将 jupyter 笔记本连接到现有且正在运行的 ipython 内核

Question

简短版本：我有一个运行自己的jupyter内核的软件。我想从外部源连接到这个正在运行的内核。这与

--existing

的

jupyter console

选项配合使用效果很好，但

jupyter notebook

没有这样的功能。

我的问题或多或少是这样的：如何将 jupyter 笔记本连接到现有的 IPython 内核？但软件包显示不再正常工作。我对它做了一些代码更改以使其“工作”，但我仍然遇到问题。

上下文：我有一个嵌入了python3版本的软件。这包括通过这个嵌入式 python 提供的一堆 C++ 扩展（以额外的内置模块的形式）。这些只能通过随软件启动的嵌入式 python3 获得，并可用于以各种方式与软件交互（例如，类似于 Blender 中的

bpy

包）。它还包括一堆模块（了解 numpy、pandas、matplotlib 和许多其他模块等...）

为了方便开发，我将这个嵌入式 python 和所有模块“公开”为 jupyter 内核。我可以使用

jupyter console --existing  kernel-<id>.json

成功从外部连接到它，并访问所有模块并使用它们与软件交互。

问题： 笔记本或代码/脚本等效项没有

--existing

选项。

我找到的一个解决方案（这里提到的模块使用的解决方案：如何将 jupyter 笔记本连接到现有的 IPython 内核？）包括拥有一个自定义内核管理器类，然后您可以使用

jupyter notebook --NotebookApp.kernel_manager_class=extipy.ExternalIPythonKernelManager --Session.key='b""'

设置它。它通过覆盖

start_kernel

来工作，正如它所说： “它通过调用 super().start_kernel(...) 启动一个新内核，但随后将注意力转向由外部 python 进程启动的内核. 内核重新启动将会 重新启动无用的内核并保留现有内核。”

这是核心文件 ExternalIPythonKernelManager 文件，但我想，由于 jupyter 的更改，它现在失败了（

super(ExternalIPythonKernelManager, self).start_kernel(**kwargs).result()

失败，因为协程没有

.result()

）。这是我“有效”的

start_kernel

版本：

    async def start_kernel(self, **kwargs):
        kernel_id = await super(ExternalIPythonKernelManager, self).start_kernel(**kwargs)
        if self._should_use_existing():
            self._attach_to_latest_kernel(kernel_id)
        return kernel_id

但是跑步

jupyter notebook --NotebookApp.kernel_manager_class=extipy.ExternalIPythonKernelManager --Session.key='b""'

现在让我变得

[I 14:33:17.997 NotebookApp] Kernel started: cdaf10a1-6af9-4f09-9e6f-c6298a0bb16e, name: python3
[IPKernelApp] ERROR | No such comm target registered: jupyter.widget.control
[IPKernelApp] WARNING | No such comm: 8563966b-82ac-4f35-8f9b-a98fceaf5f64

当我转到笔记本时，我的自定义 Ipython 内核不可用，只有默认的“Python 3”内核。

问题：

• 知道可能出了什么问题吗？我用基于

  tornado

  的代码替换不工作的

  async/await

  特定代码会不会有问题？
• 还有其他方法可以连接到 Jupyter Notebook 的现有内核吗？

Answer 1

正如这里提到的，您可以通过使用

--KernelProvisionerFactory.default_provisioner_name=pyxll-provisioner

来重用现有内核。

例如：

STARTUP_CODE="a = 42"

export PYXLL_IPYTHON_CONNECTION_FILE="$(mktemp -d)/connection-file.json"

(printf "%s\n" "$STARTUP_CODE" && sleep infinity) | 
jupyter console --kernel=python3 -f="$PYXLL_IPYTHON_CONNECTION_FILE" &
jupyter notebook --KernelProvisionerFactory.default_provisioner_name=pyxll-provisioner --log-level=ERROR

jupyter console

执行

a = 42

并保留内核，然后所有

jupyter notebook

内核将重用现有内核，其中

a

被初始化为开箱即用的

42

。