我发现有两种方法可以用命令行将Jupyter Notebook转换为普通的Python脚本。下面是Jupyter笔记本的示例和两个工具的输出。

1. 使用nbconvert

nbconvert是在Jupyter Notebook用户界面下载中作为功能使用的工具。它可以用作命令行工具:

jupyter nbconvert --to python notebook.ipynb

Python脚本示例:

2. 使用jupytext

jupytext是一个保持.ipynb文件与.py文件同步的包。它还可以用于在命令行中转换.ipynb文件。它支持几种类型的转换:

转换为轻格式的Python脚本

jupytext --to py notebook.ipynb             

python脚本示例:

转换为百分比格式的Python脚本

jupytext --to py:percent notebook.ipynb 

Python脚本示例:

如果你想转换所有*。Ipynb文件从当前目录转移到python脚本，可以运行如下命令:

jupyter nbconvert --to script *.ipynb

遵循前面的例子，但是使用了新的nbformat lib版本:

import nbformat
from nbconvert import PythonExporter

def convertNotebook(notebookPath, modulePath):

  with open(notebookPath) as fh:
    nb = nbformat.reads(fh.read(), nbformat.NO_CONVERT)

  exporter = PythonExporter()
  source, meta = exporter.from_notebook_node(nb)

  with open(modulePath, 'w+') as fh:
    fh.writelines(source.encode('utf-8'))

下面是一种不使用ipython就可以从V3或V4 ipynb中提取代码的快速而简单的方法。它不检查单元格类型等。

import sys,json

f = open(sys.argv[1], 'r') #input.ipynb
j = json.load(f)
of = open(sys.argv[2], 'w') #output.py
if j["nbformat"] >=4:
        for i,cell in enumerate(j["cells"]):
                of.write("#cell "+str(i)+"\n")
                for line in cell["source"]:
                        of.write(line)
                of.write('\n\n')
else:
        for i,cell in enumerate(j["worksheets"][0]["cells"]):
                of.write("#cell "+str(i)+"\n")
                for line in cell["input"]:
                        of.write(line)
                of.write('\n\n')

of.close()

没有文件/目录错误

在我的mint [ubuntu]系统上，尽管已经安装了jupyter，笔记本电脑也可以工作，但jupyter nbconvert——to脚本给出了错误，没有文件/目录，直到我做了一个单独的

sudo apt-get install jupyter-nbconvert

然后一切都很顺利。我只是想添加这个，以防有人碰到同样的错误(对我来说，这是令人困惑的，因为我认为没有文件错误指向笔记本，它肯定在本地目录中，我花了一段时间才意识到子命令没有安装)。

下面的示例将一个名为a_notebook的Iron Python Notebook转换为。ipynb转换到一个名为a_python_script.py的python脚本中，省略带有关键字remove的单元格，我手动将其添加到我不想在脚本中结束的单元格中，省略了可视化和其他步骤，一旦我完成了笔记本，我不需要由脚本执行。

import nbformat as nbf
from nbconvert.exporters import PythonExporter
from nbconvert.preprocessors import TagRemovePreprocessor

with open("a_notebook.ipynb", 'r', encoding='utf-8') as f:
    the_notebook_nodes = nbf.read(f, as_version = 4)

trp = TagRemovePreprocessor()

trp.remove_cell_tags = ("remove",)

pexp = PythonExporter()

pexp.register_preprocessor(trp, enabled= True)

the_python_script, meta = pexp.from_notebook_node(the_notebook_nodes)

with open("a_python_script.py", 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.writelines(the_python_script)