ipyx，其中 x 是任何内容

用于反应式变量的Jupyter小部件库

安装

您可以使用 pip 进行安装

pip install ipyx

如果您使用的是Jupyter Notebook 5.2或更早版本，可能还需要启用nbextension

jupyter nbextension enable --py [--sys-prefix|--user|--system] ipyx

开发安装

创建开发环境

conda create -n ipyx-dev -c conda-forge nodejs yarn python jupyterlab
conda activate ipyx-dev

安装python。这将还会构建TS包。

pip install -e ".[test, examples]"

在开发您的扩展时，您需要手动使用笔记本/实验室前端启用您的扩展。对于实验室，这是通过以下命令完成的

jupyter labextension develop --overwrite .
yarn run build

对于经典笔记本，您需要运行

jupyter nbextension install --sys-prefix --symlink --overwrite --py ipyx
jupyter nbextension enable --sys-prefix --py ipyx

请注意，--symlink 标志在Windows上不起作用，因此您必须在这里每次重新构建扩展时都运行install命令。对于某些安装，您可能还需要使用除--sys-prefix之外的另一个标志，但这里不会解释这些标志的含义。

如何查看您的更改

Typescript

如果您使用JupyterLab进行开发，则可以监视源目录，同时在不同的终端中同时运行JupyterLab来监视扩展源代码的更改，并自动重新构建小部件。

# Watch the source directory in one terminal, automatically rebuilding when needed
yarn run watch
# Run JupyterLab in another terminal
jupyter lab

更改后，请等待构建完成，然后刷新您的浏览器，更改应生效。

Python

如果您对Python代码进行了修改，则需要重新启动笔记本内核以使其生效。