jupyter

Deno, JavaScript ve TypeScript yazmanıza olanak sağlayan yerleşik bir Jupyter kernel ile birlikte gelir; Web ve Deno API'lerini kullanın ve etkileşimli defterlerinizde doğrudan npm paketlerini içe aktarın.

tehlike

deno jupyter her zaman --allow-all ile çalışır.
Şu anda Jupyter kernelinde yürütülen tüm kod --allow-all bayrağı ile çalışmaktadır. Bu geçici bir sınırlamadır ve gelecekte ele alınacaktır.

Hızlı Başlangıç

deno jupyter --unstable komutunu çalıştırın ve talimatları izleyin.

Kernelin zorla yüklenmesi için deno jupyter --unstable --install komutunu çalıştırabilirsiniz. Deno, jupyter komutunun PATH'inizde mevcut olduğunu varsayar.

Yükleme işlemini tamamladıktan sonra, Deno kernel JupyterLab ve klasik defterde defter oluşturma diyalog kutusunda mevcut olacaktır:

Deno Jupyter kernelini, Jupyter defterlerini destekleyen herhangi bir editörde kullanabilirsiniz.

VS Code

• VSCode Jupyter uzantısını yükleyin.
• Komut Paletini (Ctrl+Shift+P) açarak bir defter dosyası açın veya oluşturun ve "Oluştur: Yeni Jupyter Defteri"ni seçin. Bu, ".ipynb" dosya uzantısına sahip bir dosya oluşturarak manüel olarak yapılabilir.
• Yeni veya mevcut bir defter üzerinde çalışırken, yeni bir Jupyter defteri oluşturun, "Jupyter kernel'leri"ni seçin ve ardından Deno'yu seçin.

JetBrains IDE'leri

Jupyter Defterleri kutudan çıkar çıkmaz mevcuttur.

Zengin içerik çıktısı

Deno.jupyter ad alanları, defterlerinizde zengin içeriği görüntülemek için yardımcı fonksiyonlar sağlar Jupyter'in desteklediği MIME türlerini kullanarak.

---

Zengin bir çıktı sağlamanın en kolay yolu, bir [Symbol.for("Jupyter.display")] yöntemi olan bir nesne döndürmektir.

Bu yöntem, bir MIME türünü görüntülenmesi gereken bir değere eşleyen bir sözlük döndürmelidir.

{
  [Symbol.for("Jupyter.display")]() {
    return {
      // Düz metin içeriği
      "text/plain": "Merhaba dünya!",
      // HTML çıktısı
      "text/html": "<h1>Merhaba dünya!</h1>",
    }
  }
}

Düz metin ve HTML çıktısı döndüren bir nesne örneği.
— Deno Jupyter Documentation

bilgi

Symbol.for("Jupyter.display") yazmak yerine Deno.jupyter.$display kullanabilirsiniz.

Bu, düzenli bir fonksiyondur, bu yüzden çıktıyı biçimlendirmek için istediğiniz herhangi bir kütüphaneyi kullanabilirsiniz - örneğin, renkli bir çıktı sağlamak için @std/fmt/colors kullanabilirsiniz:

import * as colors from "jsr:@std/fmt/colors";

{
  [Deno.jupyter.$display]() {
    return {
      "text/plain": colors.green("Merhaba dünya"),
    }
  }
}

MIME paketini doğrudan görüntülemek için de Deno.jupyter.display fonksiyonunu kullanabilirsiniz:

await Deno.jupyter.display({
  "text/plain": "Merhaba, dünya!",
  "text/html": "<h1>Merhaba, dünya!</h1>",
  "text/markdown": "# Merhaba, dünya!",
}, { raw: true });

Defter arayüzünüz, yeteneklerine dayanarak "en zengin" MIME türünü otomatik olarak seçecektir.

---

Deno.jupyter, yaygın medya türlerinin zengin çıktısı için birkaç yardımcı yöntem sunar.

Deno.jupyter.html, sağlanan dizeyi defterde HTML olarak render edecek bir etiketli şablondur.

Deno.jupyter.html`<h1>Merhaba, dünya!</h1>
<h2>Deno kernelinden</h2>
<p>Lorem ipsum <i>dolor</i> <b>sit</b> <u>amet</u></p>`;

Deno.jupyter.md, sağlanan dizeyi defterde bir Markdown belgesi olarak render edecek bir etiketli şablondur.

Deno.jupyter
  .md`# Deno ile TypeScript'deki Defterler ![Deno logosu](https://github.com/denoland.png?size=32)

**Jupyter ile etkileşimli hesaplama _Deno'ya entegre edilmiştir_!**`;

Deno.jupyter.svg, sağlanan dizeyi defterde bir SVG figürü olarak render edecek bir etiketli şablondur.

Deno.jupyter.svg`<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 100 100">
      <circle cx="50" cy="50" r="40" stroke="green" stroke-width="4" fill="yellow" />
    </svg>`;

Deno.jupyter.image, bir JPG veya PNG resmi render edecek bir fonksiyondur. Bir dosya yolu veya zaten okunmuş baytları geçebilirsiniz:

Deno.jupyter.image("./cat.jpg");

const data = Deno.readFileSync("./dog.png");
Deno.jupyter.image(data);

prompt ve confirm API'leri

Defterinizde kullanıcı girişi beklemek için prompt ve confirm Web API'lerini kullanabilirsiniz.

confirm ve prompt API'leri örneği

IO yayını yayınlama kanalı

Deno.jupyter.broadcast, hücre değerlendirildiğinde anlık güncellemeler sağlamak için IO yayınına mesajlar yayınlamanıza olanak tanır.

Hesaplamaya başlamadan önce bir mesaj yazdıran ve hesaplama tamamlandığında başka bir mesaj yazdıran bu örneği dikkate alın:

await Deno.jupyter.broadcast("display_data", {
  data: { "text/html": "<b>İşleniyor...</b>" },
  metadata: {},
  transient: { display_id: "progress" },
});

// Pahalı bir hesaplama yaptığımızı varsayalım
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 1500));

await Deno.jupyter.broadcast("update_display_data", {
  data: { "text/html": "<b>Tamamlandı</b>" },
  metadata: {},
  transient: { display_id: "progress" },
});

Deno.jupyter.broadcast API örneği

Örnekler

@observablehq/plot kullanarak bir grafik oluşturma örneği:

import { document, penguins } from "jsr:@ry/jupyter-helper";
import * as Plot from "npm:@observablehq/plot";

let p = await penguins();

Plot.plot({
  marks: [
    Plot.dot(p.toRecords(), {
      x: "culmen_depth_mm",
      y: "culmen_length_mm",
      fill: "species",
    }),
  ],
  document,
});

Daha gelişmiş veri analizi ve görselleştirme kütüphanelerini (Polars, Observable ve d3 gibi) kullanan örnekler için https://github.com/rgbkrk/denotebooks adresine bakın.

jupyter console entegrasyonu

jupyter console REPL'inde Deno Jupyter kernelini de kullanabilirsiniz. Bunu yapmak için, konsolunuzu jupyter console --kernel deno ile başlatmalısınız.