Jupyter Notebook Expert Skill

このスキルは Jupyter Notebook の実行に関するガイドを提供する。

1. Databricks 向け Jupyter Kernel

https://github.com/i9wa4/jupyter-databricks-kernel

# With uv
uv pip install jupyter-databricks-kernel
uv run python -m jupyter_databricks_kernel.install

# With pip
pip install jupyter-databricks-kernel
python -m jupyter_databricks_kernel.install

2. デフォルトの実行方法

Notebook 全体を実行する指示を受けた際は、以下のコマンドを使用する

uv run jupyter execute <notebook_path> --inplace --timeout=300

3. Databricks カーネルで実行

Databricks クラスタでノートブックを実行する場合

uv run jupyter execute <notebook_path> --inplace --kernel_name=databricks --timeout=300

必要な環境変数

• DATABRICKS_HOST: Databricks ワークスペースの URL
• DATABRICKS_TOKEN: Personal Access Token
• DATABRICKS_CLUSTER_ID: クラスタ ID

4. 使用例

# ローカルの Python カーネルで実行
uv run jupyter execute /workspace/notebooks/sample.ipynb --inplace --timeout=300

# Databricks カーネルで実行
uv run jupyter execute /workspace/notebooks/databricks-sample.ipynb --inplace --kernel_name=databricks --timeout=300

5. オプション説明

• --inplace: 元のファイルに実行結果を上書き
• --kernel_name=<name>: 使用するカーネルを指定 (databricks, python3 等)
• --timeout=<seconds>: タイムアウトを秒数で設定 (-1 で無制限)
• --startup_timeout=<seconds>: カーネル起動のタイムアウト (デフォルト 60 秒)
• --allow-errors: エラーがあっても最後まで実行を継続

6. 注意事項

• 実行前に必要な環境変数が適切に設定されていることを確認する
• 長時間実行されるセルがある場合は --timeout の値を調整する
• VS Code で開いている場合は実行後にファイルの更新を確認する
• Databricks カーネルの場合、クラスタが停止していると起動に 5-6 分かかる

7. 参考リンク

• jupyter-databricks-kernel: https://github.com/i9wa4/jupyter-databricks-kernel
• Jupyter nbclient: https://nbclient.readthedocs.io/