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Jupyter Notebook 这个名字，很多人第一次听到，会把它当成一个写 Python 的工具。其实它更像是一种交互式计算文档的思想落地：把可运行的代码、代码运行后的输出、解释性的文字、公式、图表、图片乃至交互控件，装进同一份文档里，让读者既能阅读叙事，也能复现实验与推导。官方对它的经典描述是：它是一套基于 Web 的交互式计算环境，用来创建与分享计算型文档，文档里可以同时包含 Live code、叙事文本、公式与可视化等内容。 (jupyter.org)

很多软件把自己叫做notebook，但 Jupyter Notebook 的独特之处在于它既是一种文件格式与规范，也是一整套围绕这份规范构建的生态。Project Jupyter本身是一个伞状项目，覆盖了 Notebook、JupyterLab、内核协议、文件格式等多个子项目，核心目标是为计算型笔记本提供工具与标准。 (docs.jupyter.org)

名字从哪里来，为什么它不只服务于 Python

Jupyter 的命名很有工程师的幽默感：它既是 Julia、Python、R 三种语言名字的组合梗，也借用了伽利略在木星观测记录里写笔记的意象。更重要的是，这个名字背后暗示了一个转向：Notebook 不再被限定为Python 专属，而是面向多语言的交互式计算载体。 (Jupyter Blog)

在实际使用里，你会看到 Jupyter 支持几十种语言的内核实现，常见的包括 Python、R、Julia、Scala 等。Jupyter 官方站点也强调它支持 40 多种编程语言。 (jupyter.org)

把它说清楚：Jupyter Notebook 到底是什么

从工程视角看，Jupyter Notebook这四个字经常指向三层含义，混在一起就容易产生误解。

一层是文档本身：磁盘上的一个.ipynb文件。它不是神秘二进制，而是一个结构化的JSON文档，里面按单元格 cell组织内容：代码、文本、输出、元数据都在里面。Jupyter 的架构文档明确写到：Notebook 保存到磁盘时使用.ipynb扩展名，并采用JSON结构。 (docs.jupyter.org)

一层是编辑与展示界面：你在浏览器里看到的经典 Notebook 界面，或更现代的 JupyterLab。JupyterLab 被官方定位为下一代 Web 交互式界面，它把 Notebook、文本编辑器、终端、文件浏览器等多种工作流统一在一个可扩展的界面里。 (jupyterlab.readthedocs.io)

一层是运行时系统：负责管理文件、会话与内核的服务器进程，以及执行代码的内核进程。你在界面里按下运行，其实是前端把请求发给服务器，服务器再把请求转交给内核执行。

把这三层拆开理解，你就能明白很多日常现象：为什么关掉浏览器标签页，代码可能还在跑；为什么复制一个.ipynb文件给别人，他打开后图表可能不显示或提示不受信任；为什么同一个 Notebook 文件，既可以用经典界面打开，也可以用 JupyterLab 打开。

核心机制：cell、kernel、server 三者如何协作

cell：文档的基本粒度

Notebook 里的内容以 cell 为基本单位。常见类型是：

• Code cell：可以执行代码，并把输出挂在这个 cell 下面
• Markdown cell：写解释文字、公式、图片链接等
• Raw cell：原样文本，常用于导出流程的特殊控制

这种组织方式让 Notebook 兼具源码与报告的属性。它不是把代码粘贴进 Word，也不是在 IDE 里写一堆注释，而是把叙事与计算绑定在同一个可执行上下文里。

kernel：真正执行代码的进程

Kernel 是计算的心脏。你运行的代码并不是在浏览器里跑，而是在某个内核进程里跑。前端与内核之间靠消息协议通信：前端发执行请求，内核回执行结果、标准输出、错误栈、富媒体输出等。

