Jupiter notebook не работает asyncio

Как запустить код асинхронного кода Python в ноутбуке Jupyter?

У меня есть код asyncio, который отлично работает в интерпретаторе Python (CPython 3.6.2). Теперь я хотел бы запустить это в ноутбуке Jupyter с ядром IPython.

Я могу запустить его с помощью

и в то время как это, кажется, работает, это также, кажется, блокирует ноутбук и, кажется, не играет хорошо с записной книжкой.

Я понимаю, что Jupyter использует Tornado под капотом, поэтому я попытался установить цикл событий Tornado, как рекомендовано в документах Tornado:

Однако это приводит к следующей ошибке:

поэтому я добавил ячейку со следующим кодом:

и в следующей ячейке я побежал:

Это сработало, но я не понимаю, почему и как это работает. Может ли кто-нибудь объяснить это мне?

ОТВЕТЫ

Ответ 1

РЕДАКТИРОВАТЬ 21 ФЕВРАЛЯ 2019 г.: проблема исправлена

Это больше не проблема последней версии Jupyter Notebook. Авторы Jupyter Notebook подробно описали этот случай здесь.

Ответ ниже был оригинальный ответ, который был помечен как правильный.

Это было опубликовано довольно давно, но в случае, если другие люди ищут объяснения и решения проблемы запуска асинхронного кода внутри Jupyter Notebook;

Обновление Jupyter Tornado 5.0 стало бесполезным после добавления собственного цикла событий asyncio:

Таким образом, для любой функциональности asyncio, работающей в Jupyter Notebook, вы не можете вызывать run_until_complete() , так как цикл, который вы получите от asyncio.get_event_loop() будет активным.

Вместо этого вы должны добавить задачу в текущий цикл:

Простой пример работы на ноутбуке Jupyter:

Ответ 2

Это больше не проблема в последней версии Jupyter!

Просто напишите асинхронную функцию, а затем ждите ее непосредственно в ячейке юпитера.

Ответ 3

Недавно я столкнулся с проблемой неспособности запускать асинхронный код в ноутбуке Jupyter. Вопрос обсуждается здесь: https://github.com/jupyter/notebook/issues/3397

Я пробовал одно из решений в обсуждении и решил проблему до сих пор.

pip3 install tornado==4.5.3

Это заменило версию 3.5x торнадо, которая была установлена по умолчанию.

После этого асинхронный код в ноутбуке Jupyter работал так, как ожидалось.

Ответ 4

Мой момент ага с Asyncio в Jupyter выглядит так:

Источник

NeilAlishev / Instruction.md

Это очень частая проблема, которая появляется на некоторых ОС. Дело в том, что среда разработки запустилась, но браузер не открылся автоматически.

Как решить эту проблему?

В первую очередь, попробуйте запустить Anaconda Navigator с правами администратора (правой кнопкой мыши нажать на иконку Anaconda Navigator, во всплывающем меню выбрать «Запуск от имени администратора»). Теперь, запустите Jupyter Notebook.

Если все равно не открывается окно браузера, выполните инструкции описанные далее.

Запустите программу, которая называется CMD.exe Prompt (может также называться Anaconda Prompt), нажав на Launch. Эта программа находится тут же, в Anaconda Navigator, рядом с программой Jupyter Notebook. После нажатия на Launch, должна открыться командная строка. Если этой программы нет в Anaconda Navigator, можно найти программу «Anaconda Prompt» на компьютере с помощью обычного поиска по программам.

В этой командной строке мы должны выполнить команду jupyter notebook list (если команда не сработала, попробуйте сначала выполнить команду jupyter notebook list -V , а потом уже команду jupyter notebook list )

Вышеупомянутая команда показывает тот адрес, по которому мы сможем получить доступ к нашей среде разработки. Адрес имеет вид: http://localhost:8888/?token=СЛУЧАЙНАЯ_ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ_БУКВ_И_ЦИФР

Вам необходимо скопировать этот адрес, вставить его в адресную строку вашего браузера и перейти на эту страницу. После этого откроется среда разработки Jupyter Notebook. Можно работать.

Чтобы скопировать адрес из командной строки Windows, необходимо кликнуть правой кнопкой мыши в любом месте командной строки. В выпадающем меню надо выбрать пункт «пометить». После этого, можно будет выделить курсором интересующий нас адрес. После того, как адрес будет выделен, надо нажать на клавишу Enter на вашей клавиатуре. Готово — адрес скопирован в буфер обмена. Можно его вставлять в адресную строку браузера.

ОС Linux или Mac OS: Надо просто открыть терминал и там написать jupyter notebook Полученный адрес надо скопировать в адресную строку браузера.

