• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad
    • Tiendas afiliadas
      • AliExpress
      • Amazon
      • Banggood
      • GeekBuying
      • Lenovo

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Matlab
  • Julia
  • JavaScript
  • Excel

Convertir un Notebook en un archivo de Python

marzo 2, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

En una ocasión había preguntado en el blog acerca de cómo se podía convertir el contenido de un Notebook en un archivo de Python. Operación necesaria, por ejemplo, en el caso de que se desee poner en producción los desarrollos realizados. Afortunadamente los Notebooks de Jupyter ofrecen la posibilidad de exportar el contenido en texto plano, conservando las celdas de Markdown como comentarios. Funcionalidad con la que es posible crear archivos tanto de Python, como Julia o R, dependiendo del núcleo que se esté usando. Aunque esta funcionalidad puede ser un poco limitada. Para estos casos se puede instalar la extensión jupytext con la que se obtienen unas funcionalidades interesantes.

Cómo guardar un Notebook en un archivo de Python con Jupyter

Una vez creado un Notebook, si queremos guardar el contenido de este como un archivo de Python simplemente hay que ir al menú File > Download as > Python (.py) de Jupyter para descargarlo. Función en la que también se pueden encontrar otras opciones interesantes como puede ser HTML, Markdown o PDF, para compartir los Notebooks con usuarios que no necesitan editarlos.

Esta funcionalidad nativa de Jupyter es más que suficiente en la mayoría de los casos. Obteniendo como resultado un archivo con el código ejecutable y las celdas Markdown en forma de comentarios en los mismos.

Opciones avanzadas con el complemento jupytext

Para aquellos casos en los que la funcionalidad por defecto que ofrece Jupyter no es suficiente se puede recurrir a jupytext. Un complemento que se debe instalar en nuestro sistema.

Publicidad


Instalación de jupytext

El paquete jupytext se puede instalar utilizando tanto pip como conda, en el caso de que nos decantemos por pip se debe usar.

pip install jupytext

Por otro lado, si se prefiere conda el comando que se debe ejecutar es:

conda install jupytext -c conda-forge.

Ahora, la próxima vez que se reinicie el servidor de Jupyter aparecerán un nuevo submenú Jupytext debajo del menú File.

Emparejar el Notebook con un archivo Python

La funcionalidad más destacada de este complemento es la posibilidad de emparejar el Notebook con otros archivos. Algo va mucho más allá de generar un archivo Python. Cuando se activa esta opción, cada vez que se modifique el contenido del Notebook o del archivo Python los cambios se verán representados en el otro archivo. Algo que puede ser muy interesante para editar el código con un editor externo o para guardar los progresos en un sistema de control de cambios como Git.

Publicidad


Cuando se activa la opción que se encuentra en el menú File > Jupytext > Pais Notebook with light Script se obtiene un script Python con el mismo nombre del Notebook. En el caso de que se modifique el Notebook, cuando se guarde este, los cambios se verán reflejados también en el script. Por otro lado, si se realizan cambios en el script, estos se verán reflejados en Notebook cuando se recargue el mismo. Funcionalidad que puede ser de interés en muchos casos.

Conclusiones

En esta entrada se han visto dos opciones disponibles para guardar un Notebook en un archivo de Python. Para la mayoría de los casos la funcionalidad nativa de Jupyter puede ser más que suficiente. Pero, en el caso de que necesitemos sincronizar el contenido del Notebook con el archivo Python el complemento jupytext soluciona este problema.

Imagen de Bruno /Germany en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

Publicidad


¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Ejemplo de Notebook con tema chesterish
    Tema oscuro en Jupyter Notebook
  • logarithm
    Ecuaciones multilínea en Markdown
  • Jupyter Notebooks en Visual Studio Code
    Jupyter Notebooks en Visual Studio Code
  • juggler
    Truco Jupyter: Ignorar errores en las celdas de…
  • fetch
    Recuperar el resultado de una celda en Jupyter
  • new-zealand
    Dividir un archivo de Jupyter Notebook en varios

Publicado en: Herramientas, Python Etiquetado como: Jupyter

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Publicidad





Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Pinterest
  • RSS
  • Twitter
  • Tumblr
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Mantener un sistema de alta disponibilidad con PostgreSQL y repmgr

diciembre 1, 2023 Por Daniel Rodríguez

Diferencias entre los errores 401 y 403 del estándar HTTP

noviembre 29, 2023 Por Daniel Rodríguez

Ver el código de cualquier función en Python

noviembre 27, 2023 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Duplicado Eliminar registros duplicados en pandas publicado el junio 20, 2018 | en Python
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • ¿Cómo cambiar el nombre de las columnas en Pandas? publicado el mayo 6, 2019 | en Python
  • El método Sainte-Laguë y su implementación en Python publicado el septiembre 22, 2023 | en Ciencia de datos
  • Numpy básico: eliminar elementos en arrays de Numpy publicado el octubre 30, 2019 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (22)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.7 (12)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.6 (15)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.5 (10)

Diferencias entre var y let en JavaScript

4.4 (13)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

Publicidad

Comentarios recientes

  • Anto en Rendimiento al iterar en JavaScript sobre un vector
  • Daniel Rodríguez en Creación de un certificado Let’s Encrypt en Windows con Win-Acme
  • Guillermo en Creación de un certificado Let’s Encrypt en Windows con Win-Acme
  • Daniel Rodríguez en ¿Cómo eliminar columnas y filas en un dataframe pandas?
  • Miguel en ¿Cómo eliminar columnas y filas en un dataframe pandas?

Publicidad

Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2023 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto