Toller Jupyter

Eine kuratierte Liste großartiger Jupyter-Projekte, Bibliotheken und Ressourcen. Jupyter ist eine Open-Source-Webanwendung, mit der Sie Dokumente erstellen und teilen können, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und narrativen Text enthalten.

_{Awesome Jupyter wird stolz von unserem Sponsor unterstützt:}

Deepnote-Logo

Deepnote ist ein kollaboratives Data-Science-Notizbuch für Teams.

_{Erkunden Sie Daten mit Python und SQL in Ihrem Browser. Fügen Sie Kontext mit Datenvisualisierungen und Rich-Text-Bearbeitung hinzu. Teilen Sie Ihre Arbeit, indem Sie einfach einen Link senden. Probieren Sie es mit dem kostenlosen Deepnote-Plan aus.}

Inhalt

Laufzeiten/Frontends
Zusammenarbeit/Bildung
Visualisierung
Tische
Rendern/Veröffentlichung/Konvertierung
Versionskontrolle
JupyterLab-Erweiterungen
Testen
Domänenspezifische Projekte
Gehostete Notebook-Lösungen
Offizielle Ressourcen und Dokumentation
Community-Ressourcen
Artikel/Anleitungen/Tutorials
Mitwirken

Laufzeiten/Frontends

Beaker – Entwicklungsumgebung mit nahtloser Datenübertragung von einer Sprache zur anderen.
docker-stacks – Hierarchische Stapel betriebsbereiter Jupyter-Anwendungen in Docker.
Gilden-KI – Führen Sie Notizbücher als Experimente aus, um Ergebnisse im Zeitverlauf zu erfassen und zu vergleichen.
Wasserstoff – Code inline in Atom mit Jupyter-Kerneln ausführen.
Jupyter Notebook – Hauptlaufzeit des Jupyter-Notebooks.
JupyterHub – Mehrbenutzerserver für Jupyter.
JupyterLab – JupyterLab ist die Benutzeroberfläche der nächsten Generation für Jupyter.
JupyterLab Desktop – Eine Desktop-Anwendung für JupyterLab, basierend auf Electron.
JupyterWith – Nix-basiertes Framework zur Definition deklarativer und reproduzierbarer Jupyter-Umgebungen.
kaggle/docker-python – Kaggle Python Docker-Image, das Datensätze und Pakete enthält.
ML Workspace – Docker-Image, das Jupyter(Lab) und verschiedene Pakete für Data Science/maschinelles Lernen enthält.
nteract – Natives Desktop-Notebook-Frontend.
Panel – Notebooks als statische Dateien oder interaktive und eigenständige server-/clientseitige (über Pyodide) Apps.
PaneLite – Eine Distribution von JupyterLite, die mit Panel und dem HoloViz-Ökosystem funktioniert.
Schablone – Natives Desktop-Notebook-Frontend.
Visual Studio Code – Natives Desktop-Notebook-Frontend.
voila – Notebooks als interaktive eigenständige Webanwendungen.

Zusammenarbeit/Bildung

callgraph – Magie zur Anzeige eines Funktionsaufrufdiagramms.
IllumiDesk – Docker-basierte JupyterHub + LTI + nbgrader-Distribution für den Bildungsbereich.
IPythonBlocks – Üben Sie Python mit farbigen Gittern in Jupyter.
jupyter-drive – Google Drive für Jupyter.
jupyter-edx-grader-xblock – Bewerten Sie eine als Jupyter-Notizbuch erstellte Schüleraufgabe automatisch und schreiben Sie die Punktzahl in das Open edX-Notenbuch.
jupyter-viewer-xblock – Rufen Sie einen Teil oder ein ganzes Jupyter-Notizbuch ab und zeigen Sie es in einem Open edX XBlock an.
jupyterquiz – Ein interaktiver Quizgenerator für Jupyter-Notebooks und Jupyter Book.
LTI startet JupyterHub Authenticator – Authentifizierung über Edx.
nbautoeval – Erstellen Sie automatisch bewertete Übungen.
nbgitpuller – Synchronisieren Sie ein Git-Repository in eine Richtung mit einem lokalen Pfad.
nbgrader – Zuweisen und Benoten von Jupyter-Notebooks.
nbtutor – Visualisieren Sie die Ausführung von Python-Code (Zeile für Zeile).

