nbmake-action 项目使用教程

nbmake-action 项目使用教程

nbmake-action GitHub Action for testing notebooks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nb/nbmake-action

1. 项目介绍

nbmake-action 是一个用于测试 Jupyter Notebook 的 GitHub Action。它通过 pytest 和 nbmake 工具来运行和测试 Notebook，确保 Notebook 中的代码和内容在每次提交后都能正确运行。这个项目特别适合科学家和开发者，他们使用 Notebook 编写文档，并希望通过持续集成（CI）来提高文档的质量。

2. 项目快速启动

要使用 nbmake-action，首先需要在 GitHub 仓库中创建一个工作流文件（例如 .github/workflows/test-notebooks.yml）。以下是一个简单的配置示例：

name: Test Notebooks

on: [push, pull_request]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
    - name: Checkout code
      uses: actions/checkout@v2

    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: '3.8'

    - name: Run nbmake-action
      uses: treebeardtech/nbmake-action@v0.2
      with:
        path: "examples"
        path-output: "notebooks"

在这个示例中，工作流会在每次推送或拉取请求时触发，检查代码并设置 Python 环境，然后使用 nbmake-action 来测试 examples 目录下的所有 Notebook。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

假设你有一个包含多个 Jupyter Notebook 的项目，这些 Notebook 用于生成数据分析报告。为了确保每次代码更新后报告仍然有效，你可以使用 nbmake-action 来测试这些 Notebook。

最佳实践

1. 路径配置：在 path 参数中指定要测试的 Notebook 路径，确保覆盖所有需要测试的文件。
2. 输出路径：使用 path-output 参数来指定测试结果的输出路径，便于后续检查。
3. 版本管理：定期更新 nbmake-action 的版本，以获取最新的功能和修复。

4. 典型生态项目

nbmake-action 通常与其他 GitHub Actions 和工具结合使用，以构建完整的 CI/CD 流程。以下是一些典型的生态项目：

• pytest：用于运行和测试 Notebook 的核心工具。
• Jupyter Book：用于将 Notebook 转换为静态网站或书籍。
• GitHub Actions：用于自动化 CI/CD 流程，确保代码质量和一致性。

通过结合这些工具，你可以构建一个强大的数据科学项目自动化测试和发布流程。

nbmake-action GitHub Action for testing notebooks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nb/nbmake-action