Jupyter impresionante

Una lista seleccionada de increíbles proyectos, bibliotecas y recursos de Jupyter. Jupyter es una aplicación web de código abierto que le permite crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo.

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Contenido

Tiempos de ejecución/frontales
Colaboración/Educación
Visualización
Mesas
Representación/Publicación/Conversión
Control de versiones
Extensiones de JupyterLab
Pruebas
Proyectos de dominio específico
Soluciones para portátiles alojados
Recursos y documentación oficiales
Recursos comunitarios
Artículos/Guías/Tutoriales
Contribuyendo

Tiempos de ejecución/frontales

Beaker: entorno de desarrollo con transmisión de datos fluida de un idioma a otro.
docker-stacks: pilas jerárquicas de aplicaciones Jupyter listas para ejecutar en Docker.
Guild AI: ejecute cuadernos como experimentos para capturar y comparar resultados a lo largo del tiempo.
Hidrógeno: ejecute código en línea en Atom usando kernels de Jupyter.
Jupyter Notebook: tiempo de ejecución principal del cuaderno Jupyter.
JupyterHub: servidor multiusuario para Jupyter.
JupyterLab: JupyterLab es la interfaz de usuario de próxima generación para Jupyter.
JupyterLab Desktop: una aplicación de escritorio para JupyterLab, basada en Electron.
JupyterWith: marco basado en Nix para la definición de entornos Jupyter declarativos y reproducibles.
kaggle/docker-python: imagen de la ventana acoplable de Kaggle Python que incluye conjuntos de datos y paquetes.
ML Workspace: imagen de Docker que incluye Jupyter(Lab) y varios paquetes para ciencia de datos/aprendizaje automático.
nteract: interfaz nativa para portátiles de escritorio.
Panel: portátiles como archivos estáticos o aplicaciones interactivas e independientes del lado del servidor/cliente (a través de pyodide).
PaneLite: una distribución de JupyterLite que funciona con Panel y el ecosistema HoloViz.
Stencila: interfaz nativa para portátiles de escritorio.
Visual Studio Code: interfaz nativa para portátiles de escritorio.
Voilá: portátiles como aplicaciones web interactivas independientes.

Colaboración/Educación

callgraph: magia para mostrar un gráfico de llamadas a funciones.
IllumiDesk: distribución JupyterHub + LTI + nbgrader basada en Docker para educación.
IPythonBlocks: practica Python con cuadrículas de colores en Jupyter.
jupyter-drive: Google Drive para Jupyter.
jupyter-edx-grader-xblock: califica automáticamente una tarea de un estudiante creada como un cuaderno de Jupyter y escribe la puntuación en el libro de calificaciones de Open edX.
jupyter-viewer-xblock: recupera y muestra parte o un Jupyter Notebook completo en un Open edX XBlock.
jupyterquiz: un generador de cuestionarios interactivo para cuadernos Jupyter y Jupyter Book.
LTI lanza JupyterHub Authenticator: autenticación a través de Edx.
nbautoeval - Crea ejercicios autoevaluados.
nbgitpuller: sincroniza un repositorio git unidireccional con una ruta local.
nbgrader: asignación y calificación de cuadernos de Jupyter.
nbtutor: visualiza la ejecución del código Python (línea por línea).