Visualisierung

Altair – Deklarative Visualisierungsbibliothek für Python, basierend auf Vega und Vega-Lite.
anywidget – Eine Python-Bibliothek, die das Erstellen und Veröffentlichen benutzerdefinierter Jupyter-Widgets vereinfacht.
Bokeh – Interaktive Visualisierungsbibliothek, die sich für die Präsentation an moderne Webbrowser richtet.
bqplot – Grammatik eines grafikbasierten interaktiven Plot-Frameworks für Jupyter.
Offensichtlich – Interaktive Berichte zur Analyse von Machine-Learning-Modellen während der Validierung oder Produktionsüberwachung.
hvplot – Eine vertraute und hochwertige API für die Datenexploration und -visualisierung in Jupyter.
ipychart – Interaktive Chart.js-Diagramme in Jupyter.
ipycytoscape – Widget für die interaktive Diagrammvisualisierung in Jupyter mit cytoscape.js.
ipydagred3 – ipywidgets-Bibliothek zum Zeichnen gerichteter azyklischer Graphen in Jupyterlab mit dagre-d3.
ipyleaflet – Interaktive Visualisierungsbibliothek für Leaflet.js-Karten in Jupyter-Notebooks.
IPySigma – Prototyp eines Netzwerkvisualisierungs-Frontends für Jupyter-Notebooks.
ipytree – Baum-UI-Element für Jupyter.
ipyvizzu – Animiertes Daten-Storytelling-Tool.
ipyvolume – 3D-Plotten für Python in Jupyter basierend auf Widgets und WebGL.
ipywebrtc – Video-/Audio-Streaming in Jupyter.
ipywidgets – UI-Widgets für Jupyter.
itk-jupyter-widgets – Interaktive Widgets zur Visualisierung von Bildern in 2D und 3D.
jp_doodle – Infrastruktur zum Erstellen spezieller interaktiver Diagramme in 2D und 3D.
jupyter-gmaps – Interaktive Visualisierungsbibliothek für Google Maps in Jupyter-Notebooks.
jupyter-manim – Zeigt Manim-Videos oder GIFs (Mathematical Animation Engine) in Jupyter-Notizbüchern an.
lux – Empfiehlt eine Reihe von Visualisierungen, wann immer ein Datenrahmen in einem Notizbuch gedruckt wird.
mpld3 – Kombination von Matplotlib und D3js für interaktive Datenvisualisierungen.
pd-replicator – Kopieren Sie einen Pandas-DataFrame mit einem Klick in die Zwischenablage.
Perspektive – Datenvisualisierungs- und Analysekomponente, insbesondere für große/Streaming-Datensätze.
pyecharts – Python-Schnittstelle für die ECharts-Visualisierungsbibliothek.
py threejs – Python/ThreeJS-Brücke, die die Jupyter-Widget-Infrastruktur nutzt.
tqdm – Schneller, erweiterbarer Fortschrittsbalken für Schleifen und Iterables.
Nebenfluss – Python-Datenströme mit Jupyter-Unterstützung.
xleaflet – C++-Backend für ipyleaflet.
xwebrtc – C++-Backend für ipywebrtc.
xwidgets – C++-Backend für ipywidgets.

Tische

buckaroo – GUI-Data-Wrangling-Tool für Jupyter und Pandas.
ipyaggrid – Die Leistung von ag-Grid in Jupyter.
ipydatagrid – Schnelles Datagrid-Widget für Jupyter.
ipyregulartable – Hochleistungsfähige, bearbeitbare und gestaltbare Datenraster in Jupyter.
ipysheet – Interaktive Tabellenkalkulationen in Jupyter.
ITables – Pandas- und Polars-DataFrames, gerendert als interaktive Datatables-Net-Tabellen.
Qgrid – Interaktives Raster zum Sortieren, Filtern und Bearbeiten von DataFrames in Jupyter.

