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如何进行jupyter的原理分析

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关键字:工具层devops

很难为jupyter这样的一个东西定性,它最初只是一个增强的python repl环境,后来变成了CS架构并支持了多语言,S为语言kernel,C为notebook,console,qtconsole这样的东西,可以分开部署使用。

IPython 3.x 是IPython的最后一个单片版本,包含笔记本服务器、qtconsole等。从IPython 4.0开始,该项目中与语言无关的部分:笔记本格式、消息协议、qtconsole、笔记本web应用程序等已转移到名为Jupyter的新项目中。IPython本身专注于交互式Python,其中一部分是为Jupyter提供Python内核。

如果想快速尝新,下载windows下Anaconda的py发行版,第一个用ipy4是Anaconda2系列的Anaconda2 2.4.0版本. 我们当然关注的是jupyter system与传统CS程序相比的那些不同点:

首先,它不是应用,而是侧重语言系统。要说它是应用,它也只是“编程教育利器”,“一个多语言在线IDE”,是语言系统方面的应用(so,也是CS应用)

其次,它至少有以下特点,先来说表层的,那些直观可见的东西:

jupyter是一个分布式IDE

1,以语言为后端,客户端接受服务端的执行结果,直接输出执行结果。以页面上的cell为单位。 2,CS二端组成了一个分布式的DEMO SHOW系统。

总之就是IPython,他的一个很大优点就是可以把代码写码过程、运行结果展示合在一起,并持久保存在一个notebook中,并由jupyter支撑这个过完成程。

再来说点深刻一点的:

jupyter可能是一个自带开发发布的分布式devops计算环境

它增强了语言IDE,它是分布式交互开发环境(做成了CS和WEB嘛,大凡与WEB沾边的,应用架构上已属分布式)。

它改变了开发协作方式,人们发布ipynb,就可以共享源文件和执行结果,而不需要下载到自己的机器上利用本地语言系统运行一次。如果这个结果可以直接形成应用(分cell的code block块可以像语言源文件和语言内模块一样组成软件),这足于给编程界带来一股强劲的创新了。发挥直男不由分说的特点来说简单就2点不用怨我:

第一,它改变了软件协作的方式,使ugc,ugc=user generated content,这里c就是coding或codes,它使W人组件开发做到了线上并直接存管结果。

PS:这什么意思呢?

如果github是人们递交静态源码仓库的地方,开发者是以offline的方式参与开发。那么如果有jupyter hub,那么它就是组合正在运行的软件组成更大软件的地方。这句话中隐含了组件这个词,组件是现代语言都有的大头,实际上简单来说就是,demo就是组件,可放置工作的dropin的复用件,能将运行中的程序部件作直接聚合积木搭建的东西,都是“组件”。如果这些组件可在网上直接整合,运行结果也托管。那么它立马可以产生一个“动态github”。如果你的app够小,一个ipynb就够。 这样,用户可在线上直接编程搭APP。因为开发用的语言系统和运行用的环境都在线上,结果也只需要呈现在网上。用户只需要复用ipynb贡献codes这些,作为ugc中的c即可。这对需要用户贡献用代码完成逻辑的社区应用系统或游戏应用大用,它使厂商直接接上第三方扩展者。可以极大快速丰富一个应用生态。

第二,它的可调试特性,使W人组件开发的无门槛性降得最低。因为它是个DEMO effect instant show system.

综合起来,它只是将IDE发展分布式,且其架构和产品定位上也可以作成“动态github”之类的东西而已,能理解到这层已经很不错了。

附下载地址了事(软件取名engitor有engitor=”engine tool editor“的意思因为受jupyter支持的语言系统应该到了toolkit直接搭应用的程度了,是编辑方式生成程序的内容生成工具和演示系统,软件已整合对msyscuione/langsys/qtcling的支持,下载后解压到D盘msyscuione下)

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新闻标题:如何进行jupyter的原理分析
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