Visualización

Altair: biblioteca de visualización declarativa para Python, basada en Vega y Vega-Lite.
anywidget: una biblioteca de Python que simplifica la creación y publicación de widgets Jupyter personalizados.
Bokeh: biblioteca de visualización interactiva dirigida a navegadores web modernos para presentaciones.
bqplot: marco de trazado interactivo basado en gramática de gráficos para Jupyter.
Evidentemente: informes interactivos para analizar modelos de aprendizaje automático durante la validación o el seguimiento de la producción.
hvplot: una API familiar y de alto nivel para exploración y visualización de datos en Jupyter.
ipychart: gráficos interactivos de Chart.js en Jupyter.
ipycytoscape: widget para visualización de gráficos interactivos en Jupyter usando cytoscape.js.
ipydagred3: biblioteca ipywidgets para dibujar gráficos acíclicos dirigidos en jupyterlab usando dagre-d3.
ipyleaflet: biblioteca de visualización interactiva para mapas Leaflet.js en cuadernos Jupyter.
IPySigma: prototipo de interfaz de visualización de red para portátiles Jupyter.
ipytree: elemento de interfaz de usuario de árbol para Jupyter.
ipyvizzu: herramienta de narración de datos animados.
ipyvolume: trazado 3D para Python en Jupyter basado en widgets y WebGL.
ipywebrtc: transmisión de vídeo/audio en Jupyter.
ipywidgets: widgets de interfaz de usuario para Jupyter.
itk-jupyter-widgets: widgets interactivos para visualizar imágenes en 2D y 3D.
jp_doodle: infraestructura para la construcción de diagramas interactivos de propósito especial en 2D y 3D.
jupyter-gmaps: biblioteca de visualización interactiva para Google Maps en cuadernos Jupyter.
jupyter-manim: muestra videos manim (motor de animación matemática) o GIF en cuadernos Jupyter.
lux: recomienda un conjunto de visualizaciones cada vez que se imprime un marco de datos en un cuaderno.
mpld3: combinación de Matplotlib y D3js para visualizaciones de datos interactivas.
pd-replicator: copia un DataFrame de pandas al portapapeles con un solo clic.
Perspectiva: componente de análisis y visualización de datos, especialmente para conjuntos de datos grandes o en streaming.
pyecharts: interfaz Python para la biblioteca de visualización ECharts.
pytresjs: puente Python/ThreeJS que utiliza la infraestructura de widgets de Jupyter.
tqdm: barra de progreso rápida y extensible para bucles e iterables.
afluente: flujos de datos de Python con soporte de Jupyter.
xleaflet: backend C++ para ipyleaflet.
xwebrtc: backend C++ para ipywebrtc.
xwidgets: backend C++ para ipywidgets.

Mesas

buckaroo: herramienta de gestión de datos GUI para Jupyter y pandas.
ipyaggrid: el poder de ag-Grid en Jupyter.
ipydatagrid: widget de cuadrícula de datos rápido para Jupyter.
ipyregulartable: cuadrículas de datos de alto rendimiento, editables y con estilo en Jupyter.
ipysheet: hojas de cálculo interactivas en Jupyter.
ITables: Pandas y Polars DataFrames representados como tablas interactivas de datatables-net.
Qgrid: cuadrícula interactiva para ordenar, filtrar y editar DataFrames en Jupyter.

Representación/Publicación/Conversión

Binder: convierta un repositorio de GitHub en una colección de cuadernos interactivos.
Bookbook: Bookbook convierte un conjunto de cuadernos en un directorio a HTML o PDF, preservando las referencias cruzadas dentro y entre cuadernos.
ContainDS Dashboards: extensión de JupyterHub para alojar scripts o cuadernos autenticados en cualquier marco (Voilà, Streamlit, Plotly Dash, etc.).
Ganimede: almacene, versione, edite y ejecute cuadernos en entornos sandbox e intégrelos directamente a través de interfaces REST.
Jupyter Book: cree libros y documentos con calidad de publicación a partir de material computacional.
jupyterlab_nbconvert_nocode: exportadores NBConvert para exportación PDF/HTML sin celdas de código.
Jupytext: convierte y sincroniza cuadernos con formatos de texto (por ejemplo, archivos Python o Markdown) que funcionan bien bajo control de versiones.
jut: CLI para mostrar correctamente los portátiles en el terminal.
Kapitsa: CLI para buscar portátiles Jupyter locales.
Mercurio: convierta cuadernos en aplicaciones web.
nbconvert: convierte cuadernos a otros formatos.
nbdev: desarrolle, empaquete y distribuya paquetes de Python a PyPI utilizando Jupyter como entorno de programación alfabetizada.
nbflow: flujos de trabajo reproducibles con un solo botón con Jupyter y Scons.
nbinteract: crea páginas web interactivas a partir de cuadernos de Jupyter.
nbscan: busca e imprime el contenido de las celdas de los cuadernos de Jupyter.
Nikola: Generador de sitios estáticos que convierte cuadernos en sitios web.
notedown: convierte los cuadernos de Jupyter en rebajas (y viceversa).
Papermill: herramienta para parametrizar, ejecutar y analizar cuadernos Jupyter.
Ploomber: ejecute una colección de cuadernos y scripts de forma reproducible utilizando un archivo pipeline.yaml .
pynb: Jupyter Notebooks como código Python simple con texto Markdown incrustado.
RISE - Presentación de diapositivas de Reveal.js Jupyter/IPython.
rst2ipynb: convierte archivos reStructuredText independientes en un archivo de cuaderno Jupyter.
Voila: representación de Jupyter Notebooks en vivo con widgets interactivos, lo que permite crear paneles basados en Jupyter Notebooks.

