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jupyter について

JupyterノートブックをJSONファイルとして扱うための実用ガイドです。セルの編集、実行、形式変換、コード検索、出力のクリア方法を説明します。

主な機能

  1. 01JSONとしてノートブックのセルを編集
  2. 02nbconvertによるノートブック実行
  3. 03HTML、スクリプト、Markdownへの変換
  4. 04ノートブック内容の検索
  5. 05コードセル出力のクリア

活用シーン

  1. 01ノートブックのソースをプログラムで編集
  2. 02ノートブックのインプレース実行
  3. 03ノートブックを別形式にエクスポート

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/openhands/extensions --skill jupyter

インストール後、Claude Code で/jupyterを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル.plugin/plugin.jsonREADME.md

詳細

Jupyter Notebook ガイド

Notebook は JSON ファイルです。セルは nb['cells'] に格納され、各セルには source（文字列のリスト）と cell_type（'code'、'markdown'、または 'raw'）があります。

Notebook の編集

import json
with open('notebook.ipynb') as f:
    nb = json.load(f)
# Modify nb['cells'][i]['source'], then:
with open('notebook.ipynb', 'w') as f:
    json.dump(nb, f, indent=1)

実行と変換

jupyter nbconvert --to notebook --execute --inplace notebook.ipynb  # Execute in place
jupyter nbconvert --to html notebook.ipynb      # Convert to HTML
jupyter nbconvert --to script notebook.ipynb    # Convert to Python
jupyter nbconvert --to markdown notebook.ipynb  # Convert to Markdown

コードの検索

grep -n "search_term" notebook.ipynb

PowerShell の場合：

Select-String -Path notebook.ipynb -Pattern "search_term"

セルの構造

# Code cell
{"cell_type": "code", "execution_count": None, "metadata": {}, "outputs": [], "source": ["code\n"]}
# Markdown cell
{"cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": ["# Title\n"]}

出力のクリア

for cell in nb['cells']:
    if cell['cell_type'] == 'code':
        cell['outputs'] = []
        cell['execution_count'] = None

コメント

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