Explore Jupyter Notebook integration
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- jupyter-notebook, python
調査の方向性
まず、issue で提案されている Jupyter Notebook とのインタラクションを確認します。オーケストレーションのスケジュール設定、API を通じた監視、可視化、インタラクティブなオーケストレーションの定義です。実装の前に、具体的な成功基準を持つ単一のユースケースを特定し、関連する Python ライブラリのエントリーポイントとテストを特定してください。現在、issue ではファイルやテスト対象が指定されていません。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
The Idea
For Data Science, computational notebooks are the main development environment. Durable Functions should have a story around this and maybe allow users to monitor their orchestrations via a nifty API that they can easily call on a notebook.
There might also be other interactions we would want customers to have with Durable when working on a notebook. I think this is really exciting and opens the door to augmentations of our programming model, now in a more interactive setting.
Some Options
- What if customers were able to schedule orchestrations directly from notebooks? What would that look like?
- What if customers wanted to visualize their orchestrations in a notebook? Notebooks these days allow for embedded HTML graphics, so this would be an interaction customers might expect and be familiar with.
- Since notebooks are interactive, maybe our programming model could evolve to be more interactive too. Here's an idea: what if we allowed users to define orchestrations in parts? Say, a customer implements a partial orchestrator in a cell, runs the code provided so far, and visualizes that result; as is common in DataSci. Then, looking at the data in that partial state, they can make an informed decision as to what transformations to run next and so they complete the orchestrator code in another cell, and the orchestrator resumes from there.
Question to the community:
If you are a Durable Functions for Python early adopter, and you are interested in using it for Data Science, what are some ways in which you would like to interface with Jupyter notebooks? Feel free to think big, and be creative, as I think there are opportunities for innovating here.
- 主要言語
- Python
- スター
- 157
- フォーク
- 70
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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