用于处理jupyter笔记本缓存的定义接口。
项目描述
jupyter-cache
用于处理jupyter笔记本缓存的定义接口。
为什么使用jupyter-cache？
如果您有一系列需要确保其执行输出保持最新，而不必每次都重新执行它们的笔记本（特别是对于长时间运行的代码或基于文本的格式，这些格式不存储输出），请使用jupyter-cache。
笔记本必须具有确定的执行输出
- 您使用相同的运行环境来运行它们（例如，相同的已安装包）
- 它们不运行非确定性的代码（例如，随机数）
- 它们不依赖于随时间变化的外部资源（例如，文件或网络连接）
例如，它被jupyter-book使用，以允许快速重建文档。
安装
pip install jupyter-cache
用于开发
git clone https://github.com/executablebooks/jupyter-cache
cd jupyter-cache
git checkout develop
pip install -e .[cli,code_style,testing]
请参阅文档以了解用法。
开发
一些期望的需求（尚未全部实现）
- 持久性
- 将“内容编辑”与“代码单元格编辑”分开。单元格重新排列和代码单元格更改应需要重新执行。内容更改不应如此。
- 允许并行访问笔记本（用于执行）
- 存储执行统计/报告
- 存储外部资产：正在执行的笔记本通常需要外部资产：导入脚本/数据等。这些由用户准备。
- 存储执行工件：在执行过程中创建
- 透明且稳健的缓存失效：想象一下用户更新外部依赖或Python模块，或检出不同的git分支。
贡献
jupyter-cache遵循可执行书籍贡献指南。我们非常欢迎您的帮助！
代码风格
使用flake8测试代码风格，配置在.flake8中，代码使用black格式化。
使用jupyter-cache[code_style]安装将使pre-commit包可用，该包将在提交前确保满足此风格，通过重新格式化代码并测试lint错误。可以通过以下方式设置
>> cd jupyter-cache
>> pre-commit install
可选地，您可以分别运行black和flake8
>> black .
>> flake8 .
VS Code等编辑器也有自动代码重格式化工具，可以遵守此标准。
关闭
jupyter_cache-1.0.0.tar.gz的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | d0fa7d7533cd5798198d8889318269a8c1382ed3b22f622c09a9356521f48687 |
|
| MD5 | 4c23d419c5faff4945fc42893bc2b877 |
|
| BLAKE2b-256 | 1bc11276395b634228946bca7da7cf410d133511d150524d2a60b06028a860fe |
关闭
jupyter_cache-1.0.0-py3-none-any.whl的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 594b1c4e29b488b36547e12477645f489dbdc62cc939b2408df5679f79245078 |
|
| MD5 | 71b87b17d8fcb3f51d88d5e6daf92bf1 |
|
| BLAKE2b-256 | f82f0bb8eacdd1102a20fecc759fb8ace695b9a1048563499a6dff8fa8da32a7 |
