#34 Jupyter Notebooks

Notebooks sind im Data Science Umfeld allgegenwärtig, in anderen Bereichen der Informatik aber vielleicht noch weitgehend unbekannt. Deshalb erklärt Nico mit seinen Gästen Hans Fangohr und Harald Schilly sowohl was Notebooks überhaupt sind und wie sich das Arbeiten damit anfühlt, geben aber auch zahlreiche Tipps und Empfehlungen für erfahrene Nutzer. Notebooks können in vielen Szenarien eingesetzt werden. Durch die Kombination von Dokumentation und ausführbarem Code eignen sie sich natürlich hervorragend für Schulungen, aber auch für die Dokumentation von Projekten und explorative und forschungslastigen Arbeiten. Zwar existieren zahlreiche Implementierungen von Notebooks (etwa Googles Colab oder Apache Zeppelin), das Jupyter-Ökosystem bestehend aus den klassischen Notebooks, dem Lab sowie dem Hub. Sie eint die gemeinsame Entstehungsgeschichte basierend auf der IPython-Konsole sowie das gemeinsame, JSON-basierte Dateiformat iypnb Dieses Dateiformat ermöglicht einen flüssigen Übergang zwischen verschiedenen Notebook-Implementierungen, die Ausführlichkeit sowie die Klammer-Struktur erschwert aber Versionskontrolle und macht Merge-Requests unübersichtlich. Wir unterhalten uns ausführlich über verschiedene Ansätze, etwa zu alternativen Formaten wie RMarkdown und dem percent-format und deren Synchroni JupyText.