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Jupyter Notebook : tout ce qu’il faut savoir sur la plateforme informatique

Jupyter Notebook est un outil de travail collaboratif à l’usage des programmeurs et des développeurs logiciels. Il offre à ces derniers la possibilité de partager du code, des graphiques ou des fichiers multimédias dans des blocs-notes interactifs. Mais l’outil propose encore plus de fonctionnalités. Découvrez tout ce qu’il faut savoir concernant Jupyter Notebook.  

Lorsque les développeurs désirent collaborer avec leurs collègues, il est d’usage de partager séparément le code source d’une application et son exécutable. Cette pratique rend cependant difficile la compréhension du fonctionnement du logiciel puisque la communication est limitée par ses types d’échanges.

Avec Jupyter Notebook, le travail collaboratif atteint un niveau supérieur. L’outil autorise en effet les membres d’un projet à visualiser, modifier, documenter ou exécuter le code en live. Les programmeurs peuvent interagir entre eux et observer en temps réel les modifications du code source sur la version compilée de l’application.

Mais qu’est réellement Jupyter Notebook et pourquoi cet outil est-il si populaire auprès des professionnels de l’informatique ? La réponse dans notre dossier.

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Qu’est-ce que Jupyter Notebook ?

Jupyter Notebook est une application Web open source qui a vu le jour en 2015. Anciennement appelé IPython Notebook, l’outil est un environnement de calcul interactif qui permet aux développeurs de présenter leur travail et d’interagir avec les autres membres du projet.

L’appellation Jupyter est une concaténation des noms des langages Julia, Python et R. Mais l’outil ne se limite pas à ses langages. L’environnement Jupyter Notebook permet en effet de prendre en charge plus de 50 langages de programmation différents.

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Jupyter Notebook permet donc à ses utilisateurs de créer des documents interactifs appelés notebooks. Ces documents peuvent contenir du code informatique, des commentaires, des équations mathématiques, des graphiques ou des contenus multimédias. L’application Jupyter permet en outre d’exporter ses documents suivant plusieurs formats (document unique, page Web, fichier PDF, etc.).

Chaque notebook peut alors être partagé, réutilisé ou modifié directement depuis le navigateur Web. Une fois les modifications enregistrées, l’application Web affichera en temps réel les effets sur l’exécutable en cours de développement. Cette particularité a fait de Jupyter Notebook un outil idéal pour le développement d’applications en science de données ou en apprentissage automatique.

Comment installer l’application Jupyter Notebook ?

Bien qu’il soit possible d’installer Jupyter Notebook via la commande « pip » de Python, la meilleure manière d’obtenir l’application est d’installer le gestionnaire de packages Anaconda. Cette distribution donne accès à plus de 720 bibliothèques scientifiques et permet d’installer la dernière version de Python.

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Le gestionnaire de packages d’Anaconda permet en outre de résoudre automatiquement les problèmes de dépendances liés à l’utilisation de Jupyter Notebook. Anaconda offre aussi l’accès à JupyterLab ainsi qu’à ses multiples extensions.

JupyterLab est une interface de Jupyter Notebook qui permet aux utilisateurs de bénéficier des fonctionnalités de glisser-déplacer en plus de bien d’autres.

Toutefois, les utilisateurs qui ne désirent pas installer Anaconda peut accéder à Jupyter Notebook en exécutant celui-ci sur un conteneur Docker. Il faudra pour cela utiliser l’outil Docker Toolbox ainsi qu’une plateforme de virtualisation pour lancer l’image Docker de Jupyter Notebook.

Comment fonctionne Jupyter Notebook ?

L’application Jupyter Notebook se compose de trois éléments principaux :

  • L’application client-serveur Jupyter Notebook qui permet d’éditer et d’exécuter les notebooks via le navigateur Web. L’outil peut être accessible en local ou sur un serveur distant via Internet.
  • Le kernel qui est chargé d’exécuter le code informatique contenu dans un document Notebook. Il existe en réalité un kernel d’exécution particulier pour chacun des langages de programmation pris en charge par l’application.
  • Les notebooks qui sont des fichiers dotés de l’extension .ipynb. Un notebook contient généralement un enchainement de blocs et chaque bloc se compose de deux zones. La première zone est une cellule éditable destinée à recevoir le code source. La seconde cellule, située juste en dessous de la première, affichera l’output généré par l’exécution du code.

La façon dont l’application est conçue offre de nombreux avantages aux développeurs. En effet, l’environnement autorise qu’une variable déclarée dans un bloc soit disponible au niveau d’un autre bloc. Cette capacité est très pratique lorsque le projet est dans la phase d’expérimentation ou de test.

Par ailleurs, la structure en bloc d’un document Jupyter autorise la fragmentation d’un code. Elle permet donc de n’exécuter qu’une partie du code afin de réaliser des tests ou des modifications.

En outre, l’affichage du code et des outputs dans la même interface permet d’éviter le basculement permanent entre différentes fenêtres.

