问题标签 [beaker-notebook]
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python - 尽管遵循了安装说明，Beaker 仍无法找到 Python 和 Julia 安装
我最近安装了 Beaker Notebook，但无法启动 Python。
我有一个现有的 Python 安装，我使用 Anaconda 安装了它（实际上推荐用于 Beaker）。我已经编辑beaker.pref.json指向我的安装（见下文），但它只是不会启动。Jupyter Notebook 和其他 Python 实现工作正常，所以我知道我的安装完好无损。按照这些说明，我beaker.pref.json看起来像这样：
which ipython返回/Users/user/anaconda/bin/ipython
which python3返回/Users/user/anaconda/bin/python3
以下是错误消息的样子：
我似乎无法弄清楚我做错了什么。任何帮助将不胜感激！
编辑： Jupyter notebook 对 Python 和 Julia 都适用，所以我认为这些安装本身没有任何问题。
编辑： Python 的问题可以通过使用 Anaconda 安装 Python 来解决。然而，对于 Julia 来说，这似乎并不那么简单。尽管将 Beaker 指向 Julia 可执行文件的位置，但它无法启动内核。
beaker-notebook - 将烧杯笔记本导出为 pdf
我想离线分享我的笔记本。我正在为烧杯寻找类似 jupyter-nbconvert 的东西。如何将烧杯笔记本导出为 pdf 或其他格式以供离线访问？
jupyter-notebook - 在 Jupyter Notebooks 中，工具提示功能（shift + tab）适用于某些内核（例如 Python 3），但不适用于其他内核（例如 Scala、Groovy）。这是预期的吗？
这是我第一次涉足 Jupyter Notebooks。我的背景是在经典 IDE（例如 IntelliJ、Eclipse）中进行 Java 和 Scala 开发。
我只安装了两个 nbextensions 的 Jupyter Notebook 5.0.0：jupyter-js-widgets 和 beakerx。
我的 Python 3 笔记本允许我使用工具提示功能（即，如果我要在方法的括号内点击 shift+tab 组合，我会得到预期的参数）。但是我的 Scala 和 Groovy 笔记本没有（但我可以很好地运行单元）。
这是预期的还是我错过了什么？如果这是意料之中的，那么人们如何在笔记本中进行创作，而不能像在标准 IDE 中那样发现方法参数？
beaker - 使用 Beakerx 自定义魔法
我创建了一个自定义 Magic 命令，旨在以编程方式生成 spark 查询。这是我的类中实现 MagicCommandFunctionality 的相关部分：
这非常有效。它返回我生成的命令。（作为文本）
我的问题是——我如何强制笔记本评估单元格中的值？ 我的猜测是涉及 SimpleEvaluationObject 和 TryResult，但我找不到任何使用它们的示例
我可能希望内核为我创建一个，而不是创建 MagicCommandOutput。我看到 KernelMagicCommand 有一个执行方法可以做到这一点。有人有想法么？
apache-spark - Jupyter 作为 Zeppelin 的替代品：多语言 Spark
我的团队正在为我们构建的应用程序尝试从 Zeppelin 过渡到 Jupyter，因为 Jupyter 似乎有更大的动力，更多的定制机会，并且通常更灵活。然而，在 Jupyter 中，有几件 Zeppelin 是我们无法实现的。
主要是支持多语言 Spark - Jupyter 是否可以在同一个笔记本中创建可通过 R、Scala、Python 和 SQL 访问的 Spark 数据帧？我们编写了一个 Scala Spark 库来创建数据帧并将它们交还给用户，用户可能想要使用各种语言来操作/询问数据帧。
Livy是Jupyter 上下文中的解决方案吗，即它是否允许多个连接（从各种语言前端）到一个公共 Spark 后端，以便它们可以操作相同的数据对象？我不能从 Livy 的网站上完全判断给定的连接是否只支持一种语言，或者每个会话是否可以有多个连接。
如果 Livy 不是一个好的解决方案，BeakerX 可以满足这个需求吗？BeakerX 网站称其两个主要卖点是：
- 多语言魔法和自动翻译，让您可以在同一个笔记本中访问多种语言，并在它们之间无缝通信；
- Apache Spark 集成，包括 GUI 配置、状态、进度、中断和表格；
但是，我们无法使用 BeakerX 连接到本地 Spark 集群以外的任何东西，因此我们无法验证多语言实现的实际工作原理。如果我们可以连接到 Yarn 集群（例如 AWS 中的 EMR 集群），多语言支持是否可以让我们使用不同的语言访问相同的会话？
最后，如果这些都不起作用，自定义魔法会起作用吗？也许可以将请求代理到其他内核，例如和spark内核？我看到这种方法的问题是，我认为每个后端内核都有自己的 Spark 上下文，但是有没有我没有想到的解决方法？pysparksparkr
（我知道 SO 问题不应该征求意见或建议，所以我在这里真正要问的是，上述三种选择是否真的存在可能的成功之路，不一定我应该选择其中的哪一种。）
jupyter-lab - Beakerx - '验证发现的问题：beakerx/tree beakerx/extension'
试图让 beakerx 使用 pipenv 与 JupyterLab 一起工作。
安装
检查启用了哪些扩展
在一些帖子中看到了启用此功能的尝试。
如您所见，beakerx/tree似乎beakerx/extension没有安装。
我一直在尝试不同的组合jupyter labextension install beakerx/...
显示 npm 包