Notebook Jupyter en texte brut : l'extraction sans l'échafaudage
Le texte brut est la bonne cible quand la destination n'a aucun avis sur la mise en forme. Un enchaînement de commandes grep, un diff, un index de recherche, un contrôle de plagiat, un courriel en texte simple à un collègue qui ne veut pas de pièce jointe — aucun de ces usages ne gagne quoi que ce soit aux accents graves et aux dièses, et plusieurs sont franchement dégradés par une ponctuation qui signifie quelque chose pour un moteur de rendu et rien pour le lecteur.
Ce convertisseur prend un .ipynb et rend les mots et le code, sans balisage ajouté. Les cellules sont séparées par des lignes vides. Le code apparaît comme du code, sans blocs délimités. Les résultats imprimés apparaissent sous la cellule qui les a produits, sous une simple étiquette Output:. Tout ce que le format JSON enroule autour de ce contenu est écarté. Le travail se fait dans cet onglet.
L'argument des tokens
La raison la plus courante d'aplatir un notebook, c'est qu'un maillon en aval facture au token et qu'un .ipynb brut est une manière coûteuse de dire très peu. Le rapport mérite d'être chiffré.
Un notebook de trente cellules, dont la moitié produit un graphique, pèse couramment deux ou trois mégaoctets sur le disque. La prose et le code qu'il contient font peut-être huit kilo-octets. Tout le reste est de l'image en base64, des doublons HTML de résultats qui existent aussi en texte brut, et de la comptabilité par cellule. Donner le fichier brut à un modèle ne coûte pas seulement cent fois trop cher : en général cela échoue purement et simplement, parce que la fenêtre de contexte se remplit de caractères qui ne portent aucune information.
Pire, le base64 se tokenise très mal. Le texte courant tourne autour de quatre caractères par token. Une suite base64 aléatoire n'offre aucune sous-chaîne répétée au vocabulaire du tokenizer : elle atterrit donc plutôt vers un token pour deux caractères. La partie la plus inutile du fichier est aussi celle dont le rapport token/caractère est le pire. Le compteur ci-dessus affiche le nombre de tokens du résultat, pour que vous voyiez ce que vous envoyez vraiment.
Ce qui survit à l'aplatissement
Retirer la structure n'est pas la même chose que retirer le sens, et c'est sur cette frontière qu'un outil de ce genre réussit ou échoue. Ce qui est gardé :
- Le contenu des cellules markdown, tel quel. Les caractères
#et**restent, parce que dans une cellule markdown ils sont la seule indication d'emphase et de hiérarchie dont dispose l'auteur. Les retirer aplatirait en texte indifférencié un document qui était déjà de la prose. - Le code, exactement comme il a été tapé. Indentation préservée, commentaires intacts. Le sens de Python dépend des espaces en début de ligne : ce n'est pas un choix esthétique.
- Les résultats textuels. Sorties imprimées, valeurs retournées, aperçus de dataframes sous leur forme brute.
- Les noms d'erreurs, les messages et les traces, débarrassés des codes de couleur du terminal.
- Les cellules brutes, qui contiennent généralement du LaTeX ou du reStructuredText que l'auteur voulait laisser tranquille.
Ce qui part : les charges utiles d'images et de vidéos, les pièces jointes PDF, le jumeau HTML de tout résultat qui existe aussi en texte, les compteurs d'exécution, les identifiants de cellule, les objets de métadonnées vides, et les cellules qui ne contiennent rien. Une cellule qui ne contient que des espaces et aucune sortie n'est pas une cellule que quelqu'un a besoin de lire.
La question du repère de figure
Quand un graphique est retiré, soit on marque le trou, soit on ne le marque pas. Le compromis est réel. Ne rien laisser et le texte se lit proprement, mais une phrase du type « comme le montre le graphique ci-dessus » ne renvoie plus à rien. Laisser un repère et vous avez ajouté une ligne qui ne porte presque aucune information.
Par défaut, une courte ligne nomme le type de média, et le commutateur ci-dessus la désactive. Une subtilité voisine mérite d'être connue : matplotlib émet une représentation textuelle à côté de l'image, et c'est toujours quelque chose comme <Figure size 640x480 with 1 Axes>. Gardée naïvement, vous obtenez cette ligne puis le repère, l'un après l'autre, disant deux fois la même chose. Quand une figure a été retirée, ce texte-là est supprimé.
La troncature par le milieu
Certaines sorties sont longues parce qu'elles sont informatives, d'autres parce qu'une boucle a imprimé dedans. L'outil ne peut pas faire la différence : il plafonne donc chaque sortie et coupe par le milieu, en gardant le début et la fin et en indiquant combien de caractères ont disparu.
La troncature par le milieu l'emporte sur l'alternative pour une raison précise : les deux parties les plus informatives d'une longue sortie sont presque toujours le début, qui montre la forme de ce qui a été produit, et la fin, qui montre où cela a atterri. Un dataframe tronqué par la queue vous montre les premières lignes et cache la ligne de synthèse. Tronqué par la tête, il cache les noms de colonnes. Couper le milieu garde les deux bouts de l'histoire.
À quoi sert concrètement un notebook aplati
Quelques choses deviennent plus simples une fois le JSON parti. Comparer deux versions d'un notebook en texte brut montre ce qui a changé dans l'analyse plutôt que quels compteurs d'exécution se sont incrémentés — si nbdime existe, c'est justement parce qu'un git diff ordinaire sur un .ipynb est illisible. Chercher dans un dossier de notebooks la fonction qui a construit un graphique redevient un grep normal. Compter les mots d'un rapport, passer un notebook à un outil de synthèse vocale ou coller une méthodologie dans un document qui n'affiche pas le Markdown : tout cela fonctionne sans nettoyage supplémentaire.
La confidentialité, et pourquoi elle est ici structurelle
Les notebooks sont des documents de travail, et les documents de travail accumulent ce que personne n'avait l'intention de garder : un jeton collé pendant le débogage d'une API, une chaîne de connexion, vingt lignes de données clients imprimées pour vérifier une fusion. Confier cela à un service de conversion, c'est confier tout ce qui s'y trouve.
L'analyseur ici est du JavaScript qui tourne dans cet onglet. Votre fichier est lu par le navigateur, converti en mémoire et affiché. Il n'y a pas d'envoi, donc pas de politique de conservation à croire sur parole ni de suppression à demander. Si vous préférez des blocs de code délimités et des titres Markdown, le convertisseur de notebook en Markdown fait cela avec la même garantie.