Finalement, Jupyter Notebook permet d’installer différentes extensions qui offrent plus de fonctionnalités à l’application. Une extension Notebook est un module JavaScript disponible en téléchargement sur Internet. La communauté Jupyter propose en l’occurrence une collection dénommée jupyter_contrib_nbextensions sur GitHub.

Que peuvent contenir les notebooks Jupyter ?

Jupyter Notebook permet de créer des documents interactifs qui contiennent plusieurs types d’ingrédients organisés en blocs. Un notebook Jupyter est généralement un document JSON qui peut contenir du texte brut ou du texte en HTML. Un notebook peut également contenir des feuilles de styles CSS.

Un document Jupyter Notebook manipule également du code ou des blocs de codes implémentés en langage Python. Toutefois, grâce aux interpréteurs, Jupyter Notebook est capable de prendre en charge les langages Julia, R ainsi qu’une cinquantaine d’autres.

Après l’exécution d’un bloc de code, qui peut se faire dans n’importe quel ordre, les résultats apparaissent directement dans la zone d’output située juste en dessous.

L’application Notebook permet en outre de visualiser des graphiques générés par un ensemble d’instructions. Ces graphiques s’obtiennent avec les packages Matplotlib, Plotly ou Bokeh. La visualisation des graphiques se fait alors soit en ligne, juste à côté des blocs d’instructions soit dans un fichier externe.

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Un des avantages de l’application Web Jupyter Notebook est qu’il permet de prendre en charge les fichiers multimédias. En effet, tous les types de médias (images, vidéos, sons…) pris en charge par une page Web sont disponibles dans un notebook Jupyter. L’intégration peut se faire soit en HTML, soit en utilisant le module IPython.display.

Finalement, l’application Jupyter permet d’associer des fichiers de données aux notebooks. Elle autorise le téléchargement de données depuis Internet ou depuis une base de données externe. L’intégration des données se fait alors à travers des lignes de codes directement comprises dans le document Jupyter.

Il est généralement peu conventionnel de partager les fichiers JSON des notebooks. Afin d’y remédier, Jupyter Notebook permet à ses utilisateurs de télécharger le notebook dans différents formats (natif, HTML, PDF, Markdown, reStructuredText, script Python).

À quoi peut servir l’application Jupyter ?

À l’origine destiné pour des applications en data science, Jupyter Notebook propose aujourd’hui plusieurs fonctionnalités utiles à différents secteurs d’activités.

Outre le partage de code et de données via les archives, les développeurs utilisent les notebooks comme billets de blog pour décrire leurs expériences. Ces blocs-notes sont disponibles autres utilisateurs afin de recréer ou d’améliorer les processus.

Jupyter Notebook est également très pratique pour documenter un module ou une bibliothèque Python. Le bloc-notes Jupyter peut alors s’utiliser comme un sandbox interactif afin d’expérimenter le fonctionnement d’un module Python. En effet, toutes les bibliothèques qui fonctionnent correctement dans l’interface de l’application permettent d’effectuer cette procédure.

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Finalement, l’utilisation de Jupyter Notebook permet une meilleure compréhension des résultats d’une analyse statistique. Il est courant de partager de tels résultats sous la forme d’un graphique statique, cependant, cette pratique possède ses limites. Avec les carnets Jupyter Notebook, les utilisateurs peuvent approfondir l’analyse en jouant avec les données ou les graphiques de manière totalement interactive.

Quels sont les avantages de Jupyter Notebook ?

Jupyter Notebook offre une aide inestimable pour tous ceux qui désirent écrire et exécuter des scripts en temps réel. À travers les différentes bibliothèques disponibles, l’application permet de visualiser des données ou d’effectuer des calculs mathématiques complexes. L’application autorise également l’exportation des blocs-notes dans différents formats.

Par ailleurs, la disponibilité de plusieurs interpréteurs permet aux développeurs de travailler avec des codes en C++ ou en Java dans Jupyter Notebook. La plateforme autorise en outre le live coding, la gestion de version et le travail collaboratif à travers JupyterHub.

Finalement, Jupyter Notebook est une application Web gratuite et open source qui bénéficie d’une forte communauté de développeurs et d’utilisateurs.

Quelles sont les limitations de l’application Notebook ?

Bien que Jupyter Notebook offre de nombreux avantages, il présente également plusieurs limitations assez sérieuses. En premier lieu, il faut comprendre que l’application Notebook n’est pas un IDE complet pour les langages de programmation. À titre d’exemple, le Notebook ne permet pas la complétion de code ni le débogage interactif.

Par ailleurs, la restauration de l’état d’un code n’est pas possible avec les outils par défaut de Jupyter. Cela est dû au fait que la session n’est pas conservée. Au prochain chargement du notebook, il faudra donc réexécuter le code pour retrouver son état.

Finalement, les blocs-notes Jupyter ne sont pas autonomes. Autrement dit, lorsqu’un utilisateur désire partager un bloc-notes avec un collègue, il faut obligatoirement que le runtime Jupyter ainsi que toutes les bibliothèques nécessaires soient installés sur la machine voisine. C’est certainement une des plus grosses limitations à l’utilisation de Jupyter Notebook.

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