使用ExecutePreprocessor()在Python中执行带有代码的Notebook并生成可视化报告

Jupyter Notebook是一种非常流行的交互式开发环境，可以通过编写代码、运行代码，创建数据分析报告、教程和演示文档。这些Notebook通常包含混合的文本、代码和输出结果。然而，如果我们想要执行一个带有代码的Notebook，并生成一个可视化报告，就需要使用ExecutePreprocessor()功能。

在Python中，我们使用nbconvert库提供的ExecutePreprocessor()类来执行带有代码的Notebook。这个类可以帮助我们运行Notebook中的所有代码单元格，并保存运行结果。现在，让我们来看一个例子。

首先，我们需要安装nbconvert库。可以使用以下命令进行安装：

pip install nbconvert

接下来，我们将创建一个包含两个代码单元格的Notebook，并保存为example.ipynb文件。 个代码单元格计算两个数的和，并将结果打印出来。第二个代码单元格计算两个数的乘积，并将结果打印出来。

# example.ipynb

# code cell 1
a = 5
b = 10
sum = a + b
print(f"The sum of {a} and {b} is {sum}")

# code cell 2
product = a * b
print(f"The product of {a} and {b} is {product}")

接下来，我们使用nbconvert库中的ExecutePreprocessor()来执行这个Notebook，并将执行结果保存。具体代码如下：

from nbconvert.preprocessors import ExecutePreprocessor
from nbformat import read, write

# Read the notebook
with open('example.ipynb', 'r') as f:
    notebook = read(f, as_version=4)

# Execute the notebook
ep = ExecutePreprocessor(timeout=600, kernel_name='python3')
ep.preprocess(notebook, {'metadata': {'path': '.'}})

# Save the executed notebook with outputs
with open('executed_notebook.ipynb', 'w', encoding='utf-8') as f:
    write(notebook, f)

在这个例子中，我们首先使用read()函数从文件中读取Notebook，并将其转换为nbformat对象。然后，我们创建了一个ExecutePreprocessor实例，并设置了一些参数，如超时时间和内核名称。接下来，我们调用preprocess()函数，执行Notebook中的所有代码单元格，并将执行结果保存在nbformat对象中。最后，我们使用write()函数将nbformat对象写回到文件中，从而生成一个带有输出结果的Notebook。

执行以上代码后，我们将获得一个名为executed_notebook.ipynb的文件，其中包含原始Notebook的代码和执行结果。您可以打开这个文件，查看执行结果，并将其输出为HTML、PDF或其他格式的报告。

使用ExecutePreprocessor()执行带有代码的Notebook并生成可视化报告非常方便。它可以帮助我们在Notebook中运行复杂的分析代码，并将结果保存为一个易于阅读和分享的报告。无论是为了演示数据分析过程，还是为了与他人共享代码的执行结果，ExecutePreprocessor()都是一个非常有用的工具。