На одном из прошлых мест работы я поддерживал консольную Node.js-утилиту, которая публиковалась в NPM. Утилита использовала commander, содержала довольно большое количество подкоманд, и все они требовали описания в README-файле, которое нужно было не забывать обновлять при каждом изменении. Несколько лет спустя я нашел решение, используя не слишком привычные для экосистемы Node.js технологии.
В этой статье: много моей любви к Jupyter-подобным ноутбукам, инструкция про то, как затащить Python-пакет в NPM и чуть-чуть анализа трекерной музыки.
Давайте сначала про музыку
Одним из моих полузаконченных пет-проектов была небольшая Python-утилита modgraph, которая позволяла посмотреть, насколько разные трекерные композиции пересекаются по используемым семплам. Ее можно было использовать и через CLI — она выдавала результаты в CSV для дальнейшего анализа в каком-нибудь Excel — так и как библиотеку, анализируя результаты, например, в pandas.
Пример такого использования я захотел описать в репозитории. Самым простым способом было дать ссылку на Jupyter-ноутбук, лежащий в репозитории — GitHub умеет их отображать. Но мне хотелось видеть эти примеры на первой странице репозитория и на странице пакета в PyPI, а для этого они должны были быть описаны в README.md.
nbconvert
nbconvert — это утилита, которая может отрендерить ноутбук в HTML, Markdown и другие форматы. Ее можно установить из того же PyPI (в моем случае — как dev-зависимость для PDM), и волшебное заклинание nbconvert README.ipynb --to markdown
принесет мне ровно то, что я хотел. Ну, почти то, что хотел — некоторые вещи пришлось поправить руками, и встраивать base64-картинки в сам маркдаун nbconvert
не умеет.
Тем не менее, мои эстетические потребности это удовлетворило.
Более того, я мог использовать команды шелла в этом же ноутбуке, чтобы описать то, как пользоваться CLI-утилитой. Теперь не было необходимости вручную править это описание при каждом изменении интерфейса — достаточно было перезапустить ноутбук, сохранить его, и перегенерировать README.
И вот на этой мысли я увидел вьетнамские флешбеки из начала статьи.
Как сделать так же, но для Node.js?
Как документировать таким же образом консольную Node.js-утилиту? На первый взгляд, отличий не должно быть: просто пишем README.ipynb
с шелл-командами, затем запускаем nbconvert
и получаем на выходе маркдаун. Однако есть один важный затык. Правильно организованные Node.js-проекты обычно предполагают, что после исполнения команды npm install
проект готов к разработке. В частности, все необходимые утилиты — компиляторы, кодогенераторы, линтеры — были объявлены как devDependencies
в package.json
и установлены npm install
.
Но nbconvert
так не установить. Более того — не всегда получится дать достаточно вменяемую инструкцию для его установки. Делать pip install nbconvert
? conda install nbconvert
? apt install nbconvert
? Нужен ли venv
? Или virtualenv
? Может быть не очень просто понять, как правильно пользоваться экосистемой пакетов Python, если привык к инструментам для Node.js — по крайней мере, у меня сходу не вышло.
Поэтому я решил скрещивать ежа с ужом, а жабу с гадюкой. А именно:
Опубликовать Python-утилиту в NPM
Инструкция из трех простых шагов.
1. Упаковать пакет со всеми зависимостями в один файл
Утилита pex
позволяет упаковать Python-пакет и все его зависимости в один файл, который потом можно запустить просто как python foobar.pex
. Написав несложный скрипт, можно установить pex
в локальный venv и собрать с его помощью nbconvert.pex
.
2. Собрать пакет-химеру
Таким именем я обозвал пакеты, которые содержат не JavaScript-библиотеку, а исполняемый файл или скрипт на другом языке. Эта идея не нова, общий паттерн такой: post-install
скрипт скачивает бинарь, а отдельная обертка run.js
, указанная в package.json
как "bin": "run.js"
, запускает его. Для такого паттерна даже есть несколько готовых библиотек вроде binary-install.
У нас ситуация чуть проще — утилита уже собрана, скачивать ее не надо. Но чуть сложнее — запустить ее просто как nbconvert.pex
можно только на nix-системах — Windows не поймет shebang. Но базовый run.js
несложно написать и самому. Разберем построчно:
#!/usr/bin/env node
const { join } = require("path");
const { spawnSync } = require("child_process");
const result = spawnSync(
// вызываем интерпретатор
"python",
[
// передаем ему наш .pex, не забывая,
// что рабочий каталог может быть другим
join(__dirname, "nbconvert.pex"),
// передаем далее все CLI-аргументы, кроме первых двух
// первые два - это путь к бинарнику node и путь к run.js
...process.argv.slice(2),
],
{
// запускаем через шелл, чтобы он сам нашел python в PATH
shell: true,
// перенаправляем stdin, stdout, stderr
stdio: "inherit",
}
);
// после завершения процесса выходим сами с тем же кодом
process.exitCode = result.status;
3. Опубликовать в NPM с разумным номером версии
Хотелось бы, чтобы у пакета была та же версия, что и у nbcovert
, который он оборачивает. Но, с другой стороны, если меняются сами скрипты-обертки, разумно тоже увеличивать версию. Как компромисс, можно использовать версию X.Y.Z
, где X.Y
— это major и minor версии nbconvert
, а Z
— номер ревизии, который меняю я сам.
На первый взгляд, кажется более подходящей схема X.Y.Z-R
, где X.Y.Z
— полная версия nbconvert
, а R
— номер ревизии. Однако, в NPM принята semver, в которой R
будет считаться пре-релизным тегом. Это приведет к тому, что версия 1.2.3-4
будет считаться более старой, чем версия 1.2.3
, и при команде npm install nbconvert@^1.2.3
мы получим что-то более старое, чем хотели.
Результаты
PyPI-пакет
modgraph
(PyPI, GitHub) с эстетически приятной READMENPM-пакет
nbconvert
(NPM, GitHub) для эстетически прятных README в Node.jsчуть лучше понимание
эстетически неприятныхсистем пакетов в NPM и PyPI-
эстетически приятное удовольствие от ненормального программирования
Если есть другие варианты авто-документации CLI в README, или другие варианты "ненормального" использования Jupyter, буду рад их услышать в комментах.
Xao
А для js/ npm / github нету каких-то нативно поддерживаемых ноутбуков?
Которые легко пишутся в vs/code а в npm / github могли бы давать какой-то интерактив в доках прямо в репозитории проекта?
iliazeus Автор
На страницах пакета в NPM, PyPI и превью файлов GitHub интерактива нет, насколько знаю.
У GitHub есть Codespaces, где можно, в том числе, запустить ноутбук. Можно собрать что-то вроде сайта проекта на GitHub Pages, и сделать интерактив там.В NPM есть кнопка "Try on RunKit", которая откроет repl, где можно тоже потыкать в код.
Но моих задач эти вещи не решали: я хотел видеть результат именно в readme и на страницах пакетов, а интерактивность не была нужна.