MAINT: Remove shell callouts from notebooks
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 48/100
- Issue-Typ
- Refactoring
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- jupyter-notebook, python
- Bereich
- documentation
Rechercherichtung
Durchsuche die Notebooks nach !cmd-Aufrufen und prüfe zuerst das verknüpfte Beispiel mooreslaw-tutorial.md. Ersetze jeden Shell-Aufruf durch ein Python-Äquivalent. Überprüfe anschließend, dass die Notebooks keine externen Shell-Aufrufe enthalten und weiterhin mit der Unterstützung für pyiodide/jupyterlite kompatibel sind.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
I.e. replace instances of !cmd in the notebooks with Python equivalents, like here for example.
The main motivation for doing so would be to prepare the site for pyiodide/jupyterlite support. AFAIK these kernels do not support bash or any other external shell calls.
- Vorherrschende Sprache
- Keine Sprachdaten
- Sterne
- 677
- Forks
- 229
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Keine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Mehr aus numpy/numpy-tutorials
-
bug
Schwierigkeit 1/5 Unter einer Stunde Anfängerfreundlichkeit 68/100
numpy/numpy-tutorials#228 ·
-
documentation
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 62/100
numpy/numpy-tutorials#150 · 2 Kommentare ·
-
enhancement
Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 45/100
numpy/numpy-tutorials#305 · 1 Reaktion ·
-
enhancement infrastructure maintenance
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 25/100
numpy/numpy-tutorials#280 · 5 Kommentare ·
-
Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 25/100
numpy/numpy-tutorials#238 · 1 Reaktion ·
Alle Issues in numpy/numpy-tutorials