jupyter-notebook

Jupyter Notebook エキスパートスキル

このスキルでは、Jupyter Notebook を実行する方法を説明します。

1. Databricks Jupyter Kernel

https://github.com/i9wa4/jupyter-databricks-kernel

uv pip install jupyter-databricks-kernel
uv run python -m jupyter_databricks_kernel.install

2. デフォルトの実行方法

ノートブック全体を実行するよう指示された場合は、次のコマンドを使用します。

uv run jupyter execute <notebook_path> --inplace --timeout=300

3. Databricks Kernel で実行する

Databricks クラスターでノートブックを実行する場合：

uv run jupyter execute <notebook_path> --inplace --kernel_name=databricks --timeout=300

必要な環境変数：

• DATABRICKS_HOST：Databricks ワークスペースの URL
• DATABRICKS_TOKEN：パーソナルアクセストークン
• DATABRICKS_CLUSTER_ID：クラスター ID

4. 使用例

# Execute with local Python kernel
uv run jupyter execute /workspace/notebooks/sample.ipynb --inplace --timeout=300

# Execute with Databricks kernel
uv run jupyter execute /workspace/notebooks/databricks-sample.ipynb --inplace --kernel_name=databricks --timeout=300

5. オプションの説明

• --inplace：実行結果で元のファイルを上書きします
• --kernel_name=<name>：使用するカーネルを指定します（databricks、python3 など）
• --timeout=<seconds>：タイムアウトを秒単位で設定します（無制限にする場合は -1）
• --startup_timeout=<seconds>：カーネルの起動タイムアウトを設定します（デフォルトは 60 秒）
• --allow-errors：エラーが発生しても、最後まで実行を続けます

6. 注意事項

• 実行前に、必要な環境変数が正しく設定されていることを確認してください
• 実行時間の長いセルでは、--timeout の値を調整してください
• VS Code で開いている場合は、実行後にファイルが更新されていることを確認してください
• Databricks kernel の場合、停止中のクラスターの起動には 5～6 分かかります

7. 参考リンク

• jupyter-databricks-kernel：https://github.com/i9wa4/jupyter-databricks-kernel
• Jupyter nbclient：https://nbclient.readthedocs.io/