Энтри "Блокнот проекта" (Exebook) - это объект, предоставляющий интерактивную среду для создания, выполнения кода, визуализации данных и обмена вычислениями. Он предназначен может быть вызван из процессо и использован в проектах Data Sciense, где необходимо работать с кодом Python (и не только), анализировать данные и представлять результаты в удобном виде.
Поставляется в составе модуля Cubisio Data Sciense
Exebook представляет собой блокнот, состоящий из ячеек (cells). Ячейки могут содержать:
- Код (Code): Блоки кода Python, которые можно выполнять.
- Текст (Markdown): Текстовые описания, документацию, инструкции и прочее, форматированные с помощью Markdown.
-
Создание и редактирование ячеек
- Добавляйте ячейки с кодом или текстом (Markdown).
- Редактируйте содержимое ячеек.
- Перемещайте ячейки вверх и вниз.
- Удаляйте ячейки.
-
Выполнение кода
- Запускайте выполнение кода в ячейках.
- Просматривайте результаты выполнения кода, включая текстовый вывод, графики и изображения.
- Очищайте вывод ячейки.
- Отслеживание хода выполнения кода, вывод в консоль.
-
Управление состоянием ядра
- Подключение к ядру: Подключение к серверу Jupyter для исполнения кода.
- Перезапуск ядра: Перезапуск ядра Python (например, для очистки состояния).
- Прерывание выполнения: Принудительная остановка выполнения кода.
-
Сохранение и загрузка блокнотов
- Сохраняйте содержимое блокнота в проекте.
- Импортируйте существующие блокноты из файлов
.ipynb.
-
Настройки
- Выбор сервера Jupyter: Выбор сервера для выполнения кода.
- Преднастроенный: Использование одного из заранее сконфигурированных серверов (список формируется динамически на основании прав пользователя).
- Указать вручную: Ввод URL и токена для подключения к произвольному серверу.
- Управление доступом - у администратора есть возможность предоставить доступ для пользователей или групп.
Интерфейс Exebook состоит из следующих основных элементов:
- Список ячеек: Отображает последовательность ячеек блокнота.
- Ячейки: Содержат код или текст.
- Панель инструментов: Предоставляет кнопки для управления ячейками (добавление, перемещение, удаление) и ядром.
- Вывод: Отображает результаты выполнения кода (текст, изображения, графики).
Чтобы создать новую ячейку, выполните следующие действия:
- Нажмите кнопку "Добавить ячейку" на панели инструментов.
- Выберите тип ячейки: "Код" или "Текст".
- Ячейка появится в конце списка.
- Кликните на ячейку, которую хотите отредактировать.
- Введите текст или код.
- Для редактирования ячейки в режиме Markdown: используйте синтаксис Markdown.
- Наведите курсор на ячейку.
- Используйте кнопки "Вверх" и "Вниз" для перемещения ячейки.
- Так же можно перетаскивать ячейки мышкой.
- Наведите курсор на ячейку.
- Нажмите кнопку "Удалить".
- Кликните на ячейку с кодом.
- Нажмите кнопку "Выполнить" (или используйте сочетание клавиш Shift + Enter).
- Результат выполнения будет отображен ниже ячейки.
- Наведите курсор на ячейку.
- Нажмите кнопку "Очистить вывод".
- Перейдите в настройки Exebook.
- Выберите "Сервер Jupyter".
- Выберите "Преднастроенный" и укажите нужный сервер, либо "Указать вручную" и введите URL и токен.
- Сохраните настройки.
- Нажмите кнопку "Перезапустить ядро" на панели инструментов.
- Ядро перезапустится и все его данные сбросятся.
- Если выполнение кода занимает слишком много времени, на панели инструментов появится кнопка "Остановить выполнение".
- Нажмите её, чтобы прервать выполнение.
- После редактирования блокнота, изменения сохранятся автоматически.
- Для сохранения блокнота в файл, воспользуйтесь пунктом меню "Сохранить как".
- Чтобы загрузить блокнот из файла
.ipynb, используйте пункт меню "Загрузить из файла".
- Потоковый вывод - вывод в ячейку может быть потоковым и обновляться во время выполнения.
- Ограничение размера вывода - длинные текстовые выводы, при превышении лимита, укорачиваются с отображением многоточия.
- Поддержка изображений - в качестве результата исполнения кода могут отображаться изображения.
- Очередь исполнения - ячейки исполняются последовательно.
Exebook предоставляет удобную среду для работы с кодом Python, анализа данных и визуализации. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу и широкому набору возможностей, он является мощным инструментом для разработки и демонстрации результатов.