stringtranslate.com

Proyecto Jupyter

Proyecto Jupyter ( / ˈ dʒ uː p ɪ t ər / ⓘ ) es un proyecto para desarrollarsoftware de código abierto,estándares abiertosy servicios parainformática interactivaen múltipleslenguajes de programación.

Fue escindido de IPython en 2014 por Fernando Pérez y Brian Granger. El nombre del Proyecto Jupyter es una referencia a los tres lenguajes de programación principales admitidos por Jupyter, que son Julia , Python y R. Su nombre y logotipo son un homenaje al descubrimiento de las lunas de Júpiter por parte de Galileo , tal como está documentado en los cuadernos atribuidos a Galileo.

Jupyter cuenta con el patrocinio financiero de NumFOCUS. [1]

Historia

Un manuscrito (incorrectamente) atribuido a las observaciones de Galileo Galilei de Júpiter (⊛) y cuatro de sus lunas (✱), que inspiraron el logotipo de Jupyter.

La primera versión de Notebooks para IPython fue lanzada en 2011 por un equipo que incluía a Fernando Pérez, Brian Granger y Min Ragan-Kelley. [2] En 2014, Pérez anunció un proyecto derivado de IPython llamado Proyecto Jupyter. [3] IPython continúa existiendo como un shell de Python y un kernel para Jupyter, mientras que el cuaderno y otras partes de IPython independientes del lenguaje se movieron bajo el nombre de Jupyter. [4] [5] Jupyter admite entornos de ejecución (llamados "kernels") en varias docenas de lenguajes, incluidos Julia, R, Haskell , Ruby y Python (a través del kernel IPython).

En 2015, alrededor de 200.000 portátiles Jupyter estaban disponibles en GitHub . En 2018, había alrededor de 2,5 millones disponibles. [6] En enero de 2021, estaban disponibles casi 10 millones, incluidos cuadernos sobre la primera observación de ondas gravitacionales [7] y sobre el descubrimiento en 2019 de un agujero negro supermasivo . [8]

Los principales proveedores de computación en la nube han adoptado Jupyter Notebook o herramientas derivadas como interfaz frontal para los usuarios de la nube. Los ejemplos incluyen Amazon SageMaker Notebooks, [9] Colab de Google , [10] [11] y Azure Notebook de Microsoft . [12]

Visual Studio Code admite el desarrollo local de cuadernos Jupyter. En julio de 2022, la extensión Jupyter para VS Code se ha descargado más de 40 millones de veces, lo que la convierte en la segunda extensión más popular en VS Code Marketplace. [13]

El comité directivo del Proyecto Jupyter recibió el premio ACM Software System Award 2017 , un premio anual que honra a personas o una organización "por desarrollar un sistema de software que ha tenido una influencia duradera, reflejada en contribuciones a conceptos, en aceptación comercial, o ambas". [14]

The Atlantic publicó un artículo titulado "El artículo científico es obsoleto" en 2018, en el que se analiza el papel de Jupyter Notebook y Mathematica en el futuro de las publicaciones científicas. [15] El economista Paul Romer , en respuesta, publicó una entrada de blog en la que reflexionaba sobre sus experiencias utilizando Mathematica y Jupyter para la investigación, concluyendo en parte que Jupyter "hace un mejor trabajo al ofrecer lo que Theodore Gray tenía en mente cuando diseñó el Cuaderno de matemáticas." [16]

En 2021, Nature nombró a Jupyter como uno de los diez proyectos informáticos que transformaron la ciencia. [8]

Cuaderno Jupyter

Jupyter Notebook puede referirse coloquialmente a dos conceptos diferentes, ya sea la aplicación orientada al usuario para editar código y texto, o el formato de archivo subyacente que es interoperable en muchas implementaciones.

