fn_registry/python/functions/notebook

Jupyter Notebook Tools

Cinco funciones Python para operar notebooks Jupyter programaticamente via API REST y WebSocket colaborativo (CRDT/Y.js). Reemplazan al MCP jupyter y funcionan desde cualquier directorio.

Flujo tipico

discover → read → write/exec

1. Descubrir que Jupyter esta corriendo y en que puerto
2. Leer celdas del notebook (estado en memoria, no disco)
3. Escribir celdas nuevas o ejecutar codigo

PYTHON="python/.venv/bin/python3"

# 1. Descubrir instancias activas
$PYTHON python/functions/notebook/jupyter_discover.py --json

# 2. Leer notebook
$PYTHON python/functions/notebook/jupyter_read.py notebooks/01.ipynb --json

# 3. Crear notebook nuevo (si no existe)
$PYTHON python/functions/notebook/jupyter_write.py create notebooks/02.ipynb

# 4. Escribir celdas en batch
$PYTHON python/functions/notebook/jupyter_write.py batch notebooks/02.ipynb --from cells.json

# 5. Ejecutar celda
$PYTHON python/functions/notebook/jupyter_exec.py cell notebooks/02.ipynb 0

Funciones

jupyter_discover

Descubre instancias de Jupyter Lab activas. Escanea .jupyter-port en analysis/ y puertos 8888-8892. Detecta el root_dir real parseando /proc/{pid}/cmdline.

Subcomando	Descripcion
(sin subcomando)	Lista instancias con puerto, analysis, root_dir, kernels, sesiones

$PYTHON jupyter_discover.py --json
$PYTHON jupyter_discover.py --port 8888 --port 8889

Retorna por instancia: url, port, analysis, root_dir, collaborative, kernels, sessions.

jupyter_read

Lee celdas de un notebook via protocolo CRDT (estado en memoria, incluye cambios no guardados).

Subcomando	Descripcion
(sin subcomando)	Lee todas las celdas (formato legible)
--cell N	Lee solo la celda N
--info	Solo metadata (total celdas, conteo por tipo)
--json	Salida JSON

$PYTHON jupyter_read.py notebooks/01.ipynb --json
$PYTHON jupyter_read.py notebooks/01.ipynb --cell 3
$PYTHON jupyter_read.py notebooks/01.ipynb --info

jupyter_write

Operaciones de escritura sobre celdas via WebSocket colaborativo. NO ejecuta celdas.

Subcomando	Descripcion
create	Crea un notebook .ipynb nuevo (API REST PUT)
append-code	Anade celda de codigo al final
append-markdown	Anade celda markdown al final
insert	Inserta celda en posicion especifica
edit	Sobrescribe contenido de celda existente
delete	Elimina una celda
batch	Escribe multiples celdas en una sola conexion WebSocket

# Crear notebook
$PYTHON jupyter_write.py create notebooks/02.ipynb
$PYTHON jupyter_write.py create notebooks/02.ipynb --kernel python3 --force

# Celdas individuales
$PYTHON jupyter_write.py append-code notebooks/02.ipynb "import pandas as pd"
$PYTHON jupyter_write.py append-markdown notebooks/02.ipynb "## Titulo"
$PYTHON jupyter_write.py insert notebooks/02.ipynb 0 "x = 42" --type code
$PYTHON jupyter_write.py edit notebooks/02.ipynb 0 "# Titulo actualizado"
$PYTHON jupyter_write.py delete notebooks/02.ipynb 3

# Batch (una sola conexion para N celdas)
$PYTHON jupyter_write.py batch notebooks/02.ipynb --from cells.json
cat cells.json | $PYTHON jupyter_write.py batch notebooks/02.ipynb --from -

Formato cells.json:

[
  {"type": "markdown", "source": "# Titulo"},
  {"type": "code", "source": "import pandas as pd"},
  {"type": "code", "source": "df = pd.read_csv('data.csv')"}
]

jupyter_exec

Ejecuta codigo en kernels de Jupyter via WebSocket.