Rendern/Veröffentlichung/Konvertierung

Binder – Verwandeln Sie ein GitHub-Repo in eine Sammlung interaktiver Notizbücher.
Bookbook – Bookbook konvertiert eine Reihe von Notizbüchern in einem Verzeichnis in HTML oder PDF und behält dabei Querverweise innerhalb und zwischen Notizbüchern bei.
ContainDS Dashboards – JupyterHub-Erweiterung zum Hosten authentifizierter Skripte oder Notebooks in jedem Framework (Voilà, Streamlit, Plotly Dash usw.).
Ganimede – Notebooks in Sandboxes speichern, versionieren, bearbeiten und ausführen und direkt über REST-Schnittstellen integrieren.
Jupyter Book – Erstellen Sie Bücher und Dokumente in Publikationsqualität aus Computermaterial.
jupyterlab_nbconvert_nocode – NBConvert-Exportprogramme für den PDF/HTML-Export ohne Codezellen.
Jupytext – Konvertieren und synchronisieren Sie Notizbücher mit Textformaten (z. B. Python- oder Markdown-Dateien), die unter Versionskontrolle gut funktionieren.
jut – CLI zur schönen Anzeige von Notizbüchern im Terminal.
Kapitsa – CLI zum Durchsuchen lokaler Jupyter-Notebooks.
Mercury – Konvertieren Sie Notizbücher in Webanwendungen.
nbconvert – Notizbücher in andere Formate konvertieren.
nbdev – Entwickeln, verpacken und verteilen Sie Python-Pakete an PyPI unter Verwendung von Jupyter als Literate-Programming-Umgebung.
nbflow – Reproduzierbare Workflows mit nur einem Knopfdruck mit Jupyter und Scons.
nbinteract – Erstellen Sie interaktive Webseiten aus Jupyter-Notizbüchern.
nbscan – Nach Zellinhalten von Jupyter-Notizbüchern suchen und diese drucken.
Nikola – Static Site Generator, der Notizbücher in Websites umwandelt.
notedown – Konvertieren Sie Jupyter-Notizbücher in Markdown (und zurück).
Papermill – Tool zum Parametrisieren, Ausführen und Analysieren von Jupyter-Notebooks.
Ploomber – Führen Sie eine Sammlung von Notebooks und Skripten auf reproduzierbare Weise mithilfe einer pipeline.yaml Datei aus.
pynb – Jupyter Notebooks als einfacher Python-Code mit eingebettetem Markdown-Text.
RISE – Reveal.js Jupyter/IPython-Diashow.
rst2ipynb – Konvertieren Sie eigenständige reStructuredText-Dateien in eine Jupyter-Notebook-Datei.
Voila – Rendering von Live-Jupyter-Notebooks mit interaktiven Widgets, die ein Dashboarding basierend auf Jupyter-Notebooks ermöglichen.

Versionskontrolle

databooks – Ein Befehlszeilen-Dienstprogramm, das die Versionierung und Freigabe von Notebooks erleichtert.
git – Erweiterung für die Git-Integration.
jupyter-nbrequirements – Abhängigkeitsmanagement und -optimierung in Jupyter Notebooks.
nbdime – Tools zum Vergleichen und Zusammenführen von Jupyter-Notebooks.
nbQA – Führen Sie ein beliebiges Standard-Python-Codequalitätstool auf einem Jupyter-Notebook aus, über die Befehlszeile oder über Pre-Commit.
Neptune – Versionieren, verwalten und teilen Sie Notebook-Prüfpunkte in Ihren Projekten.
ReviewNB – Codeüberprüfungen für Jupyter Notebooks.