Control de versiones

libros de datos: una utilidad de línea de comandos que facilita el control de versiones y el uso compartido de cuadernos.
git: extensión para la integración de git.
jupyter-nbrequirements: gestión y optimización de dependencias en Jupyter Notebooks.
nbdime: herramientas para diferenciar y fusionar cuadernos Jupyter.
nbQA: ejecute cualquier herramienta de calidad de código Python estándar en un Jupyter Notebook, desde la línea de comandos o mediante confirmación previa.
Neptune: versione, administre y comparta puntos de control de portátiles en sus proyectos.
ReviewNB: revisiones de código para portátiles Jupyter.

Extensiones de JupyterLab

amphi-etl: extensión ETL de código bajo para Jupyterlab.
celltags: extensión para organizar y ejecutar cuadernos utilizando etiquetas de celda.
code_formatter: un formateador de código universal.
debugger: un depurador visual para portátiles, consolas y archivos fuente de Jupyter.
drawio: extensión que muestra diagramas drawio/mxgraph.
elyra: un editor visual para crear y ejecutar canalizaciones de portátiles (o scripts de Python) de forma local o remota.
genv: extensión para gestionar entornos GPU en JupyterLab.
go-to-definition: extensión para navegar a la definición de una variable o función en JupyterLab.
google-drive: extensión para la integración de Google Drive.
jupyter-ai: trabaje con IA generativas (se admite una amplia gama de modelos) como asistente de conversación en JupyterLab.
jupyter-fs: un administrador de contenido similar a un sistema de archivos para múltiples backends en Jupyter.
jupyter-notify: magia celular para notificar al navegador la finalización de la celda.
jupyter-panel-proxy: sirve automáticamente cuadernos como aplicaciones de datos del Panel en el punto final /panel de su servidor Jupyter.
jupyter-stack-trace: haga clic en el seguimiento de la pila para abrir el archivo respectivo o una búsqueda en Google.
jupyterlab-executor: extensión para ejecutar scripts desde el explorador de archivos de Jupyterlab.
jupyterlab-kyso: extensión para publicar cuadernos en la plataforma Kyso desde Jupyterlab.
jupyterlab-notifications: notificaciones personalizables del navegador de finalización de celdas del cuaderno para JupyterLab.
jupyterlab-tensorboard-pro: compatibilidad con TensorBoard para JupyterLab.
jupyterlab_autoversion: versiona automáticamente los cuadernos en JupyterLab.
jupyterlab_commands: agregue comandos arbitrarios de Python a la paleta de comandos de JupyterLab.
jupyterlab_email: envía cuadernos de correo electrónico y su contenido desde JupyterLab.
jupyterlab_iframe: ve HTML como un iframe incrustado en JupyterLab.
jupyterlab_miami_nights: combinación de los temas SynthWave '84 de VS Code y Neon Night de JupyterLab.
jupyterlab_templates: plantillas de cuadernos en JupyterLab.
látex: extensión para la edición en vivo de documentos LaTeX.
lineapy: extensión para transformar portátiles desordenados de Jupyter en canalizaciones listas para producción con dos líneas de código.
lsp: funciones similares a IDE (navegación de código, sugerencias de desplazamiento, linters, diagnóstico, autocompletado sin kernel, etc.)
nb_black: extensión para mantener el código Python formateado automáticamente en negro.
python-bytecode: explore CPython Bytecode en JupyterLab.
Quickopen: abre rápidamente un archivo en JupyterLab escribiendo parte de su nombre.
shortuiui: una extensión para administrar atajos de teclado.
sidecar: un widget de salida de sidecar para JupyterLab.
sql: GUI de SQL para JupyterLab.
stickyland: rompe la presentación lineal de los cuadernos con celdas adhesivas.
system-monitor: extensión para mostrar métricas del sistema.
tabnine: extensión de autocompletado Tabnine AI.
theme-darcula: un atractivo tema de Darcula para Jupyterlab.
toc: extensión que proporciona una tabla de contenidos para cuadernos.
topbar: extensión de la barra superior para JupyterLab.
variableinspector: extensión del inspector de variables que muestra las variables y sus valores.
vim: enlaces de celdas del cuaderno Vim.
voyager: extensión para ver datos CSV y JSON en Voyager.