Subcomando	Descripcion
append	Anade celda al notebook y la ejecuta
cell	Ejecuta celda existente por indice
kernel	Ejecuta en el kernel sin tocar notebook

$PYTHON jupyter_exec.py append notebooks/01.ipynb "df.describe()"
$PYTHON jupyter_exec.py cell notebooks/01.ipynb 3
$PYTHON jupyter_exec.py kernel "print(df.shape)"

Normaliza automaticamente celdas sin outputs o execution_count (comun en notebooks creados programaticamente).

jupyter_kernel

CRUD de kernels Jupyter via API REST.

Subcomando	Descripcion
list	Lista kernels activos
start	Inicia kernel nuevo
restart	Reinicia kernel
interrupt	Interrumpe ejecucion
shutdown	Apaga y elimina kernel
sessions	Lista sesiones (mapeo notebook-kernel)

$PYTHON jupyter_kernel.py list
$PYTHON jupyter_kernel.py start --name python3
$PYTHON jupyter_kernel.py restart <kernel_id>
$PYTHON jupyter_kernel.py shutdown <kernel_id>
$PYTHON jupyter_kernel.py sessions

Troubleshooting

WebSocket 4404 — notebook no existe

El servidor no puede abrir un documento CRDT para un archivo que no existe en disco.

Solucion: Crear el notebook primero con jupyter_write.py create.

$PYTHON jupyter_write.py create notebooks/nuevo.ipynb
$PYTHON jupyter_write.py append-code notebooks/nuevo.ipynb "print('hola')"

KeyError 'outputs' — celda sin estructura completa

Notebooks creados manualmente (no via Jupyter UI) pueden tener celdas de codigo sin los campos outputs y execution_count que el protocolo CRDT requiere.

Solucion: jupyter_exec.py normaliza automaticamente estas celdas antes de ejecutar. Si el problema persiste, recrear la celda con jupyter_write.py edit.

"Kernel does not exist" — sesion stale

El kernel referenciado ya no existe (fue apagado o el servidor se reinicio).

Solucion:

# Ver kernels activos
$PYTHON jupyter_kernel.py list
# Ver sesiones (mapeo notebook-kernel)
$PYTHON jupyter_kernel.py sessions
# Reiniciar kernel si necesario
$PYTHON jupyter_kernel.py restart <kernel_id>

"Document not yet synced" — timing de colaboracion

El cliente WebSocket no pudo sincronizar el documento CRDT a tiempo.

Solucion: Reintentar. Si persiste, verificar que el servidor tiene jupyter-collaboration activo:

$PYTHON jupyter_discover.py --json | python3 -c "import sys,json; [print(i['collaborative']) for i in json.load(sys.stdin)]"

Discover muestra analysis incorrecto

Versiones anteriores podian confundir instancias. La deteccion actual parsea --ServerApp.root_dir del cmdline del proceso via /proc/{pid}/cmdline.

Solucion: Actualizar a la version actual de jupyter_discover.py.

Parametros comunes

Todos los subcomandos aceptan:

Flag	Default	Descripcion
--server	http://localhost:8888	URL del servidor Jupyter
--token	"" (vacio)	Token de autenticacion

Los paths de notebooks son siempre relativos a la raiz del servidor Jupyter (normalmente analysis/{tema}/).

Dependencias

Paquete	Usado por	Para que
jupyter_nbmodel_client	write, exec, read	WebSocket colaborativo (CRDT/Y.js)
jupyter_kernel_client	exec	Ejecucion de codigo en kernels
stdlib (urllib, json)	discover, kernel, write (create)	API REST

Diferencias con MCP jupyter

Aspecto	MCP jupyter	Estas funciones
Requiere registro	Si (.mcp.json)	No
Funciona desde cualquier dir	No (solo desde el dir del MCP)	Si
Protocolo	MCP sobre stdio	HTTP REST + WebSocket directo
Crear notebooks	No	Si (write create)
Batch de celdas	No	Si (write batch)
Multi-instancia	No	Si (discover detecta todas)

Limitaciones

• Requiere Jupyter Lab >= 4 con jupyter-collaboration para las funciones que usan WebSocket (write, exec, read)
• Las funciones REST (discover, kernel) funcionan con cualquier Jupyter Lab 3.x/4.x y Notebook 6.x/7.x
• La deteccion de root_dir via /proc solo funciona en Linux
• No soportan autenticacion por cookie, solo por token
• jupyter_write batch requiere JSON como entrada (no YAML)