jupyter
Read, modify, execute, and convert Jupyter notebooks programmatically. Use when working with .ipynb files for data science workflows, including editing cells, clearing outputs, or converting to other formats.
소스 정보
- 저장소
- OpenHands/extensions
- 최근 소스 활동
- 2026년 7월 1일 22:49
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 167
- 포크
- 114
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
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5 개 파일SKILL.md 표시 중
SKILL.md
소스 지침 · 읽기 전용 미리보기- name
- jupyter
- description
- Read, modify, execute, and convert Jupyter notebooks programmatically. Use when working with .ipynb files for data science workflows, including editing cells, clearing outputs, or converting to other formats.
- triggers
- ["ipynb","jupyter"]
# Jupyter Notebook Guide
Notebooks are JSON files. Cells are in `nb['cells']`, each has `source` (list of strings) and `cell_type` ('code', 'markdown', or 'raw').
## Modifying Notebooks
```python
import json
with open('notebook.ipynb') as f:
nb = json.load(f)
# Modify nb['cells'][i]['source'], then:
with open('notebook.ipynb', 'w') as f:
json.dump(nb, f, indent=1)
```
## Executing & Converting
```bash
jupyter nbconvert --to notebook --execute --inplace notebook.ipynb # Execute in place
jupyter nbconvert --to html notebook.ipynb # Convert to HTML
jupyter nbconvert --to script notebook.ipynb # Convert to Python
jupyter nbconvert --to markdown notebook.ipynb # Convert to Markdown
```
## Finding Code
```bash
grep -n "search_term" notebook.ipynb
```
PowerShell equivalent:
```powershell
Select-String -Path notebook.ipynb -Pattern "search_term"
```
## Cell Structure
```python
# Code cell
{"cell_type": "code", "execution_count": None, "metadata": {}, "outputs": [], "source": ["code\n"]}
# Markdown cell
{"cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": ["# Title\n"]}
```
## Clear Outputs
```python
for cell in nb['cells']:
if cell['cell_type'] == 'code':
cell['outputs'] = []
cell['execution_count'] = None
```
GitHub에서 보기