JupyterLab-Erweiterungen

amphi-etl – Low-Code-ETL-Erweiterung für Jupyterlab.
celltags – Erweiterung zum Organisieren und Ausführen von Notizbüchern mithilfe von Zelltags.
code_formatter – Ein universeller Codeformatierer.
Debugger – Ein visueller Debugger für Jupyter-Notebooks, Konsolen und Quelldateien.
drawio – Erweiterung, die drawio/mxgraph-Diagramme anzeigt.
elyra – Ein visueller Editor zum lokalen oder Remote-Erstellen und Ausführen von Notebook-Pipelines (oder Python-Skript-Pipelines).
genv – Erweiterung zur Verwaltung von GPU-Umgebungen in JupyterLab.
go-to-definition – Erweiterung zum Navigieren zur Definition einer Variablen oder Funktion in JupyterLab.
google-drive – Erweiterung für die Google Drive-Integration.
jupyter-ai – Arbeiten Sie mit generativen KIs (viele Modelle werden unterstützt) als Konversationsassistent in JupyterLab.
jupyter-fs – Ein dateisystemähnlicher Inhaltsmanager für mehrere Backends in Jupyter.
jupyter-notify – Zellmagie zur Browserbenachrichtigung über die Zellvervollständigung.
jupyter-panel-proxy – Stellt Notebooks automatisch als Panel-Daten-Apps am /panel -Endpunkt Ihres Jupyter-Servers bereit.
jupyter-stack-trace – Klicken Sie auf den Stacktrace, um die entsprechende Datei oder eine Google-Suche zu öffnen.
jupyterlab-executor – Erweiterung zum Ausführen von Skripten aus dem Jupyterlab-Dateibrowser.
jupyterlab-kyso – Erweiterung zum Veröffentlichen von Notizbüchern auf der Kyso-Plattform von Jupyterlab.
jupyterlab-notifications – Anpassbare Browser-Benachrichtigungen zur Fertigstellung von Notebook-Zellen für JupyterLab.
jupyterlab-tensorboard-pro – TensorBoard-Unterstützung für JupyterLab.
jupyterlab_autoversion – Notizbücher in JupyterLab automatisch versionieren.
jupyterlab_commands – Fügen Sie beliebige Python-Befehle zur JupyterLab-Befehlspalette hinzu.
jupyterlab_email – E-Mail-Notizbücher und deren Inhalte aus JupyterLab heraus.
jupyterlab_iframe – HTML als eingebetteten Iframe in JupyterLab anzeigen.
jupyterlab_miami_nights – Kombination aus SynthWave '84 von VS Code und den Neon Night-Themen von JupyterLab.
jupyterlab_templates – Notebook-Vorlagen in JupyterLab.
latex – Erweiterung zur Live-Bearbeitung von LaTeX-Dokumenten.
lineapy – Erweiterung zur Umwandlung unordentlicher Jupyter-Notebooks in produktionsbereite Pipelines mit zwei Codezeilen.
lsp – IDE-ähnliche Funktionen (Code-Navigation, Hover-Vorschläge, Linters, Diagnose, Kernel-lose Autovervollständigung usw.)
nb_black – Erweiterung, um Python-Code automatisch mit Schwarz formatiert zu halten.
python-bytecode – Entdecken Sie CPython-Bytecode in JupyterLab.
Quickopen – Öffnen Sie schnell eine Datei in JupyterLab, indem Sie einen Teil ihres Namens eingeben.
Shortcutui – Eine Erweiterung zum Verwalten von Tastaturkürzeln.
Sidecar – Ein Sidecar-Ausgabe-Widget für JupyterLab.
sql – SQL-GUI für JupyterLab.
stickyland – Durchbrechen Sie die lineare Darstellung von Notizbüchern mit klebrigen Zellen.
system-monitor – Erweiterung zur Anzeige von Systemmetriken.
tabnine – Tabnine AI Auto-Completer-Erweiterung.
theme-darcula – Ein hübsches Darcula-Theme für Jupyterlab.
toc – Erweiterung, die ein Inhaltsverzeichnis für Notizbücher bereitstellt.
topbar – Top-Bar-Erweiterung für JupyterLab.
variableinspector – Variableninspektor-Erweiterung, die Variablen und ihre Werte anzeigt.
vim – Zellbindungen für Vim-Notizbücher.
voyager – Erweiterung zum Anzeigen von CSV- und JSON-Daten in Voyager.

