#34 Jupyter Notebooks

Notebooks sind im Data Science Umfeld allgegenwärtig, in anderen
Bereichen der Informatik aber vielleicht noch weitgehend unbekannt.
Deshalb erklärt Nico mit seinen Gästen Hans Fangohr und Harald
Schilly sowohl was Notebooks überhaupt sind und wie sich das
Arbeiten damit anfühlt, geben aber auch zahlreiche Tipps und
Empfehlungen für erfahrene Nutzer. Notebooks können in vielen
Szenarien eingesetzt werden. Durch die Kombination von
Dokumentation und ausführbarem Code eignen sie sich natürlich
hervorragend für Schulungen, aber auch für die Dokumentation von
Projekten und explorative und forschungslastigen Arbeiten. Zwar
existieren zahlreiche Implementierungen von Notebooks (etwa Googles
Colab oder Apache Zeppelin), das Jupyter-Ökosystem bestehend aus
den klassischen Notebooks, dem Lab sowie dem Hub. Sie eint die
gemeinsame Entstehungsgeschichte basierend auf der IPython-Konsole
sowie das gemeinsame, JSON-basierte Dateiformat iypnb Dieses
Dateiformat ermöglicht einen flüssigen Übergang zwischen
verschiedenen Notebook-Implementierungen, die Ausführlichkeit sowie
die Klammer-Struktur erschwert aber Versionskontrolle und macht
Merge-Requests unübersichtlich. Wir unterhalten uns ausführlich
über verschiedene Ansätze, etwa zu alternativen Formaten wie
RMarkdown und dem percent-format und deren Synchroni JupyText.