Jupyter 的消息协议文档描述了客户端与内核之间的通信规范，并指出它们通过ZeroMQ等传输机制实现。 (jupyter-client.readthedocs.io)

server：连接浏览器与内核的桥梁

浏览器不直接连ZeroMQ，因为浏览器环境里做这种套接字通信不现实。Jupyter Server 的文档把这件事说得很直白：内核用ZeroMQ套接字通信，而 Web 应用侧使用WebSocket，服务器负责在两边转发消息。 (Jupyter Server)

这也解释了为什么你可以在远程服务器上跑内核，在本机浏览器里交互：浏览器只需要能访问服务器的HTTP/WebSocket端口。

.ipynb文件里装了什么：可读的 JSON 与 nbformat 规范

.ipynb的底层是JSON，并由nbformat规范定义。规范文档强调：Notebook 是简单的JSON文档，包含文本、源代码、富媒体输出与元数据，每一段都以 cell 形式存储。 (nbformat.readthedocs.io)

你可以把它理解成一个带版本号的结构化文档协议。它大致包含：

• cells：每个 cell 的类型、源码、输出、元数据
• metadata：内核信息、语言信息、扩展记录等
• nbformat与nbformat_minor：格式版本

这种设计带来很多好处：生态工具能读写同一格式；Notebook 能被转换成HTML、PDF、Markdown；也能被程序自动生成与批量执行。代价也很明显：JSON文件对Git diff不友好，输出里如果包含大段二进制编码或富媒体，会让版本库膨胀，合并冲突也更难处理。后面我会给一些工程化解法。

运行模型的真实面貌：它是有状态的交互式 REPL，而不是脚本

很多人用 Notebook 踩坑，根子不在语法，而在运行模型。

Notebook 的内核是一个长期存活的进程，行为更接近增强版 REPL：你可以反复运行某个 cell，变量就覆盖；可以跳着执行，内存状态就变得像一锅汤；可以在上面 import 一堆东西，后面随意调用。

这种自由度适合探索与推导，但它和脚本一次性从上到下执行的心智模型不同。工程上想要让 Notebook 可靠，有几条很朴素但极其有效的习惯：

• 在分享或提交前，用界面里的Restart Kernel然后Run All，确保从零状态也能跑通
• 把关键参数集中在前面一两个 cell，减少到处散落的魔法数
• 避免在不同 cell 里定义同名函数或同名变量却含义不同
• 输出图表时尽量固定随机种子与版本信息，让结果更可复现

这些建议听起来像经验之谈，但它们都在对抗同一个问题：Notebook 的执行顺序与文档阅读顺序并不必然一致。

Jupyter Notebook 与 JupyterLab：界面之争背后的工作流差异

经典 Notebook 界面更文档导向，像一张不断延展的纸。JupyterLab 更像可组合的开发环境：左侧文件浏览器，右侧多标签工作区，Notebook、终端、编辑器、数据文件可以并排。官方文档强调 JupyterLab 是可扩展、集成式的工作环境，适合更复杂的工作流。 (jupyterlab.readthedocs.io)

在团队里常见的分工是：

• 个人探索、写教程、写研究记录：Notebook 或 JupyterLab 都行，经典界面更轻
• 需要终端、文件树、多个面板联动：JupyterLab 更顺手
• 需要把 Notebook 变成给别人用的交互应用：会走到 Voilà 或类似方案

安全这件事别掉以轻心：能运行任意代码就意味着高权限风险

无论 Notebook 还是 Jupyter Server，本质上都是远程代码执行环境。文档里写得非常直接：访问 Jupyter Server 就意味着能够运行任意代码，因此必须限制访问，默认启用基于 token 的认证。 (Jupyter Server)

另一个经常被忽略的点是 Notebook 的信任机制。Notebook 文件里可以包含HTML与JavaScript输出，如果你从别人那里拿到一个.ipynb，直接打开并显示这些输出，就可能产生跨站脚本或更复杂的攻击面。经典 Notebook 的安全文档描述了签名校验机制：服务器会计算 Notebook 的签名并与数据库比对，匹配则信任其HTML与JavaScript输出，否则以不受信任方式加载。 (jupyter-notebook.readthedocs.io)

