GitHub标星2.6K！Jupyter“慌了”！Netflix发布新开发工具Polynote

近日，Netflix宣布开源Polynote，Polynote是Netflix自家使用的多语言笔记本环境，Polynote为数据科学家和机器学习研究人员提供了一个笔记本环境，允许他们将基于JVM的ML平台（此类平台大多使用Scala构建）与Python生态系统中流行的机器学习和可视化库无缝集成。

它已经在Netflix内部广泛使用，而且Netflix正在研究如何将Polynote和其他平台集成，下面一起详细来看看Polynote有哪些牛掰的功能特性：

可重复性

Polynote的两个指导原则是可复制性和可见性。为了实现这两大特性，我们最早的设计决策之一是从头开始构建Polynote的代码解释，而不是像传统笔记本一样依赖REPL。

我们认为，尽管REPL总体上不错，但它们根本不适合笔记本电脑。为了了解REPL和笔记本的问题，让我们看一下典型笔记本环境的设计。

笔记本是单元格的有序集合，每个单元格可以保存代码或文本。每个单元格的内容可以独立修改和执行。单元格可以重新排列，插入和删除。这还可以取决于笔记本电脑中其他单元的输出。

将此与REPL环境进行对比会发现。在REPL会话中，用户把表达式一次一个地输入提示符。一旦求值，表达式及其求值结果是不可变的，求值结果将附加到下一个表达式可用的全局状态。

不幸的是，这两个模型之间的脱节意味着一个典型的notebook环境，它使用一个REPL会话来评估单元代码，当用户与notebook交互时，会导致隐藏状态积累。单元可以按任何顺序执行，从而改变这种全局隐藏状态，从而影响其他单元的执行。通常情况下，笔记本无法从顶部可靠地重新运行，这使得它们很难复制并与他人共享。这种隐藏状态也让用户很难推断笔记本上运行了什么。

在其他笔记本中，隐藏状态意味着一个变量在其单元格被删除后仍然可用。

在 Polynote 笔记本中，没有隐藏状态，被删除的单元格变量不再可用。

从头编写Polynote的代码解释允许我们消除这种全局的、可变的状态。通过跟踪每个单元中定义的变量，Polynote根据在其上运行的单元构建给定单元的输入状态。使单元格的位置在其执行语义中变得重要，这也加强了最小惊奇原则，允许用户从上到下阅读笔记本。它通过让笔记本持续运行，从而确保其可重复性。

编辑改进

Polynote提供了诸如交互式自动完成和参数提示、错误高亮显示以及支持LaTeX富文本编辑器等类似ide的特性。

可见性

Polynote UI通过显示内核状态、突出显示当前正在运行的单元代码和当前正在执行的任务，从而让用户对内核状态的直观了解。

多语言

笔记本中的每个单元格都可以用不同的语言编写，变量可以在它们之间共享。目前支持Scala、Python和SQL语言类型。

依赖项和配置管理

Polynote 将配置和依赖项信息直接存入笔记本，而不依赖于外部文件或集群 / 服务器级别的配置。

数据可视化

本机数据探索和可视化帮助用户了解更多关于他们的数据，而不会弄乱他们的笔记本。与matplotlib和Vega的集成允许高级用户通过漂亮的可视化效果进行交互。

接下来，我们将更深入地了解Polynote的功能：

安装

安装过程是按照它的指南文档进行的，我还安装了matplotlib

pip3 install matplotlib 

如果你打算尝试它的多语言功能，则需要再添加一个环境变量：

export PYSPARK_ALLOW_INSECURE_GATEWAY=1 

如果没有，你就会收到以下提示：

编辑体验

使用笔记本级别的“配置和依赖项”设置可以轻松地从maven存储库中提取依赖项，包括使用HTTP get从Netflix博客获取文本的请求：

自动完成功能适用于从Maven存储库中提取的库：

但是，lambda函数的自动完成功能似乎不起作用：

Spark示例

（编辑：核心网）

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