Seminar JupyterLab – Git, Tests und reproduzierbare Notebooks

Inhaltsverzeichnis

Beschreibung

Notebooks lassen sich leicht verändern, aber nicht automatisch leicht prüfen. Gespeicherte Ausgaben, verschobene Zellen und lokale Paketstände erschweren die Zusammenarbeit. Das Seminar behandelt konkrete Regeln für ein gemeinsames Repository, aussagekräftige Änderungen und reproduzierbare Ausführung. nbdime und Jupytext ergänzen den Git-Workflow dort, wo die Struktur von Notebook-Dateien besondere Aufmerksamkeit verlangt.

Der Qualitätsansatz verbindet fachliche Prüfungen mit einer technisch sauberen Ausführung. Rechenlogik wird in testbare Funktionen ausgelagert, Eingabeannahmen werden ausdrücklich festgehalten und ein vollständiger Lauf beginnt mit einem frischen Kernel. An einem absichtlich unzuverlässigen Projekt werden typische Konflikte bearbeitet. Die Übung endet mit einem überprüften Änderungsstand, der auf einer zweiten vorbereiteten Umgebung nachvollzogen werden kann.

Lernziele

• Notebooks, Daten, Module und Umgebungsdefinitionen sinnvoll in einem Repository organisieren.
• Inhaltliche Änderungen prüfen und Notebook-Konflikte kontrolliert zusammenführen.
• Verdeckte Zustandsabhängigkeiten durch Tests und vollständige Ausführung erkennen.
• Verbindliche Review- und Freigaberegeln für ein Notebook-Team entwickeln.

Seminarinhalte

1. Projektstruktur und Reproduzierbarkeit
2. Git für Notebook-Projekte
3. Vergleichen und Zusammenführen
4. Testbare Analysebausteine
5. Automatisierte Projektprüfung
6. Gemeinsame Review-Übung

Projektstruktur und Reproduzierbarkeit

• Notebook, Rohdaten, Ergebnisse und wiederverwendbare Module trennen.
• Paketversionen und relevante Laufzeitbedingungen dokumentieren.
• Zufallseinflüsse, Eingabestände und plattformspezifische Unterschiede berücksichtigen.

Git für Notebook-Projekte

• Kleine Änderungen, klare Commit-Texte und nachvollziehbare Branches verwenden.
• Große Ausgaben und vertrauliche Inhalte von der Versionsverwaltung fernhalten.
• Dateiausschlüsse und Regeln zur Ablage von Beispieldaten festlegen.

Vergleichen und Zusammenführen

• nbdime für strukturbezogene Vergleiche von Notebook-Änderungen nutzen.
• Konflikte in Zellinhalten und Ausgaben unterscheiden und kontrolliert bearbeiten.
• Jupytext-Paarungen ausprobieren und einen verbindlichen Synchronisationsablauf festlegen.

Testbare Analysebausteine

• Fachliche Berechnungen in Funktionen auslagern und mit pytest prüfen.
• Prüfbare Erwartungen für Datentypen, Wertebereiche und Ergebniskennzahlen formulieren.
• Fehlerzustände gezielt erzeugen und verständliche Diagnosen sicherstellen.

Automatisierte Projektprüfung

• Ein Notebook ohne vorherigen Sitzungszustand ausführen.
• Ausführungszeit, fehlende Daten und unerwartete Ausnahmen als Prüfkriterien verwenden.
• Einen vorbereiteten CI-Ablauf um einen Notebook-Prüfschritt ergänzen.

Gemeinsame Review-Übung

• Zwei konkurrierende Änderungen anhand einer fachlichen Aufgabe zusammenführen.
• Tests und vollständige Notebook-Ausführung auf dem zusammengeführten Stand durchführen.
• Eine kurze Review-Prüfliste und Freigaberegeln für das Beispielprojekt formulieren.

Praktische Übungen

1. Ein unübersichtliches Notebook-Projekt in eine klare Verzeichnisstruktur überführen.
2. Zwei Änderungen auf getrennten Branches erstellen und mit einem Notebook-Vergleich prüfen.
3. Den entstehenden Konflikt lösen und eine zentrale Berechnung durch Tests absichern.
4. Den bereinigten Stand in einer frischen Umgebung ausführen und anhand der Review-Prüfliste kontrollieren.