Pruebas

ipytest: ejecutor de pruebas para ejecutar pruebas unitarias desde un portátil.
nbcelltests: pruebas celda por celda para portátiles en Jupyter.
nbval: complemento Py.test para validar cuadernos Jupyter.
nosebook: complemento de Nose para buscar y ejecutar portátiles IPython como pruebas de nariz.
sphinxcontrib-jupyter: extensión Sphinx para generar cuadernos Jupyter.
treebeard: acción de GitHub para probar/programar cuadernos de Jupyter.
treon: marco de prueba fácil de usar para Jupyter Notebooks.

Proyectos de dominio específico

ArcGIS: biblioteca para trabajar con mapas y datos geoespaciales, impulsada por SIG web.
Cuaderno GenePattern: integración del análisis genómico con cuadernos interactivos.
GeoNotebook: extensión para análisis geoespacial exploratorio.
Jupylet: cree juegos, gráficos, música en vivo y sonido 2D y 3D de forma interactiva en un portátil Jupyter.
keplergl: extensión de Jupyter para la exploración visual de conjuntos de datos de geolocalización a gran escala.
lolviz: herramienta de visualización de estructuras de datos para listas de listas, listas, diccionarios.
Quantopian Notebooks: plataforma basada en Jupyter para investigación financiera.
vpython-jupyter: motor VPython 3D ejecutándose en una computadora portátil Jupyter.
xontrib-jupyter: kernel de Jupyter para xonsh, un lenguaje shell basado en Python, multiplataforma y orientado a Unix.

