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Cell-level caching

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
jupyter, jupyter-notebook, python
Ambito
backend

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

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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