工程上比较稳妥的做法是：

• 不要把未审查的 Notebook 当成普通文档点开就看输出
• 共享给他人前，尽量清理输出或用可信环境重新执行生成输出
• 公网部署不要关认证，不要把服务裸露在互联网，必要时用反向代理与更严格的鉴权

生态工具链：Notebook 不止能手工点点点

nbconvert：把 Notebook 变成可交付物，也能批量执行

很多团队会把 Notebook 当作可执行报告：提交时不只给.ipynb，还会导出HTML或PDF作为交付件。nbconvert提供了执行 Notebook 并保存输出的能力，文档明确介绍了它可以执行.ipynb输入并把包含输出的结果保存为.ipynb。 (nbconvert.readthedocs.io)

ipywidgets：让 Notebook 从静态文档变成可交互实验台

如果你在 Notebook 里做参数敏感性分析，ipywidgets这种交互控件会很爽。官方文档把它定义为面向 Notebook 的浏览器交互控件，包含滑条、复选框、文本输入等，并强调交互控件能让 Notebook活起来。 (ipywidgets.readthedocs.io)

JupyterHub：把 Notebook 交给一群人用

课堂、企业数据团队、研究组常见需求是多人同时用同一套 Notebook 服务，但每个人又要隔离环境与资源。JupyterHub 的定位就是多用户 Hub，负责生成、管理、代理多个单用户 Notebook 服务器实例。 (JupyterHub)

Jupytext：用文本格式解决版本控制与 diff 痛点

.ipynb是JSON，在Git里读起来费劲。Jupytext 的思路是把 Notebook 的输入内容保存成.py或.md等纯文本，天然适合版本控制，并且可以选择与.ipynb配对。它的文档强调：文本 Notebook 很适合版本控制，输出默认不落盘，除非你选择与.ipynb配对。 (Jupytext)

Voilà：把 Notebook 变成一个真正给别人用的 Web 应用

当你的 Notebook 里有控件、有交互逻辑，你可能不想把代码 cell暴露给最终用户。Voilà 的文档与仓库介绍它可以运行、转换并把 Notebook 作为独立应用提供服务，并说明每个连接用户会获得独立的内核用于执行控件回调。 (voila.readthedocs.io)

一段可运行的完整示例：自动生成 Notebook、执行、导出 HTML

下面这段代码是一个完整脚本，做三件事：

1. 用nbformat生成一个新的.ipynb
2. 用nbconvert的执行预处理器把 Notebook 跑一遍并保存输出
3. 导出成一个HTML文件，便于交付或归档

