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Data Processing
把 .ipynb 转成带 # %% 标记的 Python 脚本，并检测乱序、隐藏和已删除状态
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按 execution_count 或文档顺序线性化代码，静态检查先使用后定义、跨单元格可变状态、删除后引用、随机种子、文件路径、环境依赖和 notebook magic。
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案例
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工具使用指南
Jupyter Notebook 可重现脚本线性化器可将 .ipynb 内容或文件转换为带有 # %% 单元格标记的 Python 脚本，并根据执行顺序或文档顺序检查先使用后定义、跨单元格状态、删除后引用、随机种子、文件路径、环境依赖和 notebook magic 等可重现性问题。
背景
一个 Notebook 中先运行了打印 model 的单元格，之后才运行导入 NumPy 并创建 model 的单元格。
问题
按实际执行记录还原代码顺序，并发现先使用后定义的问题。
如何使用
将 .ipynb JSON 粘贴到“Notebook 输入”，选择“执行顺序”，保留 Markdown 注释选项。
cellOrder: execution；includeMarkdown: true结果
工具按 execution_count 线性化代码，并在可重现性报告中标出 model 在定义前被使用。
背景
研究 Notebook 需要交给同事复查，代码和说明文字应保持原始文档结构。
问题
生成顺序清晰的 Python 脚本，同时保留 Markdown 说明，便于逐段阅读。
如何使用
上传 Notebook 文件，选择“文档顺序”，开启“将 Markdown 保留为注释”。
cellOrder: document；includeMarkdown: true结果
输出按文档顺序排列的 Python 脚本，代码单元格带有 # %% 标记，Markdown 内容保留为注释，并附带相关可重现性检查结果。
可以直接粘贴 .ipynb 的 JSON 内容，也可以上传 Notebook 文件。
可以，在“单元格顺序”中选择“文档顺序”即可。
默认按执行顺序线性化，即根据 execution_count 排列。
会。默认将 Markdown 保留为注释，也可以关闭此选项。
会静态检查先使用后定义、跨单元格可变状态、删除后引用、随机种子、文件路径、环境依赖和 notebook magic。