Testen

ipytest – Test Runner zum Ausführen von Unit-Tests aus einem Notebook heraus.
nbcelltests – Zelle-für-Zelle-Test für Notebooks in Jupyter.
nbval – Py.test-Plugin zur Validierung von Jupyter-Notebooks.
Nosebook – Nose-Plugin zum Suchen und Ausführen von IPython-Notebooks als Nose-Tests.
sphinxcontrib-jupyter – Sphinx-Erweiterung zum Generieren von Jupyter-Notebooks.
treebeard – GitHub-Aktion zum Testen/Planen von Jupyter-Notebooks.
treon – Einfach zu verwendendes Test-Framework für Jupyter-Notebooks.

Domänenspezifische Projekte

ArcGIS – Bibliothek für die Arbeit mit Karten und Geodaten, unterstützt durch Web-GIS.
GenePattern Notebook – Integration der Genomanalyse mit interaktiven Notebooks.
GeoNotebook – Erweiterung für explorative Geoanalysen.
Jupylet – Erstellen Sie interaktiv 2D- und 3D-Spiele, Grafiken, Live-Musik und Sound in einem Jupyter-Notebook.
keplergl – Jupyter-Erweiterung zur visuellen Erkundung großer Geolokalisierungsdatensätze.
lolviz – Datenstruktur-Visualisierungstool für Listen, Listen und Wörterbücher.
Quantopian Notebooks – Jupyter-basierte Plattform für Finanzforschung.
vpython-jupyter – VPython 3D-Engine, die in einem Jupyter-Notebook läuft.
xontrib-jupyter – Jupyter-Kernel für xonsh, eine Python-basierte, plattformübergreifende, Unix-orientierte Shell-Sprache.

Gehostete Notebook-Lösungen

Anaconda Enterprise – Zusammenarbeit mehrerer Benutzer und Bereitstellung von Modellen, Notebooks und Dashboards mit einem Klick.
Azure Notebooks – Jupyter-Notebooks, die in der Cloud auf Microsoft Azure ausgeführt werden.
CoCalc – Notebooks mit 17 unterstützten Kerneltypen, Kursverwaltung, LaTeX-Dokumenterstellung, gleichzeitige Dokumentbearbeitung und Integration mit dem SageMath-Computeralgebrasystem.
DataBlogs – DataBlogs ist eine Open-Source-Plattform für Datenjournalismus, die Jupyter-Notizbücher in veröffentlichte Artikel im Web umwandelt.
DataCamp Workspace – Jupyter-gestützte Data-Science-Notebooks mit integrierter Kollaborations- und Veröffentlichungsfunktion.
Deepnote – Jupyter-kompatibles Data-Science-Notebook mit Echtzeit-Zusammenarbeit, Versionierung und einfacher Bereitstellung.
Domino Data Lab – Datenwissenschaftsplattform mit integrierten Kollaborationstools, Umgebungsmanagement und Rechengitter.
Google Cloud AI Platform Notebooks – Verwaltete JupyterLab-Notebook-Instanzen, konfiguriert mit GPU-fähigen Frameworks für maschinelles Lernen auf der Google Cloud Platform.
Google Cloud Dataproc Jupyter-Komponente – Jupyter und JupyterLab für Apache Spark mit Google Cloud Dataproc.
Google Colaboratory – Cloudbasierte Jupyter-Umgebung für die Ausbildung und Forschung im Bereich maschinelles Lernen.
Kyso – Data-Science-Plattform zum Veröffentlichen und Teilen von Jupyter-Notizbüchern als Datenblogs und Webanwendungen.
Mineo.app – Data Ops-Plattform mit Jupyter-kompatiblen Notebooks, ohne Codeblöcke und Unterstützung für die Erstellung von Dashboards.
Naas – JupyterLab-Umgebung mit magischer Planungs-/Benachrichtigungsfunktion und Verwaltung von Assets/Abhängigkeiten/Geheimnissen.
Noteable – Noteable ist ein kollaboratives Notizbuch zur Kombination von Code (SQL, Python & R) und interaktiven Visualisierungen.
Paperspace Gradient – Eine von Jupyter unterstützte Data-Science-IDE mit beschleunigter Hardware (GPUs) und MLOps-Funktionalität.
PAWS – Jupyter-Notebook-Bereitstellung, angepasst für die Interaktion mit Wikimedia-Wikis.
Pinggy – Erstellen Sie einen Tunnel zu Ihrer Jupyter-Instanz, auch wenn diese sich hinter einer Firewall oder NAT befindet.
qBraid Lab – JupyterLab-Bereitstellung mit kuratierten Softwaretools und Integrationen für Quantencomputing.
Saturn Cloud – Verschieben Sie Ihr Data-Science-Team in die Cloud, ohne das Tool wechseln zu müssen.

