在Python中使用ExecutePreprocessor()批量执行Notebook中的代码并生成演示文稿

在Python中，我们可以使用ExecutePreprocessor()来批量执行Jupyter Notebook中的代码。这对于自动化地运行大量的Notebook文件并生成结果非常有用。下面将介绍如何使用ExecutePreprocessor()来实现这个目标，并提供一些示例代码。

首先，我们需要安装所需的依赖库。打开终端或命令提示符，并运行以下命令：

pip install jupyter nbconvert

安装完成后，我们可以在Python脚本中导入相关的库，并开始编写代码。

from nbconvert.preprocessors import ExecutePreprocessor
import nbformat

def execute_notebooks(notebook_files):
    for file in notebook_files:
        # 读取Notebook文件
        with open(file) as f:
            nb = nbformat.read(f, as_version=4)

        # 创建执行器
        ep = ExecutePreprocessor(timeout=600, kernel_name='python3')

        # 执行Notebook中的代码
        ep.preprocess(nb, {'metadata': {'path': './'}})

        # 保存执行后的Notebook文件
        with open(file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            nbformat.write(nb, f)

# 定义要执行的Notebook文件列表
notebook_files = ['notebook1.ipynb', 'notebook2.ipynb', 'notebook3.ipynb']

# 执行Notebook文件
execute_notebooks(notebook_files)

上面的代码中，execute_notebooks()函数接受一个包含要执行的Notebook文件路径的列表。对于每个文件，它将读取Notebook内容，创建一个执行器，并使用执行器来执行Notebook中的代码。执行后，Notebook的内容会被更新为执行后的结果，并保存回原始文件中。

在示例代码中，我们设置了一些选项来控制执行过程。timeout参数定义了每个Notebook文件的最长执行时间（以秒为单位），kernel_name参数指定了要使用的内核（在本例中为Python 3）。

使用ExecutePreprocessor()的代码示例很简单，但是它可以很容易地扩展到更复杂的执行需求。例如，您可以在执行代码之前或之后添加一些预处理或后处理步骤，以进一步自定义执行过程。

希望上述内容对您有所帮助，并能在实际项目中发挥作用。祝您编程愉快！