2 年 ago
清, 宇
2 minutes

要約

本記事では，Jupyter Notebookファイルを新規作成したときに，モジュールのimport文がコードされたセルを，自動で挿入する方法を紹介する．

sample_movie.gif

Keywords: Jupyter Notebook, Python, default cell, startup cell.

注意

    • 本記事では，Jupyter Notebook (以下，JupyterNB)を用いてPythonコードを書く場合にフォーカスしている．

IPython, Jupyterおよびjupyter_contrib_nbextensionsの3つはすでに導入済みであることを前提とする．
筆者はMacユーザーなので，Macでの環境を例にする．

イントロダクション

JupyterNBは，対話的かつ部分的なコードの実行を可能とします．
この特徴から，JupyterNBは，プログラミングに慣れていない研究者が実験的にコードを書く時に重宝されています．
実際，筆者は実験系生物学者ですが，Pythonによる解析を行ううえで，JupyterNBも使っています．

本職のプログラマとは異なり，ある研究プロジェクトで用いる解析に関して，コードを書いては投げ，書いては投げする我々からすると，インポートするPythonのパッケージ群はかなり定型化されます．
たとえばmath, scipy, numpy, pandas, matplotlibは毎回インポートしますし，reやBio, statsmodelsなどの出現率も高いです．
JupyterNBのスタートアップ時に，これらを自動的にインポートできればとても便利です．

これを行う方法には，いくつか方法がありました．

ipython_config.pyを用いる

jupyter_contrib_nbextensionsを用いる

Snippets Menuを用いる

Snippetsを用いる

1のipython_config.pyを用いる方法は，JupyterNBの立ち上げと同時にパッケージがインポートされるので，1行目から

df = pd.read_csv('./data.csv', header=0, index_col=0)
plt.scatter(x=df.iloc[:, 0], y=df.iloc[:, 1])
plt.show()

のように書き始めることが可能です．

しかし，この方法は，JupyterNBファイルを共有する場合に問題があります．

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

というimport文が無いため，同じ設定をipython_config.pyに行っていない環境で実行するとエラーが表示されるでしょう．
そもそも，そのコードがどういうモジュールを用いているかは，とても大事な情報で，明示的に記載されている必要があります．

一方，2のjupyter_contrib_nbextensionsを用いる方法は，import文をセルに明示的に記載できますが，新規JupyterNBファイルを作成した後，マニュアルで操作する必要があります．
そもそも，マニュアル操作をしたくないから始めたので，これでは意味がありません．

そこで本記事では，JupyterNBファイルを新規作成すると同時に，自動でモジュールのimport文が挿入されるエクステンションを作る方法を紹介します．

手順

1. jupyter_contrib_nbextensionsをインストールする

本記事では省略します．
ググるなりQiitaで検索するなりすれば，たくさん記事がでてきます．

2. nbextensionsのパスを調べる

筆者は/usr/local/share/jupyter/nbextensions/というパスに，自動挿入のエクステンションをいれています．
その他のパスを調べたいときは，

python -c "from jupyter_core.paths import jupyter_path; print(jupyter_path())"

というコマンドを打ってください．
でてきたディレクトリの中で，nbextensionsというディレクトリを含むものを選べばよいです．
たとえば共有サーバーを使っているならば~/Library/Jupyter/nbextensionsみたいなディレクトリが適しています．

3. エクステンションを作る

上記のディレクトリ内に，jupyterNB_startup_cellsというディレクトリを作りましょう．ついでに，エクステンションに必要なファイルも作っておきましょう;

cd "2で調べたパス"
mkdir jupyterNB_startup_cells
cd jupyterNB_startup_cells
touch README.md main.js jupyterNB_startup_cells.yaml

README.mdは空でも良いので，まずは心臓部のmain.jsを書きましょう．私の設定はこんな感じです;

define([
    'base/js/namespace'
], function(
    Jupyter
) {
    function load_ipython_extension() {
      if (Jupyter.notebook.get_cells().length===1){
        Jupyter.notebook.insert_cell_above('code', 0).set_text("\
import scipy\n\
import numpy as np\n\
import pandas as pd\n\
import matplotlib as mpl\n\
import matplotlib.pyplot as plt\n\
from matplotlib import rcParams\n\
# import seaborn as sns\n\
\n\
%matplotlib inline\n\
%config InlineBackend.figure_formats = {'png', 'retina'}\n\
%alias_magic t time\n\
\n\
# import re\n\
# import Bio\n\
# from datetime import datetime\n\
# import collections\n\
\n\
# import statsmodels.stats as stats\n\
# import statsmodels.stats.multicomp as multi\n\
# import statsmodels.formula.api as smf\n\
# import scikit_posthocs as sp");
      }
    }
    return {
        load_ipython_extension: load_ipython_extension
    };
});

もうひとつ，yamlもエクステンションを動かすために必要です;

Type: IPython Notebook Extension
Compatibility: 3.x, 4.x
Name: JupyterNB Startup Cells
Main: main.js
Link: README.md
Description: スタートアップ時にデフォルトでセルを挿入する
Parameters:
- none

4. エクステンションを有効化する

jupyter nbextension enable jupyterNB_startup_cells/main

拡張

セルを複数入れたいときは，以下のように，Jupyter.notebook.insert_cell_above(‘code’, N)のNをインクリメントする．

define([
    'base/js/namespace'
], function(
    Jupyter
) {
    function load_ipython_extension() {
      if (Jupyter.notebook.get_cells().length===1){
        Jupyter.notebook.insert_cell_above('code', 0).set_text("\
import numpy as np");
        Jupyter.notebook.insert_cell_above('code', 1).set_text("\
import pandas as pd");
        Jupyter.notebook.insert_cell_above('code', 2).set_text("\
import matplotlib.pyplot as plt");
        // Jupyter.notebook.insert_cell_above('code', 3).set_text("\
// # import hogehoge");
        // ...
      }
    }
    return {
        load_ipython_extension: load_ipython_extension
    };
});

参考記事

bannerAds