Soluciones para portátiles alojados

Anaconda Enterprise: colaboración multiusuario e implementación con un solo clic de modelos, cuadernos y paneles.
Cuadernos de Azure: cuadernos de Jupyter que se ejecutan en la nube en Microsoft Azure.
CoCalc: portátiles con 17 tipos de kernel compatibles, gestión de cursos, creación de documentos LaTeX, edición simultánea de documentos e integración con el sistema de álgebra informática SageMath.
DataBlogs: DataBlogs es una plataforma de periodismo de datos de código abierto que convierte los cuadernos de Jupyter en artículos publicados en la web.
DataCamp Workspace: cuadernos de ciencia de datos respaldados por Jupyter con funcionalidad integrada de colaboración y publicación.
Deepnote: cuaderno de ciencia de datos compatible con Jupyter con colaboración en tiempo real, control de versiones y fácil implementación.
Domino Data Lab: plataforma de ciencia de datos con herramientas de colaboración integradas, gestión del entorno y red informática.
Notebooks de Google Cloud AI Platform: instancias de notebooks administradas de JupyterLab configuradas con marcos de aprendizaje automático habilitados para GPU en Google Cloud Platform.
Componente Jupyter de Google Cloud Dataproc: Jupyter y JupyterLab para Apache Spark que utilizan Google Cloud Dataproc.
Google Colaboratory: entorno Jupyter basado en la nube destinado a la educación e investigación sobre aprendizaje automático.
Kyso: plataforma de ciencia de datos para publicar y compartir cuadernos de Jupyter como blogs de datos y aplicaciones web.
Mineo.app: plataforma Data Ops con portátiles compatibles con Jupyter, sin bloques de código y compatible con la creación de paneles.
Naas: entorno JupyterLab con funcionalidad mágica de programación/notificación y gestión de activos/dependencias/secretos.
Noteable: Noteable es un cuaderno colaborativo que combina código (SQL, Python y R) y visualizaciones interactivas.
Paperspace Gradient: un IDE de ciencia de datos respaldado por Jupyter con hardware acelerado (GPU) y funcionalidad MLOps.
PAWS: implementación del cuaderno Jupyter personalizado para interactuar con wikis de Wikimedia.
Pinggy: cree un túnel hacia su instancia de Jupyter incluso si está detrás de un firewall o NAT.
qBraid Lab: implementación de JupyterLab que proporciona integraciones y herramientas de software seleccionadas para la computación cuántica.
Saturn Cloud: traslade su equipo de ciencia de datos a la nube sin tener que cambiar de herramienta.

Recursos y documentación oficiales

documentación de jupyter
Kernels de Jupyter: lista de todos los lenguajes de programación disponibles como kernels de Jupyter.
Documentación de JupyterLab
Hacer núcleos para Jupyter
Pruebe Jupyter: pruebe Jupyter en su navegador.

Recursos comunitarios

Charlas de la conferencia - PyVideo.org, JupyterCon
GitHub - Búsqueda: jupyter
GitHub - Temas: jupyter, jupyter-kernels, jupyter-notebook, jupyterhub, jupyterlab, jupyterlab-extension
Gitter - Sala de chat Jupyter Gitter
jupyter-map: mapa de instituciones universitarias que utilizan Jupyter.
Tema de kits de kandi: descubra bibliotecas populares de Jupyter, autores destacados, kits de proyectos de tendencia, debates, tutoriales y recursos de aprendizaje.
Listas de correo: lista de correo general de Jupyter, lista de correo de Jupyter en educación
PyPI - Framework :: Jupyter es el clasificador de tesoros de PyPI para proyectos de Jupyter.
Reddit - Subreddits: r/IPython, r/Jupyter/
Desbordamiento de pila - Etiquetas: jupyter, jupyter-notebook

Artículos/Guías/Tutoriales

Computación exploratoria con Python: colección de cuadernos que cubren la computación científica.
Cómo desarrollar una arquitectura de software ordenada a partir de computadoras portátiles Jupyter: artículo y video sobre cómo desarrollar una arquitectura de software ordenada a partir de computadoras portátiles.
Instale y ejecute un cuaderno Jupyter en un clúster de Google Cloud Dataproc
Trazado web interactivo con bokeh
Extensiones de cuaderno Jupyter
Temas para portátiles Jupyter
Consejos, trucos y atajos de Jupyter
JupyterLab: su banco de trabajo de ciencia de datos personales: hable sobre JupyterLab en Full Stack Quants London.
Conferencias sobre computación científica con Python.
Lista de cuadernos Jupyter
Lista de cuadernos Jupyter II
pytudes: lista de cuadernos Jupyter de Peter Norvig.
ResGuides: investigación con Jupyter
Compartir cuadernos de Jupyter desde localhost: compartir cuadernos de Jupyter desde localhost.
The Littlest JupyterHub: distribución de JupyterHub para entre 1 y 50 usuarios en un solo servidor; más liviano que la configuración de Zero a JupyterHub.
Zero to JupyterHub: tutorial para ayudar a instalar y administrar JupyterHub.