Информация

Дата основания
Местоположение
Россия
Сайт
jetbrains.com
Численность
1 001–5 000 человек
Дата регистрации

Блог на Хабре

Обновить
148,75
Рейтинг
JetBrains
Делаем эффективные инструменты для разработчиков

Мы скачали 10 миллионов Jupyter-ноутбуков с Github — и вот что мы выяснили

Блог компании JetBrainsPythonВизуализация данныхМашинное обучение

Привет, Хабр!

На связи команда Datalore by JetBrains. Хотим поделиться с вами результатами анализа нескольких миллионов публично доступных репозиториев Github с Jupyter-ноутбуками. Мы скачали ноутбуки, чтобы немного больше узнать в цифрах о текущем статусе, пожалуй, самого популярного инструмента для data science.

Вдохновившись исследованием, проведенным командой Design Lab из UC San Diego, мы дважды скачали Jupyter-ноутбуки: в октябре 2019 и в октябре 2020.

Два года назад в открытом доступе было 1,23 миллиона ноутбуков. В октябре 2020 года число ноутбуков выросло в 8 раз, и мы смогли скачать 9,72 миллиона файлов. Этот датасет мы сделали публичным — инструкцию по скачиванию можно найти в конце поста.

Все цифры и графики были подсчитаны в этом Datalore ноутбуке. Datalore — это онлайн Jupyter-ноутбуки с умной поддержкой кода, которые мы делаем в JetBrains. Вы можете создать копию ноутбука, перейдя по ссылке, и работать с данными в Datalore.

Мы будем рады, если вы захотите поработать с данными и провести собственный анализ. Делитесь с нами результатами, отмечая в Твиттере @JBDatalore или написав нам на contact@datalore.jetbrains.com.

Теперь перейдем к цифрам.

Язык data science

Несмотря на большой рост популярности R и Julia в последние годы, Python остается лидирующим программным языком для Jupyter-ноутбуков.

Помимо этого встречаются ноутбуки, написанные на Bash, MatLab и Scilab, а также на языках, с которыми ноутбуки ассоциируются, пожалуй, в последнюю очередь: Scala, C++ и Java.

На графике можно посмотреть распределение языков программирования в ноутбуках. Ноутбуки, язык которых не был указан в метаданных, относятся к категории “nan”.

В табличке можно увидеть разницу в процентах использования Python 2 и Python 3 в ноутбуках в 2018, 2019 и 2020 годах.

Python 2

Python 3

Other languages

Исследование 2018

52,5%

43,8%

3,7%

Исследование 2019 (JetBrains Datalore)

18,1% (всего 1029 K)

72,6% (всего 4128 K)

9,3% (всего 529 K)

Исследование 2020 (JetBrains Datalore)

11,8% (всего 1154 K, +125 K к 2019)

79,3% (всего 7710 K, +3582 K к 2019)

10,8% (всего 1050 K, +521 K к 2019)

Количество ноутбуков, написанных на Python 3, увеличилось с 2019 года на 87%, а количество ноутбуков с Python 2 — на 12%.

На графике ниже можно увидеть распределение количества ноутбуков, написанных на Python и R, по версиям языков:

Топ библиотек data science

Чтобы помочь пользователям Datalore начать работу с ноутбуками как можно быстрее, мы предустановили самые используемые Python-библиотеки. Для этого мы посчитали статистику импортов в скачанных Jupyter-ноутбуках.

Не оказалось неожиданностью, что 60% ноутбуков содержат в списке зависимостей Numpy, 47% импортируют Pandas и Matplotlib.

Более подробную информацию можно увидеть на графике:

Самые популярные комбинации библиотек:

Рост PyTorch и TensorFlow

Члены нашей команды интересуются библиотеками для глубинного обучения, и мы решили сравнить рост библиотек PyTorch и TensorFlow.

Из таблицы ниже можно увидеть, что число импортов у PyTorch растет значительно быстрее, чем у TensorFlow.

В то же время нужно учитывать, что библиотека Keras может использовать TensorFlow в качестве транзитивной зависимости, а Fast.ai использует PyTorch в качестве зависимости. Это означает, что скорость роста TensorFlow, вероятно, выше, но мы не можем говорить с уверенностью, какая из библиотек больше использовалась в последние годы.

