Как я могу уменьшить размер файла моего ноутбука iPython?
У меня есть ноутбук IPython, который имеет размер в несколько мегабайт, хотя код внутри всего около 100 строк. Я думаю, что это так здорово, потому что я загружаю несколько изображений внутри.
Я хотел бы добавить эту записную книжку в репозиторий git. Однако я не хочу загружать что-то такое большое, что может быть легко сгенерировано снова.
Можно ли сохранить только код ноутбука IPython, чтобы уменьшить его размер?
1 ответ
Вы можете попробовать следующие шаги, так как это работает для меня:
Выберите "Ячейка" ->, затем выберите "Все выходы" -> Там вы найдете опцию "Очистить", выберите это.
А затем сохраните файл.
Это уменьшит размер вашего файла (от МБ до КБ). Это также сократит время загрузки ноутбука при следующем его открытии в браузере.
Насколько я понимаю, это очистит все выходные данные, созданные после выполнения кода. Поскольку Блокнот содержит код + изображения + комментарии в дополнение к этому, он также содержит вывод, помещенный в этот файл, поэтому он увеличит размер блокнота.
Теперь вы генерируете простой скрипт, связанный с блокнотом с помощью jupytext, который другие могут перезапустить.
Если вам нужно сохранить изображения внутри (потому что, например, вы делитесь записной книжкой с кем-то, кто не хочет / не может перезапустить ее), вы можете попытаться уменьшить изображения.
Я нашел этот модуль ipynbcompress, который, кажется, делает именно это, но пока не смог его установить.
Я столкнулся с той же проблемой с одним из моих ноутбуков, которую я решил, изменив свой df к df.head(5). Я сделал это вместо того, чтобы очищать все выходные данные, поскольку все еще хотел показать на GitHub, как мой код изменяет данные внутри столбцов в моем df.
Вы также можете запустить !ls -lhв последней ячейке записной книжки, чтобы перед сохранением проверить размер записной книжки. Это даст вам представление о том, нужно ли вам очистить выходные данные / заменить df на df.head()/ удалить изображения, чтобы уменьшить размер и иметь возможность сохранять на GitHub.