Aller au contenu

18 Jupyter et ses notebooks

Les notebooks Jupyter sont des cahiers électroniques qui, dans le même document, peuvent rassembler du texte, des images, des formules mathématiques et du code informatique exécutable. Ils sont manipulables interactivement dans un navigateur web.

Initialement développés pour les langages de programmation Julia, Python et R (d'où le nom Jupyter), les notebooks Jupyter supportent près de 40 langages différents.

La cellule est l'élément de base d'un notebook Jupyter. Elle peut contenir du texte formaté au format Markdown ou du code informatique qui pourra être exécuté.

Voici un exemple de notebook Jupyter (figure 1) :

Exemple de notebook Jupyter. Les chiffres entourés désignent les différentes cellules.

Figure 1. Exemple de notebook Jupyter. Les chiffres entourés désignent les différentes cellules.

Ce notebook est constitué de cinq cellules : deux avec du texte en Markdown (la première et la dernière) et trois avec du code Python (notées avec In [ ]).

18.1 Installation

Avec la distribution Miniconda, les notebooks Jupyter s'installent avec la commande :

1
$ conda install -y jupyterlab

Pour être exact, la commande précédente installe un peu plus que les notebooks Jupyter mais nous verrons cela par la suite.

18.2 Lancement de Jupyter et création d'un notebook

Pour lancer les notebooks Jupyter, utilisez la commande suivante depuis un shell :

1
$ jupyter-notebook

Une nouvelle page devrait s'ouvrir dans votre navigateur web et ressembler à la figure 2.

Interface de Jupyter.

Figure 2. Interface de Jupyter.

Cette interface liste les notebooks Jupyter existants (pour le moment aucun).

Pour créer un notebook, cliquez sur le bouton à droite New puis sélectionnez Python 3. Vous noterez au passage qu'il est également possible de créer un fichier texte, un répertoire ou bien encore de lancer un shell via un Terminal (voir figure 3).

Création d'un nouveau notebook.

Figure 3. Création d'un nouveau notebook.

Le notebook fraîchement créé ne contient qu'une cellule vide.

Nouveau notebook.

Figure 4. Nouveau notebook.

La première chose à faire est de donner un nom à votre notebook en cliquant sur Untitled, à droite du logo de Jupyter. Si le nom de votre notebook est test alors le fichier test.ipynb sera créé dans le répertoire depuis lequel vous avez lancé Jupyter.

Remarque

L'extension .ipynb est l'extension de fichier des notebooks Jupyter.

Vous pouvez entrer des instructions Python dans la première cellule. Par exemple :

1
2
3
a = 2
b = 3
print(a+b)

Pour exécuter le contenu de cette cellule, vous avez plusieurs possibilités :

  • Cliquer sur le menu Cell, puis Run Cells.
  • Cliquer sur le bouton Run (sous la barre de menu).
  • Presser simultanément les touches Ctrl + Entrée.

Dans tous les cas, vous devriez obtenir quelque chose qui ressemble à l'image 5. La notation In [1] à gauche de la cellule indique qu'il s'agit de la première cellule exécutée.

Exécution d'une première cellule.

Figure 5. Exécution d'une première cellule.

Pour créer une nouvelle cellule, vous avez, ici encore, plusieurs possibilités :

  • Cliquer sur l’icône + sous la barre de menu.
  • Cliquer sur le menu Insert, puis Insert Cell Below.

Une nouvelle cellule vide devrait apparaître.

Vous pouvez également créer une nouvelle cellule en positionnant votre curseur dans la première cellule, puis en pressant simultanément les touches Alt + Entrée. Si vous utilisez cette combinaison de touches, vous remarquerez que le numéro à gauche de la première cellule est passée de In [1] à In [2] car vous avez exécuté la première cellule puis créé une nouvelle cellule.

Vous pouvez ainsi créer plusieurs cellules les unes à la suite des autres. Un objet créé dans une cellule antérieure sera disponible dans les cellules suivantes. Par exemple, dans la figure 6, nous avons quatre cellules. Vous remarquerez que pour les cellules 3 et 4, le résultat renvoyé par le code Python est précédé par Out [3] et Out [4].

Notebook avec plusieurs cellules de code Python.

Figure 6. Notebook avec plusieurs cellules de code Python.

Dans un notebook Jupyter, il est parfaitement possible de réexécuter une cellule précédente. Par exemple la première cellule, qui porte désormais à sa gauche la numérotation In [5] (voir figure 6-mauvais-ordre).

Notebook avec une cellule ré-exécutée.

Figure 7. Notebook avec une cellule ré-exécutée.

Attention

La possibilité d'exécuter les cellules d'un notebook Jupyter dans un ordre arbitraire peut prêter à confusion, notamment si vous modifiez la même variable d'une cellule à l'autre.