TensorFlow

Keras

PyTorch

Fastai

Исследование 2019 (JetBrains Datalore)

321 K

231 K

110 K

19 K

Исследование 2020

(JetBrains Datalore)

430 K (+34%)

367 K(+59%)

253 K(+130%)

25 K(+32%)

Содержание ячеек в ноутбуках

Немного общих цифр относительно ячеек (данные подсчитаны для ноутбуков, написанных на Python 3.6 и выше):

  • 71,90% ноутбуков содержат Markdown.

  • 42,13% ноутбуков содержат графики или картинки в output.

  • 12,34% ноутбуков содержат LaTex.

  • 19,77% ноутбуков содержат HTML.

  • 20,63% ноутбуков содержат код внутри Markdown.

Markdown очень широко используется в Jupyter-ноутбуках. 50% ноутбуков содержат более 4 ячеек Markdown и более 14 ячеек кода.

Графики ниже показывают распределения Markdown-ячеек и ячеек с кодом:

На графике ниже можно увидеть распределение количества строк кода. Хотя существуют отдельные экземпляры ноутбуков, имеющие более 25 000 строк кода, 95% ноутбуков содержат менее 465 строк:

Использование графиков тоже популярно. Выше мы упоминали, что 42% ноутбуков содержат визуализации. 10% этих ноутбуков содержат более 8 изображений.

Воспроизводимость Jupyter-ноутбуков

Для Jupyter-ноутбуков существует проблема — не всегда готовый ноутбук можно воспроизвести. Зачастую это означает, что ячейки были выполнены автором не в прямой последовательности. Мы проверили порядок выполнения ячеек кода всех доступных Jupyter-ноутбуков и выяснили, что 36% Jupyter-ноутбуков выполнены в нелинейном порядке, т. е. при исполнении кода линейно результат выполнения может отличаться.

Мы стали смотреть детальнее, зависит ли порядок выполнения кода в ноутбуке от количества Markdown-ячеек и ячеек кода. Не удивительно, но оказалось, что, чем меньше ячеек кода в ноутбуке, тем больше вероятность, что код выполнен в линейном порядке.

Количество Jupyter-ноутбуков невероятно выросло за последние годы, и в этом исследовании мы постарались побольше узнать об этом очень популярном инструменте работы над задачами data science.

Мы надеемся, что статья была для вас интересной и вдохновила на дальнейший анализ. Посмотреть, как мы получили графики и цифры, можно в этом Datalore-ноутбуке.

Ссылки

Предыдущее исследование 2018 года

Ноутбук в Datalore с предобработанными данными

Инструкция по получению доступа к данным:

  1. Скачайте оригинальный датасет:

    1. Ссылка для скачивания исходных данных из бакета (10 млн файлов, 4,4 ТБ): https://github-notebooks-update1.s3-eu-west-1.amazonaws.com/

    2. Получение списка файлов c помощью AWS S3 API может занять время, поэтому воспользуйтесь этим JSON со всеми именами файлов: https://github-notebooks-samples.s3-eu-west-1.amazonaws.com/ntbslist.json

    3. Добавьте имя файла из JSON к адресу бакета, чтобы получить прямую ссылку, например: https://github-notebooks-update1.s3-eu-west-1.amazonaws.com/0000036466ae1fe8f89eada0a7e55faa1773e7ed.ipynb

  2. Или воспользуйтесь предобработанными данными из исследования (3 ГБ). Файлы доступны в этом Datalore-ноутбуке.

Теги:jupyter notebooksdata scienceDataloreанализ данныхjupyterpythonмашинное+обучениеjetbrainsисследованиевизуализация
Хабы: Блог компании JetBrains Python Визуализация данных Машинное обучение
Рейтинг +20
Количество просмотров 11,9k Добавить в закладки 44
Комментарии
Комментарии 14

Похожие публикации

Software Developer (Marketing Automation)
JetBrainsСанкт-Петербург
Software Developer (WebTeam BackEnd & Infrastructure)
от 180 000 ₽JetBrainsСанкт-Петербург
Java Developer (GoLand)
от 200 000 ₽JetBrainsСанкт-Петербург
Senior Software Developer (New IDE platform)
от 250 000 ₽JetBrainsСанкт-Петербург

Лучшие публикации за сутки