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Deno 的 Jupyter 内核
Deno 附带一个内置的 Jupyter 内核，允许你在交互式笔记本中编写 JavaScript 和 TypeScript；使用 Web 和 Deno API，并直接导入 npm 包。
deno jupyter 总是以 --allow-all 选项运行目前，在 Jupyter 内核中执行的所有代码均以 --allow-all 标志运行。这是一个临时限制，将在未来解决。
快速入门 Jump to heading
运行 deno jupyter --unstable 并按照说明操作。
你可以运行 deno jupyter --unstable --install 来强制安装内核。Deno 假设 jupyter 命令在你的 PATH 中可用。
完成安装过程后，Deno 内核将在 JupyterLab 和经典笔记本的笔记本创建对话框中可用：
你可以在任何支持 Jupyter 笔记本的编辑器中使用 Deno Jupyter 内核。
VS Code Jump to heading
- 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。你也可以手动通过创建一个扩展名为 ".ipynb" 的文件来完成此操作。
- 在新建或现有笔记本上，点击创建新的 Jupyter 笔记本，选择“Jupyter 内核”，然后选择 Deno
JetBrains IDEs Jump to heading
Jupyter 笔记本开箱即用。
丰富内容输出 Jump to heading
Deno.jupyter 命名空间提供了用于在笔记本中显示丰富内容的辅助函数，
使用 Jupyter 支持的 MIME 类型。
提供丰富输出的最简单方法是返回一个具有 [Symbol.for("Jupyter.display")] 方法的对象。
此方法应返回一个将 MIME 类型映射到应显示的值的字典。
{
[Symbol.for("Jupyter.display")]() {
return {
// 普通文本内容
"text/plain": "Hello world!",
// HTML 输出
"text/html": "<h1>Hello world!</h1>",
}
}
}
返回普通文本和 HTML 输出的对象示例。
你也可以使用 Deno.jupyter.$display，而无需输入
Symbol.for("Jupyter.display")
这是一个常规函数，因此你可以使用任何库来格式化输出 —— 例如，使用 @std/fmt/colors 提供彩色输出：
import * as colors from "jsr:@std/fmt/colors";
{
[Deno.jupyter.$display]() {
return {
"text/plain": colors.green("Hello world"),
}
}
}
你还可以使用 Deno.jupyter.display 函数直接显示 MIME 集合：
await Deno.jupyter.display({
"text/plain": "Hello, world!",
"text/html": "<h1>Hello, world!</h1>",
"text/markdown": "# Hello, world!",
}, { raw: true });
你的笔记本前端将自动根据其能力选择“最丰富”的 MIME 类型进行显示。
Deno.jupyter 提供了若干用于常见媒体类型的丰富输出的辅助方法。
Deno.jupyter.html 是一个标记模板，将提供的字符串作为 HTML 渲染在笔记本中。
Deno.jupyter.html`<h1>Hello, world!</h1>
<h2>来自 Deno 内核</h2>
<p>Lorem ipsum <i>dolor</i> <b>sit</b> <u>amet</u></p>`;
Deno.jupyter.md 是一个标记模板，将提供的字符串作为 Markdown 文档在笔记本中渲染。
Deno.jupyter
.md`# 使用 Deno 的 TypeScript 笔记本 
**与 Jupyter 的交互式计算 _内置于 Deno_！**`;
Deno.jupyter.svg 是一个标记模板，将提供的字符串作为 SVG 图形在笔记本中渲染。
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，将渲染 JPG 或 PNG 图像。你可以传入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 APIs Jump to heading
你可以使用 prompt 和 confirm Web API 在笔记本中等待用户输入。
IO pub 通道广播 Jump to heading
Deno.jupyter.broadcast 允许将消息发布到 IO pub 通道，允许在单元格被评估时提供实时更新。
考虑以下示例，该示例在开始计算之前打印一条消息，计算完成时再打印另一条消息：
await Deno.jupyter.broadcast("display_data", {
data: { "text/html": "<b>处理中...</b>" },
metadata: {},
transient: { display_id: "progress" },
});
// 假装我们正在进行一个耗时的计算
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 1500));
await Deno.jupyter.broadcast("update_display_data", {
data: { "text/html": "<b>完成</b>" },
metadata: {},
transient: { display_id: "progress" },
});
示例 Jump to heading
以下是使用 @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 以获取利用数据分析和可视化库（如 Polars、Observable 和 d3）的更高级示例。
jupyter console 集成 Jump to heading
你还可以在 jupyter console REPL 中使用 Deno Jupyter 内核。为此，你应该通过 jupyter console --kernel deno 启动控制台。
