Cell-level caching
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評估
- 難度
- 5/5
- 預估耗時
- 一週以上
- 新手友好度
- 25/100
研究方向
首先檢視 ipykernel 的 notebook 執行路徑，以及所參照的 akernel 方法，包括其使用 Python 的 ast 模組比較快取的儲存格輸入與輸出。將該設計與 knitr 的快取模型進行比較，並釐清快取應如何服務 Quarto 和 JupyterBook。完成此任務需要就 ipykernel 的儲存格層級快取設計達成共識，包括何時可以略過執行，以及如何確立有效性。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
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.
- 主要語言
- Python
- 星號
- 734
- 分支
- 411
- 平均合併
- 1 天 2 小時
- 30 天內合併 PR
- 9
貢獻指南
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
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