Docs request (feature request?): Using ipympl when Jupyter and kernel are in different environments

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Documentación
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
jupyter
Área
documentation

Línea de trabajo

Comienza revisando el issue 112 de ipympl enlazado y la recomendación oficial de instalación actual. Determina si los entornos de Jupyter y kernel pueden admitirse por separado y, a continuación, documenta las instrucciones correctas de frontend/backend o indica claramente que este caso de uso no es compatible.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Describe the issue

This issue is a continuation from https://github.com/matplotlib/ipympl/issues/112.

A very common use case involves a centrally-installed Jupyter instance running Jupyter kernels in various task-specific environments.

Examples include a shared Jupyterlab instance installed by a server administrator, or a single user with a highly-customized personal Jupyter configuration.

In these situations, it's usually undesirable (and sometimes impossible) for users to install and run Jupyter within their task-specific environment in order to make use of ipympl as per the official recommendation to use pip install ipympl for both the server/kernel-side package and the client/frontend-side extension.

What are the correct instructions for installing the "frontend" and "backend" components of ipympl separately, so that they can be used in two different environments?

If this is not currently a supported use case, consider this issue a much-desired feature request!

Lenguaje dominante
Jupyter Notebook
Estrellas
1.7k
Forks
234
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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