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Add option `--execute` to `lean research`

Offen
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Bewertung

Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Anfängerfreundlichkeit
35/100
Issue-Typ
Feature
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
docker, jupyter, python
Bereich
cli, cloud

Rechercherichtung

Beginne am CLI-Einstiegspunkt lean research <project> und prüfe, wie research.ipynb innerhalb des Docker-Containers ausgeführt wird. Vergleiche das angeforderte Verhalten mit jupyter nbconvert --to notebook --inplace --execute und papermill; als erledigt gilt, dass lokale Research-Notebooks über --execute ausgeführt werden, wobei die Cloud-Ausführung als der angegebene Bonusumfang behandelt wird.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

It would be great if we could execute the cells of research.ipynb from the terminal using a command like
lean research <project> --execute.

Note, this feature is already available for Jupyter notebooks. You can run the command
jupyter nbconvert --to notebook --inplace --execute research.ipynb
or alternatively you can use papermill.

But it doesn't work that way in connection with Lean CLI as the notebook is running in a Docker container.

Bonus
Ability to execute cloud research notebooks, i.e. something like
lean cloud research <project> --execute.

Motivation
I use the research environment frequently to create customized reports/charts and this feature would be helpful to automate that process.

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
327
Forks
170
Ø Merge
8 T. 14 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
7

Entwicklungsumgebung

Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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