你只要装好依赖就能跑。依赖通常在安装 Jupyter 时就会带上，缺什么再补什么即可。

# 文件名: make_and_run_notebook.py# 运行: python make_and_run_notebook.py# 产物: demo_notebook.ipynb / demo_notebook.executed.ipynb / demo_notebook.htmlfrom__future__importannotationsfrompathlibimportPathimportnbformatfromnbformat.v4importnew_notebook,new_code_cell,new_markdown_celldefbuild_notebook()->nbformat.NotebookNode:nb=new_notebook()nb.cells.append(new_markdown_cell('# Demo: 在 Jupyter Notebook 里写一份可执行的小报告\n''\n''这份 Notebook 展示三件事：\n''- 代码与叙事文字放在同一份文档\n''- 运行代码产生输出\n''- 生成一张简单的图\n'))nb.cells.append(new_code_cell('import math\n''data = [math.sin(i / 10.0) for i in range(0, 100)]\n''summary = {\n'' \'count\': len(data),\n'' \'min\': min(data),\n'' \'max\': max(data),\n'' \'mean\': sum(data) / len(data),\n''}\n''summary\n'))nb.cells.append(new_markdown_cell('下面用 matplotlib 画一张曲线图。'))nb.cells.append(new_code_cell('import matplotlib.pyplot as plt\n''\n''plt.figure()\n''plt.plot(data)\n''plt.title(\'sin curve\')\n''plt.xlabel(\'index\')\n''plt.ylabel(\'value\')\n''plt.show()\n'))returnnbdefsave_notebook(nb:nbformat.NotebookNode,path:Path)->None:path.write_text(nbformat.writes(nb),encoding='utf-8')defexecute_notebook(src_path:Path,dst_path:Path,timeout:int=120)->None:fromnbconvert.preprocessorsimportExecutePreprocessor nb=nbformat.read(src_path,as_version=4)ep=ExecutePreprocessor(timeout=timeout,kernel_name='python3')# metadata.path 决定 Notebook 执行时的工作目录ep.preprocess(nb,{'metadata':{'path':str(src_path.parent)}})nbformat.write(nb,dst_path)defexport_html(nb_path:Path,html_path:Path)->None:fromnbconvert.exportersimportHTMLExporter nb=nbformat.read(nb_path,as_version=4)exporter=HTMLExporter()body,_resources=exporter.from_notebook_node(nb)html_path.write_text(body,encoding='utf-8')defmain()->None:out_dir=Path('.').resolve()src=out_dir/'demo_notebook.ipynb'executed=out_dir/'demo_notebook.executed.ipynb'html=out_dir/'demo_notebook.html'nb=build_notebook()save_notebook(nb,src)execute_notebook(src,executed)export_html(executed,html)print('generated:',src)print('executed :',executed)print('html :',html)if__name__=='__main__':main()

如果你本机缺依赖，可以这样装：

python -m pipinstallnbformat nbconvert matplotlib

跑完脚本后，你可以用JupyterLab或经典 Notebook 打开demo_notebook.executed.ipynb看运行后的输出；也可以直接用浏览器打开demo_notebook.html，把它当成一份可交付的静态报告。nbconvert能执行并保存 Notebook 输出这一点在它的文档里有明确说明。 (nbconvert.readthedocs.io)

它擅长什么，也不擅长什么

Notebook 最擅长的场景，是探索性计算与解释性表达同时发生的地方：数据分析、科研推导、教学演示、实验记录、可视化报道、机器学习原型验证。它把思路与证据放在一起，读者不需要脑补你怎么从 A 推到 B，因为 B 就是代码跑出来的输出。

但如果你把它当成大型软件工程的主战场，它的短板也会显出来：

• 单个内核长期运行，状态复杂，容易出现只在我电脑上能跑
• .ipynb的JSON结构让代码评审与合并冲突变得笨重
• 过度依赖交互，会让可复现与自动化流水线变得脆弱

这也是为什么成熟团队经常把 Notebook 定位为实验台或可执行说明书，而把稳定的生产逻辑沉淀为包、模块、服务或工作流，再在 Notebook 里调用它们。用这种分层方式，Notebook 负责把复杂系统讲清楚，生产代码负责把系统跑稳定。

一点经验之谈：把 Notebook 用得更像工程，而不是临时草稿

• 把关键逻辑做成可导入的模块，在 Notebook 里只做调用与展示
• 输出与输入分离：Notebook 记录输入参数、运行步骤、图表结果，原始数据与模型权重用外部文件管理
• 用Jupytext之类的工具把输入内容落到.py或.md，降低Git审查成本 (Jupytext)
• 共享时坚持用干净环境Restart+Run All，让读者拿到的是可复现的路径
• 公网部署严格鉴权，默认 token 机制别关，别把能执行任意代码的入口当成普通静态网站 (Jupyter Server)

如果你愿意再往深处挖，我也可以把Jupyter的消息协议按一次真实的execute_request到iopub输出的链路画出来，配上一个最小内核与最小客户端示例，让你从协议层彻底吃透它为什么能支持多语言与多前端。