Cell-level caching
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
Direzione di ricerca
Iniziare esaminando il percorso di esecuzione dei notebook di ipykernel e l’approccio akernel menzionato, compreso il suo utilizzo del modulo ast di Python per confrontare gli input e gli output delle celle memorizzati nella cache. Confrontare questo design con il modello di caching di knitr e chiarire come il caching dovrebbe servire Quarto e JupyterBook. Per considerare il lavoro completato è necessario un design concordato per il caching a livello di cella in ipykernel, che includa quando l’esecuzione può essere saltata e come viene stabilita la validità.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Often we want to visualize the content of the notebook for example as an HTML and also recompute it to check its validity. This ensures that the notebook is runnable and also shows the desired output. However, running a notebook is very time-consuming. It would be great if we had some cell-level cache that would speed up repeated executing of the notebook.
@davidbrochart in his project akernel (asynchronous kernel) solved a similar issue. He approached it by parsing inputs and outputs of the cached cell using ast module. He could then skip the execution of the particular time-consuming cell, if the outputs were cached and the inputs hasn't changed from the previous execution. I hope I didn't misinterpret it. @davidbrochart please comment on any of my mistake.
An inspiration could also be taken from knitr from R, who has this implementation available.
Could we get something like this for ipykernel? Many popular projects would benefit from this improvement, such as Quarto or JupyterBook.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 734
- Fork
- 411
- Merge medio
- 1g 2h
- PR unite (30g)
- 9
Guida per i contributori
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Come iniziare
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ipython/ipykernel#1550 · 1 commento · 1 reazione · 1 assegnatario ·
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