metakernel 0.24.2

功能

• 所有内核的基本行和单元格魔术集。

  • 访问python解释器的python魔术。
  • 并行运行内核。
  • 炮弹魔法。
  • 课堂管理魔法。

• magics和文件路径的制表符完成。
• 魔法使用帮助？或shift+tab。
• 设置默认绘图行为的绘图魔术

基于元核的核

• Matlab内核，https://github.com/Calysto/matlab_kernel
• 八度内核，https://github.com/Calysto/octave_kernel
• 卡利斯托方案，https://github.com/Calysto/calysto_scheme
• Calysto_处理，https://github.com/Calysto/calysto_processing
• Java9内核，https://github.com/Bachmann1234/java9_kernel
• xonsh_内核，https://github.com/Calysto/xonsh_kernel
• 花萼
• gnuplot_内核，https://github.com/has2k1/gnuplot_kernel
• spylon_内核，https://github.com/mariusvniekerk/spylon-kernel
• 沃尔夫拉姆核，https://github.com/mmatera/iwolfram
• SAS内核，https://github.com/palmer0914/sas_kernel
• pysysh_内核，https://github.com/Jaesin/psysh_kernel
• 卡利斯托巴什，https://github.com/Calysto/calysto_bash

…还有很多其他的。

安装

您可以通过pip安装元内核：

从conda forge通道安装元内核可以通过在您的通道中添加conda forge通道来实现：

一旦启用了conda forge通道，就可以使用以下命令安装元内核：

您可以使用以下命令列出平台上可用的所有版本的元内核。

在IPython中使用元内核魔术

尽管元内核是用于构建新内核的系统，但您可以在ipython内核中使用magics的子集。

frommetakernelimportregister_ipython_magicsregister_ipython_magics()

将以下内容放入（或系统范围内的）ipython_config.py文件中：

# /etc/ipython/ipython_config.pyc=get_config()startup=['from metakernel import register_ipython_magics','register_ipython_magics()',]c.InteractiveShellApp.exec_lines=startup

并行使用元内核语言

要并行使用元内核语言，请执行以下操作：

1. 确保安装了python模块ipyparallel。在外壳中，键入：

pip install ipyparallel

1. 要在笔记本中启用扩展，请在shell中键入：

ipcluster nbextension enable

1. 要在本地IP地址上启动具有10个节点的群集，请在shell中键入：

ipcluster start --n=10 --ip=192.168.1.108

1. 从主机内核MODULE和CLASSNAME（可以是任何元内核）初始化代码以使用笔记本中的10个节点：

%parallel MODULE CLASSNAME

例如：

%parallel calysto_scheme CalystoScheme

1. 并行运行代码，在笔记本内，键入：

并行执行一行：

%px (+ 11)

或并行执行整个单元格：

%%px
(* cluster_rank cluster_rank)

结果以python列表（scheme vector）的形式返回，cluster_rank顺序。（这将是未来的JSON表示）

因此，上述操作将产生以下结果：

#10(0 1 4 9 16 25 36 49 64 81)

您可以通过访问变量_（单下划线）或使用--set_variable VARIABLE标志（如下所示）在宿主内核中的任何并行magics（%px、%%px或%pmap）中获取结果：

%%px --set_variable results
(* cluster_rank cluster_rank)

然后，在下一个单元格中，您可以访问results。

注意，您可以使用变量cluster_rank对问题的部分进行分区，以便每个节点都在处理不同的内容。

在上面的示例中，还可以使用-e计算宿主内核中的代码。注意，cluster_rank没有在主机上定义，这假设主机内核与并行机相同。

配置

Metakernel子类可以由用户配置。这个 配置文件名由子类的app_name属性确定。 例如，在Octave内核中，它是octave_kernel。内核用户可以将octave_kernel_config.py文件添加到 jupyter配置路径基类MetaKernel提供plot_settings作为可配置特征。子类可以定义它们希望生成的其他特征 可配置。

例如：

cat ~/.jupyter/octave_kernel_config.py
# use Qt as the default backend for plots
c.OctaveKernel.plot_settings = dict(backend='qt')

文件

可以查看示例笔记本here。

文档可用online。魔法有互动的help（和在线的）。

有关版本信息，请参见修订版History。