Jupyter (旧 IPython notebook）の本来あるべき姿を垣間見る

どうも、ご無沙汰しております Pythonista + Vimmer、略して Pythonimmer な有末です。 この記事は Python その2 Advent Calendar 2015 22 日目の記事となります。

Jupyter とは

さて、皆様は Jupyter（旧 IPython notebook） というプロジェクトをご存知でしょうか？ Jupyterがすごい勢いでやってくるからお前ら備えとけ（IPython Notebook + R） や Railsエンジニアに役立つJupyter NotebookとiRuby に代表されるように、現在各界から注目されているプロジェクトとなっております。

簡単に言うと Web ブラウザ上にて Markdown および任意の言語の記述・実行・表示を行うサービス となります。 科学者が使う実験ノートにインスパイアされたプロジェクトであることから、主に実験結果の解析スクリプトなどで真価を発揮し、以下の様な利点があります。

• 一連の解析の各ステップを一つのファイルのセクション単位で記載することで、後日確認した時に流れがわかりやすい
• 解析の過程で必ず存在する「思考過程」や「結果・考察」などを Markdown にて記載可能なので、ソースコードでは表現が難しい概念なども画像などのリソースを用いてわかりやすくまとめることができる
• matplotlib に代表されるグラフ描画ライブラリのインライン展開に対応しており、ソースコードの実行結果を同じ画面にて確認可能（下記スクリーンショット参照）

通常のプログラムではなく、一過的なスクリプトを書く場合は非常に便利なソフトウェアとなっております。 Try Jupyter にて簡単に試すことが出来るので、ご存じなかった方は一度お試しください。

Jupyter にて Python を実行し解析結果をグラフで表示している様子