jupyterlab-niryo-one

Blockly扩展，用于JupyterLab控制Niryo机器人。

Blockly

Blockly是Google的一个库，用于构建适合初学者的基于块的编程语言。

文档： https://developers.google.com/blockly/guides/overview 仓库： https://github.com/google/blockly

Niryo机器人

尼罗机器人是法国制造的协作型开源6轴机器人，适用于：高等教育、职业培训和研发实验室。其使用特别适合在工业4.0的背景下学习机器人和编程。

文档：https://niryo.com Niryo One的仓库：https://github.com/NiryoRobotics/niryo_one_ros

PyNiryo API

该扩展使用最新的pyniryo API版本 - v1.1.2。此版本与Niryo、Ned和Ned2机器人兼容。

Niryo One和Ned机器人与niryo工具箱兼容，而Ned2机器人有ned2工具箱。您可以使用每个工具箱中的所有130个模块来编程您的机器人。

文档：https://docs.niryo.com/dev/pyniryo/v1.1.2/en/index.html

要求

• JupyterLab >= 4.0.0

安装

要安装扩展，请执行

conda install jupyterlab-niryo-one -c conda-forge

内核

• ipykernel
• xeus-python
• xeus-lua
• JavaScript
• JavaScript

卸载

要卸载扩展，请执行

pip uninstall jupyterlab-niryo-one

贡献

开发安装

注意：您将需要NodeJS来构建扩展包。

jlpm命令是JupyterLab附带安装的yarn的固定版本。您可以使用下面的yarn或npm代替jlpm。

micromamba create -n niryo -c conda-forge python nodejs yarn jupyterlab jupyterlab-language-pack-fr-FR ipykernel xeus-python xeus-lua
micromamba activate niryo
# Clone the repo to your local environment
# Change directory to the jupyterlab_niryo_one directory
# Install package in development mode
pip install -e .
# Link your development version of the extension with JupyterLab
jupyter labextension develop . --overwrite
# Rebuild extension Typescript source after making changes
jlpm run build

您可以在不同的终端同时监视源目录并运行JupyterLab，以监视扩展源代码的变化并自动重新构建扩展。

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

当监视命令运行时，每次保存的更改将立即本地构建并可用于正在运行的JupyterLab。刷新JupyterLab以在浏览器中加载更改（您可能需要等待几秒钟以等待扩展重新构建）。

默认情况下，jlpm run build命令为该扩展生成源映射，以便更容易使用浏览器开发者工具进行调试。要为JupyterLab核心扩展也生成源映射，可以运行以下命令

jupyter lab build --minimize=False

开发卸载

pip uninstall jupyterlab-niryo-one

在开发模式下，您还需要删除由jupyter labextension develop命令创建的符号链接。要找到其位置，可以运行jupyter labextension list以确定labextensions文件夹的位置。然后您可以从该文件夹中删除名为jupyterlab_niryo_one的符号链接。

打包扩展

见RELEASE