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@ -27,68 +27,104 @@ Notebook computazionali
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Jupyter
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*Jupyter* è un'applicazione che permette la scrittura e la visualizzazione di `notebook computazionali <Notebook computazionali>`.
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Scrivere questa sezione.
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È composta da (almeno) 3 parti:
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.. index::
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single: Jupyter; kernel
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- un **kernel** per ogni linguaggio di programmazione che si desidera utilizzare nel notebook;
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.. note::
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single: IPython
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Ad esempio, `IPython <https://ipython.org/>`_ è un kernel Jupyter per il linguaggio di programmazione `Python <https://www.python.org/>`_.
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.. index::
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single: Jupyter; server
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- un **server** che gestisce le richieste dell'utente di modifica del notebook, salvandole sul file system, e di valutazione celle, inoltrando la richiesta al kernel corrispondente;
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.. note::
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Attualmente, l'unico server Jupyter esistente è `Jupyter Server <https://github.com/jupyter-server/jupyter_server>`_.
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single: Jupyter; client
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- un **client** che mostra in un formato user-friendly il contenuto del notebook e gli permette di modificarlo con facilità, connettendosi al relativo server.
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.. note::
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single: Jupyter; Notebook
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single: Jupyter; Lab
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Esistono due client per Jupyter: il client di vecchia generazione `Jupyter Notebook <https://github.com/jupyter/notebook>`_ e il client di nuova generazione `JupyterLab <https://github.com/jupyterlab>`_.
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.. index::
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single: IPython
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single: Jupyter; hosting
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IPython
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Hosting di Jupyter
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È possibile effettuare l'hosting di `Jupyter` in vari modi, in base a come esso verrà utilizzato.
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single: Jupyter; hosting locale
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Hosting locale
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È possibile installare il server Jupyter sul proprio computer per visualizzare e modificare notebook semplici.
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Così facendo, le celle verranno eseguite con le risorse del proprio computer, e il notebook sarà accessibile solo dal computer che sta eseguendo il server.
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È il modo più facile per usare Jupyter, ma rende impossibile la collaborazione e rende impossibile eseguire alcune operazioni, in quanto le risorse del proprio computer potrebbero non essere sufficienti.
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.. todo::
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Scrivere questa sezione.
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Rivedere vantaggi e svantaggi.
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single: Jupyter; Lab
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single: Jupyter; come software-as-a-service
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single: Google Colaboratory
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single: SageMaker Notebook
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JupyterLab
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Come software-as-a-service
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È possibile utilizzare un server Jupyter gestito da un cloud provider ed utilizzare le risorse da esso fornite per eseguire le celle.
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Alcuni esempi di cloud provider che forniscono questo servizio sono Google, con `Google Colaboratory <https://colab.research.google.com/#>`_ e Amazon, con `SageMaker Notebook <https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/nbi.html>`_.
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Entrambe le opzioni sono un ottimo modo per utilizzare Jupyter, anche in collaborazione con più persone, ma hanno il difetto di essere costose o poco personalizzabili.
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.. todo::
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Scrivere questa sezione.
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.. index::
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single: Jupyter; dove utilizzare
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Dove utilizzare Jupyter
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.. todo::
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Scrivere questa sezione.
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In locale
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.. todo::
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Scrivere questa sezione.
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Rivedere vantaggi e svantaggi.
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.. index::
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single: Jupyter; hosting on-premises
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single: Jupyter; Hub
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Su un server: JupyterHub
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.. todo::
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Scrivere questa sezione.
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.. index::
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single: Google Colab
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Nel cloud: Google Colaboratory
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Hosting on-premises
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È possibile configurare un server della propria istituzione in modo tale che ospiti uno o più server Jupyter a cui si connetteranno i suoi utenti.
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A tale scopo, è disponibile il progetto `JupyterHub <https://jupyter.org/hub>`_, in grado di gestire oltre centinaia di utenti e notebook.
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È complesso da installare, ma performante ed efficace; è però molto essenziale, in quanto è un progetto parecchio recente, e carente in certe funzionalità, come collaborazione simultanea e autenticazione esterna.
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.. todo::
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Rivedere vantaggi e svantaggi.
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