Источник

Как запустить код Python asyncio в ноутбуке Jupyter?

у меня есть код asyncio, который отлично работает в интерпретаторе Python (CPython 3.6.2). Теперь я хотел бы запустить это внутри ноутбука Jupyter с ядром IPython.

Я могу запустить его с

и хотя это, кажется, работает, он также, кажется, блокирует ноутбук и, похоже, не играет хорошо с ноутбуком.

Я понимаю, что Jupyter использует Торнадо под капотом, поэтому я попытался установите цикл событий Торнадо, как рекомендовано в Торнадо документы:

однако это дает следующую ошибку:

поэтому я добавил ячейку со следующим кодом:

и в соседней камере я побежал:

это сработало, но я действительно не понимаю, почему и как это работает. Может кто-нибудь, пожалуйста, объясните это я?

2 ответов

Это было опубликовано совсем недавно, но в случае, если другие люди ищут объяснение и решение проблемы запуска асинхронного кода внутри ноутбука Jupyter;

Jupyter Торнадо 5.0 замуровали функции ввода-вывода после того, как его собственный цикл обработки событий ввода-вывода:

таким образом, для любой функциональности asyncio для запуска на ноутбуке Jupyter вы не может вызвать a run_until_complete() , так как цикл вы получите от asyncio.get_event_loop() будет активным.

вместо этого вы должны добавить задачу в текущий цикл:

простой пример работы на ноутбуке Jupyter:

недавно я столкнулся с проблемой невозможности запуска кода asyncio в ноутбуке Jupyter. Вопрос обсуждается здесь:https://github.com/jupyter/notebook/issues/3397

я попробовал одно из решений, в обсуждении и решить проблему до сих пор.

pip3 install tornado==4.5.3

это заменило торнадо версии 5.X, который был установлен по умолчанию.

код asyncio в записной книжке Jupyter затем побежал, как ожидалось.

Источник

Как запустить Jupyter Notebook в браузере без бэкенда

К старту нашего флагманского курса по Data Science представляем перевод обзора JupyterLite прямо из блога его разработчиков. JupyterLite — это перезагрузка множества попыток создать полный статический выполняемый в браузере дистрибутив Jupyter, чтобы не было необходимости запускать сервер Jupyter.

Цель проекта — дать лёгкую вычислительную среду в браузере, доступную по одному клику спустя несколько секунд, без установки чего-либо на устройство конечного пользователя. При работе с дистрибутивами в браузере не нужно предоставлять среду выполнения на бэкенде. Приложение в основном представляет собой набор статических файлов, поэтому проще масштабируется и его легче развёртывать.

JupyterLite работает в браузере на статическом веб-сайте ReadTheDocs

Полноценный дистрибутив JupyterLab в браузере

JupyterLite разработан с нуля, он повторно использует множество плагинов и компонентов JupyterLab как есть. В дополнение к JupyterLab JupyterLite по умолчанию работает с интерфейсом RetroLab:

JupyterLite с интерфейсом RetroLab

Благодаря повторному использованию компонентов JupyterLab JupyterLite получает преимущества многих улучшений: новых функций, исправлений специальных возможностей и улучшений обслуживания. В JupyterLite также можно включить совместную работу в реальном времени из JupyterLab 3.1.

Совместная работа в режиме реального времени, JupyterLite в ReadTheDocs

Pyolite — поддерживаемое Pyodide ядро Python

Pyodide — это скомпилированный в WebAssembly интерпретатор CPython 3.8, позволяющий запускать Python в браузере, а также скомпилированных научных пакетов Python.

Из индекса пакетов PyPI Pyodide может установить любой пакет wheel, он содержит комплексный интерфейс внешних функций, предоставляющий экосистему пакетов Python для JavaScript и пользовательский интерфейс браузера для Python, в том числе DOM.

Pyodide: Python и его скомпилированный в WebAssembly научный стек

С версии 0.17 за последние несколько лет Pyodide получил множество улучшений: меньший размер двоичных файлов, поддержку asyncio и улучшение трансляции типов между Python и JavaScript.

JupyterLite по умолчанию поставляется с Pyolite — ядром Python, которое поддерживается Pyodide. Это ядро работает в веб-воркере, а значит при выполнении интенсивных вычислений не блокирует основной поток пользовательского интерфейса.

IPython в браузере

Pyolite теперь работает на IPython, что открывает доступ к его магическим командам, завершению кода, расширенному отображению, интерактивным виджетам и многим другим функциям.

