jupytext

name	jupytext
description	Jupyter Notebook 创建与格式转换技能。当用户提到以下任何请求时必须使用：新建/创建 notebook、Jupyter notebook、.ipynb、jupytext、py:percent、# %% cell 格式、notebook 版本控制、paired notebook、notebook 转 Python、Python 转 notebook、用纯文本写 notebook。即使用户只说「新建一个 notebook」也应触发此技能——先询问用户选用 .py percent format 还是传统 .ipynb，再按选定格式生成。不用于调试已有 notebook 或写普通 Python 脚本。

Jupytext：用纯 Python 写 Jupyter Notebook

本技能帮助用户用纯 Python 脚本编写 Jupyter Notebook，借助 Jupytext 实现 .py ↔ .ipynb 双向转换。

什么时候用这个技能

当用户提出以下请求时触发：

• 创建新的 Jupyter notebook
• 要求用 Python 写 notebook
• 提到 jupytext、paired notebook、notebook 版本控制
• 想把现有 notebook 转成纯 Python 脚本
• 提到 # %% cell 分隔符（percent format）

核心流程

第一步：确认格式偏好

必须先问用户想要哪种格式：

格式	适用场景
.py（percent format）	需要版本控制、纯编辑器开发、code review 友好
.ipynb	需要 Jupyter 原生体验、包含大量输出/图表

如果用户只说「新建一个 notebook」，默认推荐 .py（percent format），因为：

1. Git diff 友好，方便 code review
2. 编辑器支持好（VS Code、PyCharm、Spyder 原生识别 # %%）
3. 无需额外工具即可阅读和编辑

第二步：生成文件

A. 创建 .py percent format 文件

一个完整的 percent format Python 文件长这样：

# ---
# jupytext:
#   formats: ipynb,py:percent
#   notebook_metadata_filter: -all
# ---

# %% [markdown]
# # 标题
# 这是一段 Markdown 说明

# %% [markdown]
"""
也可以用三引号写多行 Markdown，
这在 Python 中更易读。
"""

# %%
import numpy as np
import pandas as pd

# %%
data = pd.DataFrame({
    "x": np.random.randn(100),
    "y": np.random.randn(100),
})
data.head()

关键语法：

语法	含义
# %%	代码 cell 开始
# %% [markdown]	Markdown cell 开始
# %% 标题文字 [markdown]	带标题的 Markdown cell
# %% [markdown] + """..."""	用三引号包裹多行 Markdown（推荐）
# %% key="value"	带 cell metadata

B. 创建 .ipynb 文件

如果用户选择传统 notebook，使用 nbformat 或直接构造 JSON。参考 references/nbformat-guide.md 了解如何用 Python 构造 .ipynb。

第三步：提供配套操作

根据用户需求，告知或执行：

1. 安装 Jupytext：pip install jupytext
2. 转换为 notebook：jupytext --to notebook script.py
3. 双向同步：先在文件头部加 YAML front matter 声明 formats: ipynb,py:percent，之后 jupytext --sync script.py 即可同步两端
4. 在 JupyterLab 中打开 .py 为 notebook：右键 → Open With → Notebook（需安装 jupytext 扩展）

YAML Front Matter 详解

YAML front matter 是 .py 文件头部用 # --- 包围的元数据块：

# ---
# jupytext:
#   formats: ipynb,py:percent
#   notebook_metadata_filter: -all
#   cell_metadata_filter: -all
# ---

# %% [markdown]
# # My Notebook

常用配置：

配置	作用
formats: ipynb,py:percent	启用 paired notebook（保存时双向更新）
notebook_metadata_filter: -all	不在 .py 中输出 notebook 级元数据
cell_metadata_filter: -all	不在 .py 中输出 cell 级元数据
cell_markers: '"""'	Markdown cell 用三引号而非 # 注释

配置文件

在项目根目录创建 jupytext.toml 可设置全局默认：

# 所有 notebook 自动 paired
formats = "ipynb,py:percent"

# Markdown cell 用三引号
cell_markers = '"""'

或 pyproject.toml：

[tool.jupytext]
formats = "ipynb,py:percent"
cell_markers = '"""'

常用 CLI 命令

# .py → .ipynb
jupytext --to notebook script.py

# .ipynb → .py (percent format)
jupytext --to py:percent notebook.ipynb

# 启用 paired notebook
jupytext --set-formats ipynb,py:percent notebook.ipynb

# 同步 paired notebook（以较新文件为准）
jupytext --sync notebook.ipynb

# 测试 round-trip 一致性
jupytext --test notebook.ipynb --to py:percent

# 用 black 格式化
jupytext --sync --pipe black notebook.ipynb

# 设置 kernel 信息
jupytext --set-kernel - notebook.py

light format 补充

除了 percent format (# %%)，Jupytext 还支持 light format，用 # + / # - 标记 cell 边界：

# +
import numpy as np

# + [markdown]
# 这是一段说明

由于 light format 不如 percent format 通用（仅 Jupytext 原生支持），一般不推荐，除非用户明确要求。

注意事项

1. 永远先问用户要哪种格式，不要默认帮用户做决定
2. .py 文件中不要混用 percent format 和 light format 的分隔符
3. 如果用户已有 .ipynb 文件想版本控制，推荐 jupytext --set-formats ipynb,py:percent 转为 paired notebook
4. 三引号 Markdown 写法更易读，但需要在 front matter 或配置中声明 cell_markers: '"""'
5. .py percent format 文件可以在 VS Code 中直接作为 Interactive Window cell 运行，无需启动 Jupyter

参考资源

• Jupytext GitHub
• formats-scripts.md — percent / light / sphinx 格式详解
• paired-notebooks.md — paired notebook 机制