Проект Юпитер
 | |
| Аббревиатура | Юпитер |
|---|---|
| Формирование | февраль 2015 г |
| Тип | некоммерческая организация |
| Цель | Интерактивная наука о данных и научные вычисления |
Обслуживаемый регион | По всему миру |
Официальный язык | Английский |
| Веб-сайт | Юпитер |
Проект Jupyter ( / ˈ dʒ uː p ɪ t ər / ) — это проект по разработке программного обеспечения с открытым исходным кодом , открытых стандартов и услуг для интерактивных вычислений на нескольких языках программирования .
Он был выделен из IPython в 2014 году Фернандо Пересом и Брайаном Грейнджером. Название проекта Jupyter является отсылкой к трем основным языкам программирования, поддерживаемым Jupyter Julia , Python и R. : Его название и логотип — дань открытию уважения Юпитера Галилеем спутников , как это зафиксировано в записных книжках, приписываемых Галилею.
Jupyter финансово спонсируется NumFOCUS. [1]
История
[ редактировать ]
Первая версия Notebooks для IPython была выпущена в 2011 году командой, в которую входили Фернандо Перес, Брайан Грейнджер и Мин Рэган-Келли. [2] В 2014 году Перес анонсировал дополнительный проект IPython под названием Project Jupyter. [3] IPython продолжает существовать как оболочка Python и ядро для Jupyter, в то время как блокнот и другие языко-независимые части IPython перешли под именем Jupyter. [4] [5] Jupyter поддерживает среды выполнения (называемые «ядрами») на нескольких десятках языков, включая Julia, R, Haskell , Ruby и Python (через ядро IPython).
В 2015 году на GitHub было доступно около 200 000 блокнотов Jupyter . К 2018 году их было доступно около 2,5 миллионов. [6] В январе 2021 года было доступно почти 10 миллионов, включая блокноты о первых наблюдениях гравитационных волн. [7] и об открытии в 2019 году сверхмассивной черной дыры . [8]
Крупнейшие поставщики облачных вычислений внедрили Jupyter Notebook или производные инструменты в качестве внешнего интерфейса для пользователей облака. Примеры включают Amazon SageMaker , блокноты [9] Коллаб Google , [10] [11] и ноутбук Microsoft Azure. [12]
Visual Studio Code поддерживает локальную разработку блокнотов Jupyter. По состоянию на июль 2022 года расширение Jupyter для VS Code было загружено более 40 миллионов раз, что сделало его вторым по популярности расширением на VS Code Marketplace. [13]
Руководящий комитет Project Jupyter получил в 2017 году премию ACM Software System Award — ежегодную награду, которая присуждается людям или организациям «за разработку программной системы, которая оказала длительное влияние, отраженное во вкладе в концепции, коммерческом принятии или в том и другом». [14]
В 2018 году журнал Atlantic опубликовал статью под названием «Научная статья устарела», в которой обсуждалась роль Jupyter Notebook и Mathematica в будущем научных публикаций. [15] Экономист Пол Ромер в ответ опубликовал сообщение в блоге, в котором отразил свой опыт использования Mathematica и Jupyter для исследований, частично заключив, что Jupyter «лучше справляется с тем, что имел в виду Теодор Грей , когда разрабатывал блокнот Mathematica. " [16]
В 2021 году журнал Nature назвал Jupyter одним из десяти компьютерных проектов, изменивших науку. [8]
Блокнот Юпитера
[ редактировать ]Jupyter Notebook в разговорной речи может относиться к двум различным концепциям: либо пользовательскому приложению для редактирования кода и текста, либо базовому формату файла, который совместим во многих реализациях.
Приложения
[ редактировать ]Jupyter Notebook (ранее IPython Notebook) — это интерактивная вычислительная веб- среда для создания записной книжки документов . Jupyter Notebook построен с использованием нескольких библиотек с открытым исходным кодом , включая IPython , ZeroMQ , Tornado , jQuery , Bootstrap и MathJax . Приложение Jupyter Notebook — это REPL на основе браузера , содержащий упорядоченный список ячеек ввода-вывода, который может содержать код, текст (с использованием Markdown со вкусом Github ), математические вычисления, графики и мультимедийные материалы .
Jupyter Notebook похож на интерфейс записной книжки других программ, таких как Maple , Mathematica и SageMath , стиль вычислительного интерфейса, возникший в Mathematica в 1980-х годах. В начале 2018 года интерес к Jupyter превысил популярность интерфейса блокнота Mathematica. [15]
JupyterLab — это новый пользовательский интерфейс для Project Jupyter, предлагающий гибкий пользовательский интерфейс и больше функций, чем классический пользовательский интерфейс блокнота. Первый стабильный выпуск был анонсирован 20 февраля 2018 года. [17] [18] В 2015 году совместный грант в размере 6 миллионов долларов от Благотворительного фонда Леоны М. и Гарри Б. Хелмсли , Фонда Гордона и Бетти Мур и Фонда Альфреда П. Слоана профинансировал работу, которая также привела к расширению возможностей основных инструментов Jupyter. что касается создания JupyterLab. [19]
В ноябре 2022 года GitHub объявил, что JupyterLab будет доступен на его онлайн-платформе для кодирования под названием Codespace. [20]
В августе 2023 года было выпущено расширение Jupyter AI — Jupyter AI. Это расширение включает генеративный искусственный интеллект в блокноты Jupyter, позволяя пользователям объяснять и генерировать код, исправлять ошибки, обобщать контент, запрашивать информацию о своих локальных файлах и создавать полные блокноты на основе подсказок на естественном языке. [21]
JupyterHub — это многопользовательский сервер для Jupyter Notebooks. Он предназначен для поддержки множества пользователей путем создания, управления и проксирования множества отдельных серверов Jupyter Notebook. [22]
Документы
[ редактировать ]Документ Jupyter Notebook представляет собой файл JSON , соответствующий версионной схеме, обычно заканчивающийся расширением «.ipynb».Основными частями блокнотов Jupyter являются: метаданные, формат блокнота и список ячеек. Метаданные — это словарь определений данных для настройки и отображения записной книжки. Формат ноутбука — это номер версии программного обеспечения. Список ячеек — это различные типы ячеек для Markdown (отображение), кода (для выполнения) и вывода ячеек типа кода. [23]
Хотя JSON является наиболее распространенным форматом, можно отказаться от некоторых функций (например, хранения изображений и метаданных) и сохранять блокноты как документы с уценкой, используя такие расширения, как JupyText. [24] Jupytext часто используется в сочетании с контролем версий, чтобы упростить сравнение и объединение блокнотов.