IPython в JupyterLite

Интерактивная визуализация

В JupyterLite также поддерживаются многие библиотеки визуализации, такие как Altair и Plotly, что позволяет быстро и удобно создавать рисунки и графики:

Altair в JupyterLite

Поддержка виджетов Jupyter

В основе виджетов Jupyter лежит спецификация кастомных сообщений протокола Jupyter между ядром и интерфейсом. Мартин Рену добавил поддержку Comms в ядре Pyolite, что позволило многим существующим основным и сторонним виджетам, например bqplot, ipyleaflet и ipycanvas, работать из коробки.

JupyterLite по умолчанию поддерживает виджеты Jupyter

Больше, чем просто Python

JupyterLite работает со множеством ядер. Дистрибутив по умолчанию содержит ядра JavaScript и p5:

В JupyterLite доступно несколько ядер.

Эти ядра выполняются в IFrame как изолированные окружения. С помощью протокола отображения Jupyter можно легко отображать кастомные анимации:

Ядро p5.js в JupyterLite

JupyterLite гибко настраивается

Как и многие инструменты Jupyter, JupyterLite легко настраивается. С версии 3.0 поддерживается новая встроенная система расширения JupyterLab, а существующие расширения JupyterLab легко повторно использовать в JupyterLab.

Расширение JupyterLab Drawio, работающее в JupyterLite

Серверная часть JupyterLite в браузере также использует плагины. Сервер — это регистрирующее несколько плагинов приложение Lumino без оболочки, где регистрируются, например, менеджер содержимого или служба сеансов.

Такой подход делает замену одного плагина на другой очень удобной для разработчиков или администраторов сайта.

Пример: замена менеджера содержимого по умолчанию, который хранит блокноты и файлы в LocalStorage, на менеджера, сохраняющего содержимое в AWS S3.

Обзор архитектуры JupyterLite на основе плагинов

Модульность и гибкость JupyterLite позволяют легко добавлять ядра. Ядро Basthon, прототип для запуска которого разрабатывается в этом репозитории, использует несколько иную модель выполнения, чем Pyolite: оно запускается в основном потоке пользовательского интерфейса, поэтому пользователи могут напрямую управлять DOM главного окна из Python.

Pyolite, в свою очередь, запускается в веб-воркере как фоновый поток. Оба подхода имеют свои плюсы и минусы, а система плагинов JupyterLite позволяет авторам расширений полностью контролировать свои ядра.

Basthon в JupyterLite

Развёртывание

JupyterLite легко разворачивается как статический веб-сайт. Никакой сложной настройки, никаких проблем с масштабируемостью. Только простой, обычный HTTP-сервер статических файлов.

Поэтому появляются варианты: Nginx, Binder, GitHub Pages или страницы GitLab, Vercel, Netlify и многие другие. Можно развернуть JupyterLite в ReadTheDocs, где размещён и постоянно обновляется демонстрационный сайт JupyterLite.

Многие сценарии развёртывания уже задокументированы здесь, также есть демонстрационный шаблон, позволяющий легко развернуть настраиваемый веб-сайт JupyterLite на страницах GitHub одним кликом.

Благодаря работе Николаса Боллвега в JupyterLite для удобства развёртывания появился инструмент командной строки jupyterlite. Одна из задач JupyterLite — позволить любому пользователю собрать собственный дистрибутив с необходимым ему набором плагинов и расширений. Сегодня для этого нужно работать с jupyterlite, но можно представить экспорт удобнее:

Макет экспортёра JupyterLite

Широкий спектр вариантов

Благодаря простоте развёртывания и низкому порогу входа JupyterLite отлично подходит для широкого спектра задач. В образовательном пространстве он упрощает доступ к учебным материалам и вычислительным средам. Преподаватели и студенты могут сосредоточиться на содержании своих занятий, не беспокоясь о развёртывании и мониторинге серверов.

С помощью JupyterLite мы также надеемся привлечь новую волну пользователей Jupyter и сделать всю экосистему ещё доступнее для новичков и более широкого сообщества. В случае небольших проектов это может даже снизить нагрузку на mybinder.org посредством развёрнутой на CDN версии JupyterLite — binderlite.

Как быстро попробовать JupyterLite

JupyterLite можно протестировать по этой ссылке.

Локальный запуск

Во-первых, установите пакет CLI:

Затем создайте веб-сайт JupyterLite и разместите его на локальном сервере:

Документация приложения jupyterlite находится здесь.

А поработать с JupyterLab или JupyterLite на практике вы сможете на наших курсах по Data Science, а на курсе «Machine Learning и Deep Learning» используется оборудование нашего партнёра и лидера в области вычислений для искусственного интеллекта — компании NVIDIA. Кроме того, здесь вы можете узнать, как начать карьеру или прокачаться, например, в Fullstack-разработке на Python:

Data Science и Machine Learning

Источник