Deno 的 Jupyter Kernel
Deno 内置了一个 Jupyter kernel，允许您编写 JavaScript 和 TypeScript；使用 Web 和 Deno API，并在交互式笔记本中直接导入 npm 包。
deno jupyter 始终以 --allow-all 运行目前，Jupyter kernel 中执行的所有代码都以 --allow-all 标志运行。这是一个临时的限制，未来将会解决。
快速入门 跳转到标题
运行 deno jupyter --unstable 并按照说明操作。
您可以运行 deno jupyter --unstable --install 以强制安装 kernel。Deno 假设 jupyter 命令在您的 PATH 中可用。
完成安装过程后，Deno kernel 将在 JupyterLab 和经典笔记本的笔记本创建对话框中可用
您可以在任何支持 Jupyter 笔记本的编辑器中使用 Deno Jupyter kernel。
VS Code 跳转到标题
- 安装 VSCode Jupyter 扩展
- 通过打开命令面板 (Ctrl+Shift+P) 并选择 “创建：新建 Jupyter 笔记本” 来打开或创建一个笔记本文件。这也可以通过手动创建一个扩展名为 “.ipynb” 的文件来完成。
- 当在新的或现有的笔记本上时，单击创建新的 Jupyter 笔记本，选择 “Jupyter kernels”，然后选择 Deno
JetBrains IDE 跳转到标题
Jupyter 笔记本开箱即用。
富内容输出 跳转到标题
Deno.jupyter 命名空间提供了辅助函数，用于在您的笔记本中显示富内容 使用 Jupyter 支持的 MIME 类型。
提供富内容输出的最简单方法是返回一个具有 [Symbol.for("Jupyter.display")] 方法的对象。
此方法应返回一个字典，将 MIME 类型映射到应显示的值。
{
[Symbol.for("Jupyter.display")]() {
return {
// Plain text content
"text/plain": "Hello world!",
// HTML output
"text/html": "<h1>Hello world!</h1>",
}
}
}
返回纯文本和 HTML 输出的对象的示例。
您也可以使用 Deno.jupyter.$display 代替键入 Symbol.for("Jupyter.display")
这是一个常规函数，因此您可以使用任何您想要的库来格式化输出 - 例如，使用 @std/fmt/colors 来提供彩色输出
import * as colors from "jsr:@std/fmt/colors";
{
[Deno.jupyter.$display]() {
return {
"text/plain": colors.green("Hello world"),
}
}
}
您还可以使用 Deno.jupyter.display 函数直接显示 MIME 包
await Deno.jupyter.display({
"text/plain": "Hello, world!",
"text/html": "<h1>Hello, world!</h1>",
"text/markdown": "# Hello, world!",
}, { raw: true });
您的笔记本前端将根据其功能自动选择 “最丰富” 的 MIME 类型来显示。
Deno.jupyter 提供了几个辅助方法，用于富内容输出常见媒体类型。
Deno.jupyter.html 是一个标记模板，它将提供的字符串渲染为笔记本中的 HTML。
Deno.jupyter.html`<h1>Hello, world!</h1>
<h2>From Deno kernel</h2>
<p>Lorem ipsum <i>dolor</i> <b>sit</b> <u>amet</u></p>`;
Deno.jupyter.md 是一个标记模板，它将提供的字符串渲染为笔记本中的 Markdown 文档。
Deno.jupyter
.md`# Notebooks in TypeScript via Deno 
**Interactive compute with Jupyter _built into Deno_!**`;
Deno.jupyter.svg 是一个标记模板，它将提供的字符串渲染为笔记本中的 SVG 图形。
Deno.jupyter.svg`<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 100 100">
<circle cx="50" cy="50" r="40" stroke="green" stroke-width="4" fill="yellow" />
</svg>`;
Deno.jupyter.image 是一个函数，它将渲染 JPG 或 PNG 图像。您可以传递文件路径，或已读取的字节
Deno.jupyter.image("./cat.jpg");
const data = Deno.readFileSync("./dog.png");
Deno.jupyter.image(data);
prompt 和 confirm API 跳转到标题
您可以使用 prompt 和 confirm Web API 在您的笔记本中等待用户输入。
IO pub 通道广播 跳转到标题
Deno.jupyter.broadcast 允许将消息发布到 IO pub 通道，从而在单元格评估时提供实时更新。
考虑这个示例，它在我们开始计算之前打印一条消息，并在计算完成时打印另一条消息
await Deno.jupyter.broadcast("display_data", {
data: { "text/html": "<b>Processing...</b>" },
metadata: {},
transient: { display_id: "progress" },
});
// Pretend we're doing an expensive compute
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 1500));
await Deno.jupyter.broadcast("update_display_data", {
data: { "text/html": "<b>Done</b>" },
metadata: {},
transient: { display_id: "progress" },
});
示例 跳转到标题
这是一个使用 @observablehq/plot 生成图表的示例
import { document, penguins } from "jsr:@ry/jupyter-helper";
import * as Plot from "npm:@observablehq/plot";
let p = await penguins();
Plot.plot({
marks: [
Plot.dot(p.toRecords(), {
x: "culmen_depth_mm",
y: "culmen_length_mm",
fill: "species",
}),
],
document,
});
请参阅 https://github.com/rgbkrk/denotebooks 以获取更多高级示例，利用数据分析和可视化库，如 Polars、Observable 和 d3。
jupyter console 集成 跳转到标题
您还可以在 jupyter console REPL 中使用 Deno Jupyter kernel。为此，您应该使用 jupyter console --kernel deno 启动您的控制台。