См. также
[ редактировать ]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ «Проекты, спонсируемые NumFOCUS» . NumFOCUS . Проверено 25 октября 2021 г.
- ^ Ву, Линда (14 июня 2021 г.). «Проект Jupyter: компьютерный код, изменивший науку» . Лаборатория вычислительной техники Беркли . Проверено 15 августа 2022 г.
- ^ «Проект Jupyter // Колонка динамиков» .
- ^ «Notebook, консоль Qt и ряд других частей теперь являются частями Jupyter» . Гитхаб . 29 мая 2021 г.
- ^ «Большой раскол™» . 28 августа 2017 г.
- ^ Перкель, Джеффри М. (30 октября 2018 г.). «Почему Jupyter является предпочтительным вычислительным блокнотом для специалистов по обработке данных» . Природа . 563 (7729): 145–146. Бибкод : 2018Natur.563..145P . дои : 10.1038/d41586-018-07196-1 . ПМИД 30375502 . S2CID 256770398 . Проверено 15 августа 2022 г.
- ^ Научное сотрудничество LIGO (2016). «Открытый научный центр ЛИГО» . losc.ligo.org . дои : 10.7935/K5MW2F23 . Проверено 4 мая 2018 г.
- ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Перкель, Джеффри М. (20 января 2021 г.). «Десять компьютерных кодов, которые изменили науку» . Природа . 589 (7842): 344–348. Бибкод : 2021Natur.589..344P . дои : 10.1038/d41586-021-00075-2 . ПМИД 33473232 . S2CID 231663425 . Проверено 15 августа 2022 г.
- ^ Галлахер, Шон (15 августа 2022 г.). «Машинное обучение, вывод: превзошли ли инструменты «без кода» ручной анализ?» . Арс Техника . Проверено 15 августа 2022 г.
- ^ Шеррер, Кара (25 мая 2022 г.). «Google Colab против Jupyter Notebook: сравнение программного обеспечения для обработки данных» . Техреспублика . Проверено 15 августа 2022 г.
- ^ «Ботаники радуются: Google только что выпустила свой внутренний инструмент для совместной работы над искусственным интеллектом» . Кварц . Проверено 06 сентября 2018 г.
- ^ Уэйнер, Питер (5 мая 2022 г.). «Основные инструменты обработки данных для улучшения ваших аналитических операций» . ИТ-директор . Проверено 15 августа 2022 г.
- ^ Рамель, Дэвид (12 июля 2022 г.). «VS Code и Python: естественное решение для науки о данных» . Журнал Visual Studio . Проверено 15 августа 2022 г.
- ^ «Премия программной системы» . Награды АКМ . Ассоциация вычислительной техники . Архивировано из оригинала 5 мая 2016 г. Проверено 28 апреля 2016 г.
- ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Сомерс, Джеймс. «Научная статья устарела» . Атлантика . Проверено 10 апреля 2018 г.
- ^ Ромер, Пол. «Jupyter, Mathematica и будущее исследовательской работы» . paulromer.net . Проверено 15 апреля 2018 г.
- ^ «JupyterLab готов для пользователей» . Блог Юпитера . 20 февраля 2018 г. Проверено 4 мая 2018 г.
- ^ Браст, Эндрю (24 февраля 2018 г.). «Блокноты для анализа данных становятся реальностью: JupyterLab выпускает их для пользователей» . ЗДНет . Проверено 15 августа 2022 г.
- ^ «Калифорнийский университет в Беркли и Калифорнийский политехнический университет расширяют и улучшают программное обеспечение с открытым исходным кодом для научных вычислений и обработки данных | Благотворительный фонд Хелмсли» . helmsleytrust.org . Архивировано из оригинала 03 января 2020 г. Проверено 3 мая 2018 г.
- ^ «Использование кодовых пространств с JupyterLab (публичная бета-версия) | Журнал изменений GitHub» . Блог GitHub . Проверено 11 ноября 2022 г.
- ^ Вейл, Джейсон. «Генераторный ИИ в Jupyter» . Юпитер . Архивировано из оригинала 14 августа 2023 года . Проверено 19 августа 2023 г.
- ^ Лахоти, Сугандха (6 мая 2019 г.). «Выпуск JupyterHub 1.0 с именованными серверами, поддержкой шифрования TLS и многим другим» . Пакетный хаб . Проверено 15 августа 2022 г.
- ^ Туми, Дэн (2016). Изучение Jupyter (1-е изд.). Бирмингем – Мумбаи: Пакет. п. 21. ISBN 978-1-78588-487-0 .
- ^ Воутс, Марк (11 ноября 2022 г.), mwouts/jupytext , получено 11 ноября 2022 г.
