié)議旁邊，而是嵌入代碼、數據和文本來記錄他們的計算方法。圣路易斯·奧比斯波加州理工州立大學的 Jupyter 聯(lián)合創(chuàng)始人 Brian Granger 說，這種做法的結果是產生了「計算敘事」——一種允許研究人員用分析、假設和推測補充其代碼和數據的文件。

　　對于數據科學家而言，這種格式可以推動探索。Barba 表示，notebook 是一種交互式計算方式，在這種環(huán)境中，用戶可以執(zhí)行代碼，觀察結果，修改并重復研究人員與數據之間的一種迭代對話。它并不是這種對話的唯一載體，交互式 Python 解釋器 IPython(Jupyter 前身 IPython Notebook 的創(chuàng)建基礎)也是一種載體。但 notebook 允許用戶記錄這些對話，并在「主題、理論、數據和結果之間建立更強大的聯(lián)系」。

　　研究人員還可以用 notebook 為其軟件創(chuàng)建教程或交互式手冊。哈佛大學的系統(tǒng)神經科學家 Mackenzie Mathis 對 DeepLabCut 就是這么做的。DeepLabCut 是其團隊為行為神經科學研究開發(fā)的一個編程庫。他們可以用 notebook 來準備手稿，或者作為教具。自 2013 年開始，Barba 就在她所教的每門課程中實施了 notebook。在 2014 年的一次主題演講中，她還講述了 notebook 讓學生以課堂無法比擬的方式互動地參與課程并從中受益的經驗。她說，「IPython notebook 確實是科學和工程教學計算的一個殺手級應用程序?！?/p>

　　 web工具Jupyter

　　說我的語言

　　Jupyter notebook 有兩個組件。在前后端網頁中，用戶在矩形輸入框中輸入編程代碼或者文本。然后瀏覽器把代碼輸送到后端內核，后端內核運行該代碼并把結果反饋回來。據 Pérez 統(tǒng)計，已經有超過 100 個 Jupyter 內核被創(chuàng)建，支持數十種編程語言。正常來說，每個 notebook 只能夠運行一個內核和一種語言，但存在工作區(qū)。例如，一個 Demo notebook，支持 Python、Julia、R 和 Fortran。

　　重要的是，內核不需要駐留于用戶的計算機。當 LSST 的未來用戶使用 Jupyter notebook 來分析數據時，代碼會在位于伊利諾斯州的超級計算機上運行，提供臺式機、筆記本無法比擬的算力。Notebook 也可以在云上運行。例如谷歌的 Colaboratory 項目，為 Jupyter notebook 提供了以谷歌為主題的前后端。它使得用戶能夠協(xié)作、運行利用谷歌云資源的代碼，例如圖處理單元，可以把文檔保存在谷歌 Drive 上。

　　Jupyter 的最新版本是 JupyterLab，于 2018 年 1 月作為測試版發(fā)布，它既能作為獨立的安裝包使用，又能作為免費 Anaconda 科學計算環(huán)境的一部分使用。

　　Jason Grout 是加州舊金山金融服務公司 Bloomberg 的一名軟件工程師，也是 JupyterLab 團隊的一員。他將 JupyterLab 稱為 Jupyter notebook 的「下一代 web 接口」，它通過拖放功能以及文件瀏覽器、數據查看器、文本編輯器和命令控制臺擴展了人們熟悉的 notebook 的內涵。標準 Jupyter notebook 向每個 notebook 分配單獨的內核，而 JupyterLab 創(chuàng)建了一個允許這些組件共享的計算環(huán)境。因此，用戶可以在一個窗口中查看 notebook，在第二個窗口中編輯一份所需的數據文件，在第三個窗口中記錄所有的執(zhí)行命令——所有窗口都在一個 web 瀏覽器接口中。

　　用戶也可以對 JupyterLab 進行調整，使其適合自己的工作流程。例如，內置查看器用于查看圖片、文本和 CSV 文件，但用戶也可以構建自定義組件。這些組件可以展示基因組比對、地理空間數據等。參加 Pérez 的一名學員甚至還創(chuàng)建了一個用來展示 3D 大腦成像數據的組件。他表示，「顯然，這完全是一個神經科學領域專用工具——Jupyter 團隊沒有必要寫這種東西。但我們提供了正確的標準，那個團隊就可以在 24 小時之內寫出一個來?！?/p>

　　還有兩種工具增強了 Jupyter 的用途。一個是 JupyterHub，這種工具允許機構向大量用戶提供 Jupyter notebook。Pérez 任教的加州大學伯克利分校的 IT 團隊已經部署了這樣一個中心，Pérez 利用該中心確保參加其數據科學課程的所有學生擁有相同的計算環(huán)境。他表示，「我們不可能管理 800 名學生的 IT 支持，幫助他們調試電腦，以及找出他們筆記本電腦安裝程序后無法運行的原因;這根本行不通?！?/p>

　　另一個工具是 Binder，這是一種開源服務，允許用戶在 web 瀏覽器中的 GitHub 上使用 Jupyter notebook，無需安裝軟件或任何編程庫。用戶也可以在谷歌云上執(zhí)行 Jupyter notebook，通過在 GitHub 上 notebook 里的 URL 之前鍵入 https://colab.research.google.com/github 或使用 Code Ocean 商業(yè)服務。9 月份，Code Ocean 為其基于云的代碼共享和代碼執(zhí)行服務推出了一個新的用戶接口，同樣也基于 Jupyter。

　　值得注意的問題

　　這種工具通過簡化代碼重用來實現計算再現性。但用戶仍需知道如何正確使用 notebook。

　　Joel Grus 是華盛頓州西雅圖艾倫人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)的一名研究工程師，今年年初，他在紐約 Jupyter 開發(fā)者大會上做了一場主題為「我不喜歡 notebook」(I don't like notebooks)的演講。他說，他見過 notebook 不按預期運行時編程者受挫的樣子，通常是因為他們無意中運行了無序的代碼單元。他指出，在 Jupyter notebook 中將代碼按邏輯整理出來非常困難，因此編程實踐體驗很差，它將代碼分解成可重用的模塊，并開發(fā)測試來確保代碼正常工作。

　　Grus 坦言，這些并非不可逾越的困難，但 notebook 在執(zhí)行代碼時的確需要規(guī)則：例如，將分析代碼移到可以從 notebook 中調用的外部文件中，在 notebook 的頂部定義關鍵變量，定期重啟內核以及自上向下地運行 notebook。一位 Twitter 用戶打趣道：「你得重啟并運行所有程序，否則沒辦法用?！?/p>

　　這是 Barba 試圖灌輸給學生的一課?！干险n第一天我就向學生解釋說，他們可以以非線性的方式與 notebook 交互，這激發(fā)了他們巨大的探索能力，」她說。「但力量越大，責任越大。」

　　Verdant 可能是一種有幫助的工具，它是 Jupyter 里面一個可以捕捉用戶活動歷史的插件?！缸髡邩嫿艘粋€擴展，可以實現靈活的用戶工作流程，同時捕捉執(zhí)行的特定代碼，以什么順序以及在什么樣的特定數據上，」加州州立理工大學 Jupyter 團隊的成員 Carol Willing 表示。

　　Jake VanderPlas 是谷歌的一名軟件工程師，也是 Colaboratory 的成員之一，他表示，notebook 就像錘子一樣：他們可能被濫用，也并非適用于所有應用。但在數據探索和溝通方面，notebook 表現出色。天文學界似乎同意這種說法?！复蠹s六年前，還沒有 Jupyter notebook，現在我們卻每天都在用它，」Juri?表示。

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