Notatnik Jupyter na zwykły tekst: ekstrakcja bez rusztowania
Zwykły tekst jest właściwym celem wtedy, gdy miejsce docelowe nie ma zdania na temat formatowania. Potok z grepem, diff, indeks wyszukiwarki, kontrola antyplagiatowa, e-mail w czystym tekście do kolegi, który nie chce załącznika — żadne z tych zastosowań nic nie zyskuje na odwrotnych apostrofach i kratkach, a kilku z nich znaki interpunkcyjne, które coś znaczą dla silnika renderującego, a nic dla czytelnika, wyraźnie szkodzą.
Ten konwerter bierze .ipynb i oddaje słowa oraz kod, bez dodanych znaczników. Komórki rozdzielone są pustymi wierszami. Kod pojawia się jako kod, bez ogrodzeń. Wypisane wyniki stoją pod komórką, która je wyprodukowała, pod zwykłą etykietą Output:. Wszystko, co format JSON owija wokół tej treści, wylatuje. Praca dzieje się w tej karcie przeglądarki.
Argument tokenowy
Najczęstszy powód, żeby spłaszczyć notatnik, jest taki, że coś dalej w potoku liczy sobie od tokena, a surowy .ipynb to kosztowny sposób na powiedzenie bardzo niewiele. Warto podać tę proporcję konkretnie.
Notatnik z trzydziestoma komórkami, z których połowa produkuje wykres, rutynowo waży na dysku dwa albo trzy megabajty. Proza i kod w środku to może osiem kilobajtów. Cała reszta to dane obrazów w base64, duplikaty HTML wyników, które istnieją też jako czysty tekst, i księgowość każdej komórki. Podanie surowego pliku modelowi nie tylko kosztuje sto razy więcej, niż powinno — zwykle po prostu się nie udaje, bo okno kontekstu zapełnia się znakami, które nie niosą żadnej informacji.
Gorzej: base64 tokenizuje się fatalnie. Zwykły tekst ciągły to średnio jakieś cztery znaki na token. Losowy ciąg base64 nie ma powtarzalnych podłańcuchów, które słownik tokenizatora mógłby skompresować, więc ląduje bliżej jednego tokena na dwa znaki. Najbardziej bezużyteczna część pliku jest jednocześnie tą o najgorszym stosunku tokenów do znaków. Licznik powyżej pokazuje liczbę tokenów wyniku, żebyś widział, co naprawdę wysyłasz.
Co przeżywa spłaszczenie
Usunięcie struktury to nie to samo, co usunięcie znaczenia, i właśnie na tej granicy narzędzie tego rodzaju wygrywa albo przegrywa. Co zostaje:
- Treść komórek markdown, tak jak ją napisano. Znaki
#i**zostają, bo w komórce markdown są jedyną wskazówką autora co do wyróżnienia i hierarchii. Ich usunięcie spłaszczyłoby dokument, który już był prozą, do nieróżnicowanego tekstu. - Kod, dokładnie tak jak wpisany. Wcięcia zachowane, komentarze nietknięte. Znaczenie Pythona zależy od białych znaków na początku wiersza, więc to nie jest wybór estetyczny.
- Wyniki tekstowe. Wypisane wyjście, zwracane wartości, podglądy ramek danych w postaci tekstowej.
- Nazwy błędów, komunikaty i ślady stosu, po usunięciu terminalowych kodów kolorów.
- Komórki surowe, w których zwykle siedzi LaTeX albo reStructuredText, który autor chciał zostawić w spokoju.
Co wylatuje: ładunki obrazów i wideo, załączniki PDF, bliźniak HTML każdego wyniku, który istnieje też jako tekst, liczniki wykonań, identyfikatory komórek, puste obiekty metadanych i komórki, w których nic nie ma. Komórka zawierająca same białe znaki i żadnego wyjścia to nie jest komórka, którą ktokolwiek musi czytać.
Kwestia znacznika po wykresie
Kiedy wykres zostaje usunięty, coś musi oznaczyć lukę albo nie. Kompromis jest realny. Nie zostawisz nic i tekst czyta się gładko, ale zdanie w rodzaju „jak pokazuje wykres powyżej” nie odsyła już do niczego. Zostawisz znacznik i dopisałeś wiersz, który nie niesie prawie żadnej informacji.
Domyślnie zostaje jeden krótki wiersz z nazwą typu mediów, a przełącznik powyżej go wyłącza. Jest z tym związana subtelność, o której warto wiedzieć: matplotlib obok obrazu emituje reprezentację tekstową i zawsze brzmi ona mniej więcej <Figure size 640x480 with 1 Axes>. Zachowana bezmyślnie daje ci ten wiersz i znacznik, jeden po drugim, mówiące dwa razy to samo. Gdy wykres został usunięty, właśnie ten tekst jest wyciszany.
Ucinanie od środka
Część wyjść jest długa, bo są treściwe, a część dlatego, że wypisywała się w nich pętla. Narzędzie nie umie odróżnić jednego od drugiego, więc nakłada limit na każde wyjście i tnie od środka, zostawiając początek i koniec oraz zaznaczając, ile znaków zniknęło.
Ucinanie od środka bije alternatywę z konkretnego powodu: dwie najbardziej treściwe części długiego wyjścia to prawie zawsze początek, który pokazuje kształt tego, co powstało, i koniec, który pokazuje, gdzie to wylądowało. Ramka danych ucięta od ogona pokaże ci pierwsze wiersze i ukryje wiersz podsumowania. Ucięta od głowy ukryje nazwy kolumn. Wycięcie środka zachowuje oba końce historii.
Praktyczne zastosowania płaskiego notatnika
Kilka rzeczy staje się łatwiejszych, gdy JSON zniknie. Porównanie dwóch wersji notatnika w czystym tekście pokazuje, co zmieniło się w analizie, a nie które liczniki wykonań podskoczyły — nbdime istnieje w ogóle tylko dlatego, że zwykły git diff na .ipynb jest nieczytelny. Przeszukanie katalogu notatników w poszukiwaniu funkcji, która zbudowała wykres, znów staje się zwykłym grep-em. Liczenie słów do raportu, podanie notatnika syntezatorowi mowy albo wklejenie metodologii do dokumentu, który nie renderuje Markdowna — wszystko to działa bez dalszego sprzątania.
Prywatność i dlaczego jest tu strukturalna
Notatniki to dokumenty robocze, a dokumenty robocze zbierają rzeczy, których nikt nie zamierzał zachować: token wklejony przy debugowaniu API, łańcuch połączenia, dwadzieścia wierszy danych klientów wypisanych, żeby zweryfikować złączenie. Oddanie tego usłudze konwertującej to oddanie wszystkiego, co w tym siedzi.
Parser tutaj to JavaScript działający w tej karcie. Twój plik czyta przeglądarka, konwersja idzie w pamięci, a wynik pojawia się na ekranie. Nie ma wysyłki, więc nie ma polityki retencji, której trzeba by zaufać, ani kasowania, o które trzeba by prosić. Jeśli wolisz bloki kodu w ogrodzeniu i nagłówki Markdowna, robi to konwerter notatnika na Markdown z tą samą gwarancją.