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关于 jupyter

这项实用技能介绍如何将 Jupyter notebook 作为 JSON 文件处理，涵盖单元格编辑、执行、格式转换、代码搜索和清除输出。

主要功能

  1. 01以 JSON 编辑 notebook 单元格
  2. 02使用 nbconvert 执行 notebook
  3. 03转换为 HTML、脚本或 Markdown
  4. 04搜索 notebook 内容
  5. 05清除代码单元格输出

适用场景

  1. 01以编程方式编辑 notebook 源内容
  2. 02原地运行 notebook
  3. 03将 notebook 导出为其他格式

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

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

安装后在 Claude Code 中输入/jupyter确认已加载。

附带文件.plugin/plugin.jsonREADME.md

详细介绍

Jupyter Notebook 指南

Notebook 是 JSON 文件。单元格位于 nb['cells'] 中，每个单元格都有 source（字符串列表）和 cell_type（'code'、'markdown' 或 'raw'）。

修改 Notebook

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)

执行与转换

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

查找代码

grep -n "search_term" notebook.ipynb

PowerShell 等效命令：

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

单元格结构

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

清除输出

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

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