Interfaz del portátil Jupyter

Aplicaciones

Jupyter Notebook (anteriormente IPython Notebook) es un entorno computacional interactivo basado en web para crear documentos de cuaderno . Jupyter Notebook se crea utilizando varias bibliotecas de código abierto , incluidas IPython , ZeroMQ , Tornado , jQuery , Bootstrap y MathJax . Una aplicación Jupyter Notebook es un REPL basado en navegador que contiene una lista ordenada de celdas de entrada/salida que pueden contener código, texto (usando Github Flavored Markdown ), matemáticas, gráficos y medios enriquecidos .

Jupyter Notebook es similar a la interfaz de notebook de otros programas como Maple , Mathematica y SageMath , un estilo de interfaz computacional que se originó con Mathematica en la década de 1980. El interés de Jupyter superó la popularidad de la interfaz del portátil Mathematica a principios de 2018. [15]

JupyterLab es una interfaz de usuario más nueva para Project Jupyter, que ofrece una interfaz de usuario flexible y más funciones que la interfaz de usuario clásica de notebook. El primer lanzamiento estable se anunció el 20 de febrero de 2018. [17] [18] En 2015, una subvención conjunta de 6 millones de dólares de The Leona M. and Harry B. Helmsley Charitable Trust , The Gordon and Betty Moore Foundation y The Alfred P. La Fundación Sloan financió un trabajo que condujo a la ampliación de las capacidades de las herramientas principales de Jupyter, así como a la creación de JupyterLab. [19]

GitHub anunció en noviembre de 2022 que JupyterLab estaría disponible en su plataforma de codificación en línea llamada Codespace. [20]

En agosto de 2023, se lanzó Jupyter AI, una extensión de Jupyter. Esta extensión incorpora inteligencia artificial generativa en los cuadernos de Jupyter, lo que permite a los usuarios explicar y generar código, rectificar errores, resumir contenido, consultar sobre sus archivos locales y generar cuadernos completos basados ​​en indicaciones de lenguaje natural. [21]

JupyterHub es un servidor multiusuario para Jupyter Notebooks. Está diseñado para admitir a muchos usuarios generando, administrando y representando muchos servidores Jupyter Notebook singulares. [22]

Documentos

Un documento de Jupyter Notebook es un archivo JSON , que sigue un esquema versionado y que normalmente termina con la extensión ".ipynb". Las partes principales de Jupyter Notebooks son: Metadatos, formato de Notebook y lista de celdas. Metadatos es un diccionario de datos de definiciones para configurar y mostrar el cuaderno. Notebook Format es un número de versión del software. La lista de celdas son diferentes tipos de celdas para Markdown (mostrar), código (para ejecutar) y salida del tipo de celdas de código. [23]

Si bien JSON es el formato más común, es posible prescindir de algunas funciones (como almacenar imágenes y metadatos) y guardar cuadernos como documentos de rebajas utilizando extensiones como JupyText. [24] Jupytext se utiliza a menudo junto con el control de versiones para simplificar la diferenciación y combinación de cuadernos.