Offizielle Ressourcen und Dokumentation

Jupyter-Dokumentation
Jupyter-Kernel – Liste aller Programmiersprachen, die als Jupyter-Kernel verfügbar sind.
JupyterLab-Dokumentation
Kernel für Jupyter erstellen
Probieren Sie Jupyter aus – Probieren Sie Jupyter in Ihrem Browser aus.

Community-Ressourcen

Konferenzvorträge – PyVideo.org, JupyterCon
GitHub – Suche: jupyter
GitHub – Themen: jupyter, jupyter-kernels, jupyter-notebook, jupyterhub, jupyterlab, jupyterlab-extension
Gitter – Jupyter Gitter Chatroom
jupyter-map – Karte der Universitätseinrichtungen, die Jupyter verwenden.
Kandi-Kits-Thema – Entdecken Sie beliebte Jupyter-Bibliotheken, Top-Autoren, trendige Projekt-Kits, Diskussionen, Tutorials und Lernressourcen.
Mailinglisten – Jupyter General Mailing List, Jupyter in Education Mailing List
PyPI – Framework :: Jupyter ist der PyPI-Trockenklassifizierer für Jupyter-Projekte.
Reddit – Subreddits: r/IPython, r/Jupyter/
Stapelüberlauf – Tags: jupyter, jupyter-notebook

Artikel/Anleitungen/Tutorials

Exploratives Rechnen mit Python – Sammlung von Notizbüchern zum Thema wissenschaftliches Rechnen.
Wie man aus Jupyter-Notebooks eine ordentliche Softwarearchitektur entwickelt – Artikel und Video über die Entwicklung einer ordentlichen Softwarearchitektur aus Notebooks.
Installieren Sie ein Jupyter-Notebook und führen Sie es in einem Google Cloud Dataproc-Cluster aus
Interaktives Web-Plotten mit Bokeh
Jupyter Notebook-Erweiterungen
Jupyter Notebook-Themen
Jupyter-Tipps, Tricks und Verknüpfungen
JupyterLab – Ihre persönliche Workbench für Datenwissenschaft – Sprechen Sie über JupyterLab bei Full Stack Quants London.
Vorlesungen zum wissenschaftlichen Rechnen mit Python
Liste der Jupyter-Notebooks
Liste der Jupyter-Notebooks II
pytudes – Liste der Jupyter-Notizbücher von Peter Norvig.
ResGuides: Forschung mit Jupyter
Jupyter-Notebooks von localhost teilen – Jupyter-Notebooks von localhost teilen.
The Littlest JupyterHub – JupyterHub-Distribution für 1–50 Benutzer auf einem einzelnen Server; leichter als das Zero to JupyterHub-Setup.
Zero to JupyterHub – Tutorial zur Unterstützung bei der Installation und Verwaltung von JupyterHub.