尝试在带有 deno 内核的 jupyter 中导入skia_canvas 失败

Question

我正在尝试 Deno Jupyter 内核集成。 我的具体目标是使用 D3 在 Jupyter 笔记本中绘制一些数据。

我的设置是：

• 来自 Docker Hub 的 Deno Docker 镜像： denoland/deno:ubuntu-1.41.0。
• 我安装了 Jupyter 并使用以下命令运行 Deno 内核安装： eno jupyter --unstable --install。 我专门针对 D3 数据绘图尝试了几个示例，但都在同一点失败：从skia_canvas 导入时。例子在这里：
• https://blog.logrocket.com/deno-jupyter-notebook-data-dashboard/
• https://blog.jupyter.org/bringing-modern-javascript-to-the-jupyter-notebook-fc998095081e

代码失败于：

import {
  createCanvas,
  Image,
  Path2D,
} from "https://deno.land/x/skia_canvas/mod.ts";

与：

Stack trace:
TypeError: Deno.dlopen is not a function
    at dlopen (https://deno.land/x/[email protected]/mod.ts:145:15)
    at eventLoopTick (ext:core/01_core.js:153:7)
    at async https://deno.land/x/[email protected]/src/ffi.ts:966:10

在skia_canvas repo（https://github.com/DjDeveloperr/skia_canvas）上，我看到他们注意到他们的包依赖于不稳定的FFI Api并且需要特定的运行命令参数。

deno run --allow-ffi --allow-env --unstable <file>
# or just
deno run -A --unstable <file>

但是，我在 Jupyter 中运行它，所以这不是我知道的选项。

有人知道如何解决这个问题吗？

Answer 1

我遇到了同样的问题，发现你可以编辑内核安装文件夹中的

kernel.json

文件。

要获取安装路径，请运行

jupyter kernelspec list

并在

kernel.json

 中编辑 

${your_deno_kernel_path}/kernel.json

默认情况下，文件如下所示：

{
  "argv": [
    "${your_deno_binary_path}",
    "jupyter",
    "--kernel",
    "--conn",
    "{connection_file}"
  ],
  "display_name": "Deno",
  "language": "typescript"
}

要允许不稳定的 ffi api，您可以将其添加到数组中，如下所示：

{
  "argv": [
    "${your_deno_binary_path}",
    "--unstable-ffi",
    "jupyter",
    "--kernel",
    "--conn",
    "{connection_file}"
  ],
  "display_name": "Deno",
  "language": "typescript"
}