Jupyter Notebook og JupyterHub ved Kjemisk Institutt

REAL undervisning, 16. august 2018

Audun Skau Hansen (a.s.hansen@kjemi.uio.no)

Innhold for økta:

• Python
• Jupyter Notebook
• JupyterHub
• Interaktivt eksempel, muligens litt "hands-on"

Litt om Python:

• Et fleksibelt programmeringsspråk
• Objektorientert
• Interpretert
• Tar sikte på enkelhet og lesbarhet
• Mye brukt i forskning og utdanning:
  • Visualisering (matplotlib, mayavi)
  • Effektive beregninger (numpy, numba, tensorflow)
  • Velutviklet modulsupport:
    • Sympy (analytisk matematikk)
    • Pandas (statistikkbehandling)
    • Interface til andre språk (C++, Fortran)
  • Spesialiserte implementasjoner er ofte lett tilgjengelig på nett

Jupyter Notebook

• Dokument som forfattes, deles, konverteres til andre formater og mer.
• Dokumenteditor/miljø for forskning, utvikling av kode og mer.
• Nettapplikasjon (user interface, server)

Interessante bruksområder

"(...) notebook makes data analysis easier to record, understand and reproduce." Shen, Nature 515, 151–152 (06 November 2014)

Lenke til eksempelnotebooks (lenke)

Lær å bruke Jupyter Notebook

Readthedocs Overview (lenke)

Lær å bruke Python

Readthedocs Overview (lenke)

HUB:

• Brukerhåndtering og autentisering
• Spawner (lager notebooks til brukerne)

Med JupyterHub får studenter og undervisere:

• tilgang til samme arbeidsmiljø (krever ikke installasjon, kun internett og browser)
• kopier av de samme notebookene som kan brukes lokalt (og individuelt)

JupyterHub oversikt

JupyterHub oversikt : GitHub

Andre nyttige ressurser

Statisk html fra denne presentasjonen:

https://audunsh.github.io/JupyterPres.slides.html

Trinnvise instruksjoner for jupyterhub ved UiO:

https://github.uio.no/CSE-KI/misc/blob/master/sop/jupyter-sop.pdf