Nous vous recommandons de régulièrement relancer complètement l'exécution de toutes les cellules de votre notebook, de la première à la dernière, en cliquant sur le menu Kernel puis Restart & Run All et enfin de valider le message Restart and Run All Cells.

18.3 Le format Markdown

Dans le tout premier exemple (figure 1), nous avons vu qu'il était possible de mettre du texte au format Markdown dans une cellule.

Il faut cependant indiquer à Jupyter que cette cellule est au format Markdown en cliquant sur Code sous la barre de menu puis en choisissant Markdown.

Le format Markdown permet de rédiger du texte formaté (gras, italique, liens, titres, images, formules mathématiques...) avec quelques balises très simples. Voici un exemple dans une notebook Jupyter (figure 8) et le rendu lorsque la cellule est exécutée (figure 9).

Notebook avec une cellule au format Markdown.

Figure 8. Notebook avec une cellule au format Markdown.

Notebook avec une cellule au format Markdown (après exécution).

Figure 9. Notebook avec une cellule au format Markdown (après exécution).

Notez qu'une cellule Markdown n'a pas le marqueur In [ ] à sa gauche.

Le format Markdown permet de rapidement et très simplement rédiger du texte structuré. Ce cours est par exemple complètement rédigé en Markdown ;-)

Nous vous conseillons d'explorer les possibilités du Markdown en consultant la page Wikipédia ou directement la page de référence.

18.4 Des graphiques dans les notebooks

Un autre intérêt des notebooks Jupyter est de pouvoir y incorporer des graphiques réalisés avec la bibliothèque matplotlib.

Voici un exemple en reprenant un graphique présenté dans le chapitre 17 Quelques modules d'intérêt en bioinformatique (figure 10).

Incorporation d'un graphique dans un notebook Jupyter.

Figure 10. Incorporation d'un graphique dans un notebook Jupyter.

La différence notable est l'utilisation de la commande :
%matplotlib inline
qui n'est à lancer qu'une seule fois (en général dans la première cellule du notebook) et qui permet l'incorporation de figures dans un notebook Jupyter.

Remarque

Pour quitter l'interface des notebooks Jupyter, il faut, dans le premier onglet qui est apparu, cliquer sur le bouton Quit (figure 2).

Une méthode plus radicale est de revenir sur le shell depuis lequel les notebooks Jupyter ont été lancés puis de presser deux fois la combinaison de touches Ctrl + C.

18.5 Les magic commands

La commande précédente (%matplotlib inline) est une magic command. Il en existe beaucoup, en voici deux :

  • %whos liste tous les objets (variables, fonctions, modules...) utilisés dans le notebook (voir figure 11).
  • %history liste toutes les commandes Python lancées dans un notebook (voir figure 12).

<em>Magic command</em> %whos.

Figure 11. Magic command %whos.

<em>Magic command</em> %history.

Figure 12. Magic command %history.

Enfin, avec les environnements Linux ou Mac OS X, il est possible de lancer une commande Unix depuis un notebook Jupyter. Il faut pour cela précéder la commande du symbole « ! ». La figure 13 illustre cette possibilité avec la commande ls qui affiche le contenu d'un répertoire.

Lancement d'une commande Unix.

Figure 13. Lancement d'une commande Unix.

Remarque

Le lancement de n'importe quelle commande Unix depuis un notebook Jupyter (en précédant cette commande de !) est une fonctionnalité très puissante.

Pour vous en rendre compte, jetez un œil au notebook produit par les chercheurs Zichen Wang et Avi Ma'ayan qui reproduit l'analyse complète de données obtenues par séquençage haut débit. Ces analyses ont donné lieu à la publication de l'article scientifique « An open RNA-Seq data analysis pipeline tutorial with an example of reprocessing data from a recent Zika virus study » (F1000 Research, 2016).

18.6 JupyterLab

En 2018, le consortium Jupyter a lancé JupyterLab qui est un environnement complet d'analyse. Pour obtenir cette interface, lancez la commande suivante depuis un shell :

1
$ jupyter lab

Une nouvelle page devrait s'ouvrir dans votre navigateur web et vous devriez obtenir une interface similaire à la figure 14.

Interface de JupyterLab.

Figure 14. Interface de JupyterLab.

L'interface proposée par JupyterLab est très riche. On peut y organiser un notebook Jupyter « classique » avec une figure en encart, un shell (voir figure 15)... Les possibilités sont infinies !

JupyterLab comme environnement d'analyse.

Figure 15. JupyterLab comme environnement d'analyse.

Pour aller plus loin

Les notebooks Jupyter sont particulièrement adaptés à l'analyse de données en combinaison avec les modules matplotlib et pandas.