Ver también

Referencias

  1. ^ "Proyectos patrocinados por NumFOCUS". NúmFOCO . Consultado el 25 de octubre de 2021 .
  2. ^ Vu, Linda (14 de junio de 2021). "Proyecto Jupyter: un código informático que transformó la ciencia". Ciencias de la Computación del Laboratorio de Berkeley . Consultado el 15 de agosto de 2022 .
  3. ^ "Proyecto Jupyter // Plataforma de altavoces".
  4. ^ "El portátil, la consola Qt y otras piezas ahora forman parte de Jupyter". GitHub . 29 de mayo de 2021.
  5. ^ "La gran división™". 28 de agosto de 2017.
  6. ^ Perkel, Jeffrey M. (30 de octubre de 2018). "Por qué Jupyter es el cuaderno computacional preferido de los científicos de datos". Naturaleza . 563 (7729): 145-146. Código Bib :2018Natur.563..145P. doi :10.1038/d41586-018-07196-1. PMID  30375502. S2CID  256770398 . Consultado el 15 de agosto de 2022 .
  7. ^ Colaboración científica LIGO (2016). "Centro de Ciencias Abiertas LIGO". losc.ligo.org . doi : 10.7935/K5MW2F23 . Consultado el 4 de mayo de 2018 .
  8. ^ ab Perkel, Jeffrey M. (20 de enero de 2021). "Diez códigos informáticos que transformaron la ciencia". Naturaleza . 589 (7842): 344–348. Código Bib :2021Natur.589..344P. doi :10.1038/d41586-021-00075-2. PMID  33473232. S2CID  231663425 . Consultado el 15 de agosto de 2022 .
  9. ^ Gallagher, Sean (15 de agosto de 2022). "Aprendizaje automático, conclusión: ¿Las herramientas" sin código "superaron al análisis manual?". Ars Técnica . Consultado el 15 de agosto de 2022 .
  10. ^ Sherrer, Kara (25 de mayo de 2022). "Google Colab vs Jupyter Notebook: comparación de software de ciencia de datos". República Tecnológica . Consultado el 15 de agosto de 2022 .
  11. ^ "Los nerds se regocijan: Google acaba de lanzar su herramienta interna para colaborar en IA". Cuarzo . Consultado el 6 de septiembre de 2018 .
  12. ^ Wayner, Peter (5 de mayo de 2022). "Herramientas de ciencia de datos esenciales para mejorar sus operaciones de análisis". CIO . Consultado el 15 de agosto de 2022 .
  13. ^ Ramel, David (12 de julio de 2022). "VS Code y Python: una opción natural para la ciencia de datos -". Revista Visual Studio . Consultado el 15 de agosto de 2022 .
  14. ^ "Premio al sistema de software". Premios ACM . Asociación de Maquinaria de Computación . Archivado desde el original el 5 de mayo de 2016 . Consultado el 28 de abril de 2016 .
  15. ^ ab Somers, James. "El artículo científico está obsoleto". El Atlántico . Consultado el 10 de abril de 2018 .
  16. ^ Romer, Pablo. "Jupyter, Mathematica y el futuro del artículo de investigación". paulromer.net . Consultado el 15 de abril de 2018 .
  17. ^ "JupyterLab está listo para los usuarios". Blog de Jupyter . 2018-02-20 . Consultado el 4 de mayo de 2018 .
  18. ^ Brust, Andrew (24 de febrero de 2018). "Los cuadernos de ciencia de datos se vuelven reales: JupyterLab se lanza a los usuarios". ZDNet . Consultado el 15 de agosto de 2022 .
  19. ^ "UC Berkeley y Cal Poly ampliarán y mejorarán el software de código abierto para informática científica y ciencia de datos | Helmsley Charitable Trust". helmsleytrust.org . Archivado desde el original el 3 de enero de 2020 . Consultado el 3 de mayo de 2018 .
  20. ^ "Uso de Codespaces con JupyterLab (Beta pública) | Registro de cambios de GitHub". El blog de GitHub . Consultado el 11 de noviembre de 2022 .
  21. ^ Bueno, Jason. "IA generativa en Jupyter". Jupyter . Archivado desde el original el 14 de agosto de 2023 . Consultado el 19 de agosto de 2023 .
  22. ^ Lahoti, Sugandha (6 de mayo de 2019). "Lanzamientos de JupyterHub 1.0 con servidores con nombre, compatibilidad con cifrado TLS y más". Centro de paquetes . Consultado el 15 de agosto de 2022 .
  23. ^ Toomey, Dan (2016). Aprendiendo Jupyter (1ª ed.). Birmingham - Mumbai: Paquete. pag. 21.ISBN​ 978-1-78588-487-0.
  24. ^ Wouts, Marc (11 de noviembre de 2022), mwouts/jupytext , consultado el 11 de noviembre de 2022

Enlaces externos