Запускаем Golang на Jupyter Notebook

Если вы знакомы с Python, то уже сталкивались с Jupyter Notebook или работали в нём по крайней мере один раз. Jupyter Notebook — это удобный инструмент, позволяющий писать мини-код и отслеживать его выполнение. Он также помогает в документировании, ведении журнала и в том, чтобы поделиться своими работами с коллегами.

Неудивительно, что многие люди и крупные организации, такие как Netflix, для своих целей в разработке предпочитают Jupyter Notebook. Специально к старту нового потока курса по разработке на Go 26 мая мы решили поделиться переводом, автор которого рассказывает, как документировать проекты на Golang в Jupyter Notebook.

Если вы работаете на машине с Windows, потребуется установка Docker. Пожалуйста, следуйте этим инструкциям. Если вы работаете на Mac или Linux, вы можете либо использовать метод с docker выше, либо следовать процессам локальной установки, о которых я напишу ниже.

Содержание

1. Установка.

2. Запуск Jupyter Notebook.

3. Написание простой программы.

Установка

Установка может показаться сложной, но я постараюсь сделать её как можно проще. Если при настройке вы столкнулись с какими-либо трудностями, пожалуйста, обратитесь к FAQ по устранению неполадок gophernote.

Я приведу три основных метода установки, хотя сам рекомендовал бы подход с *Docker*, поскольку он не зависит от операционной системы, то есть сможет работать на любой операционной системе.

1. Докер (рекомендация)

Вот основная команда:

$ docker run -it -p 8888:8888 -v /path/to/local/notebooks:/path/to/notebooks/in/docker gopherdata/gophernotes:latest-ds

Тег latest-ds указывает докеру, чтобы он извлёк версию пакета gophernotes, где уже установленные библиотеки Data Science, такие как GoNum, GoLearn и GoDa. Команда на вашей машине может выглядеть так:

$ docker run -it -p 8888:8888 -v /home/user/Documents/notebook:/notebook gopherdata/gophernotes:latest-ds

Затем вам будут предоставлены URL-адрес локального хоста подключённого блокнота и соответствующий ему токен. Скопируйте и вставьте его в свой браузер (например localhost:8888/?token=<your_given_token>).

Кроме того, вы сможете увидеть папку notebook, которую указали при инициализации контейнера docker в браузере.

Следуйте приведённым ниже инструкциям, если предпочитаете локальную установку. Однако они работают только для Linux и Mac. Машины с Windows в настоящее время не поддерживаются, и вы должны использовать вышеупомянутый метод Docker.

2. Linux

Вот команды локальной установки для Linux:

$ env GO111MODULE=on go get github.com/gopherdata/gophernotes
$ mkdir -p ~/.local/share/jupyter/kernels/gophernotes
$ cd ~/.local/share/jupyter/kernels/gophernotes
$ cp "$(go env GOPATH)"/pkg/mod/github.com/gopherdata/gophernotes@v0.7.2/kernel/*  "."
$ chmod +w ./kernel.json # in case copied kernel.json has no write permission
$ sed "s|gophernotes|$(go env GOPATH)/bin/gophernotes|" < kernel.json.in > kernel.json

При успешной установке не будет распечатано никаких сообщений об ошибках. Подтвердить установку можно, выполнив следующие действия.

$ "$(go env GOPATH)"/bin/gophernotes

И вы сможете открыть блокнот этой командой:

$ jupyter --data-dir

3. Mac

Аналогично локальную установку для Mac можно выполнить, написав в терминале следующие команды:

$ env GO111MODULE=on go get github.com/gopherdata/gophernotes
$ mkdir -p ~/Library/Jupyter/kernels/gophernotes
$ cd ~/Library/Jupyter/kernels/gophernotes
$ cp "$(go env GOPATH)"/pkg/mod/github.com/gopherdata/gophernotes@v0.7.2/kernel/*  "."
$ chmod +w ./kernel.json # in case copied kernel.json has no write permission
$ sed "s|gophernotes|$(go env GOPATH)/bin/gophernotes|" < kernel.json.in > kernel.json

Вы можете подтвердить, что ваша локальная установка прошла успешно, выполнив команду ниже. Успешную установку также подтверждает отсутствие сообщений об ошибках.

$ "$(go env GOPATH)"/bin/gophernotes

Теперь можно открыть блокнот этой командой:

$ jupyter --data-dir

Фух, переварить такое довольно трудно. Переходим к частям веселее!

Запуск Jupyter Notebook

Теперь, когда вы настроили Gophernotes, перейдите в папку, где хотите хранить свои блокноты Golang, там мы создадим наш первый блокнот! В правом верхнем углу вы увидите новую кнопку. Нажмите на неё и выберите "Go" в качестве ядра блокнота.

Как только вы сделаете это, вас встретит знакомый чистый блокнот Jupyter. Теперь первым делом нужно изменить название на “My First Golang Notebook” (или любое другое, как показано ниже):

Давайте напишем какую-нибудь простую программу в наш Golang Notebook.

Рекурсивный факториал

Первое, что делает большинство людей, начиная писать программу на Golang, — импорт необходимых пакетов. Программа простая, поэтому давайте импортируем пакет fmt.

Теперь напишем рекурсивный факториал. Факториал числа n — это произведение всех положительных целых чисел, меньших или равных n. Например 3!, то есть факториал числа 3, это 3 x 2 x 1 = 6. Записать функцию вычисления факториала можно в одну из ячеек Jupyter Notebook:

Осталось только запустить программу, которая распечатывает значение, вот так:

Бонус

Мощь Jupyter Notebook — в возможности аннотирования и комментирования без загромождения кодовой базы. Воспользоваться этими возможностями можно, изменив тип ячейки на markdown, то есть выделить ячейку, нажать ctrl+M и ввести соответствующие примечания.

Заключение

Вот и всё. Теперь вы можете создать прототип приложения Golang и отслеживать его с помощью блокнота Jupyter. Вы можете поделиться этим блокнотом со своими друзьями или коллегами в целях документирования (или если вы хотите помочь новым разработчикам выполнить логический шаг, который выполняете, когда пишете код самостоятельно). Ссылка на репозиторий gophernotes.

А если вам не хочется ограничиваться столь простыми программами на Go, обратите внимание на специальный курс Backend-разработчик на Go. У всех поступивших на курс появляется поддержка в виде экспертов, готовых ответить на вопросы и пояснить нюансы языка. Хотите дополнить свой арсенал навыков умением кодить на GO — добро пожаловать. А по ссылке можно ознакомиться с программой курса.

Узнайте, как прокачаться и в других специальностях или освоить их с нуля:

• Профессия Data Scientist

• Профессия Data Analyst

• Курс по Data Engineering