目前需要一个 Notebook 转 Jupyter 的工具

asukaminato0721 commented 4 years ago

截至目前所有的代码都是直接手敲，工作量过于巨大+耗时。

所以思路就是，.nb -> .ipynb for mma -> .ipynb for python

找到了这个问题回答，并找到了酱紫君写的项目 . 但是他没写使用方法。。。目前还需要继续探索。

以及一个简单的 Python 脚本，用于快速但不鲁棒地转换代码。（sympy 内置的 Mathematica 转换太弱了，我提过几个 pr）

from clipboard import copy, paste
copy(str(paste()).replace("Hypergeometric2F1", "hyper").replace("D", "diff").replace(
    "[", "(").replace("]", ")").replace("{", "(").replace("}", ")").lower().replace("^", "**"))
)

asdasd1dsadsa commented 4 years ago

这是俩问题，第一步我感觉就这样用 Notebook2Jupyter[nb_NotebookObject] 就可以了。第二步是要生成py代码吗，这个不容易吧，大概是先用AST生成python代码再替换关键字？我不会这些。

asukaminato0721 commented 4 years ago

现在我的工序是：

在 mma 官网的帮助里点击，复制 mma 代码
运行 .py 脚本直接在剪贴板转换代码，简单粗暴，直接替换括号+关键字，然后小问题人工修补
粘贴到 .ipynb 运算。

但这样只做了一行，比如对于 integrate 这种巨型函数，太耗时了。

我在想，先把 .nb 变成 .ipynb (帮助是 nb 文件，应该能转换)，然后 .ipynb 本质是个 .json 文件，我在里面就能批量执行第二步。（正则 .*? 替换）

那个包我试了 << ，没法成功导入。不知道是不是操作不对。而且看样子也没做 .paclet 包。

asdasd1dsadsa commented 4 years ago

实在不行你就把包里代码手动计算一遍。有一点要注意，那个包转换的应该是Default样式的笔记本，而帮助文档用的是Reference样式表，可能包含那个包所不支持的样式。

asukaminato0721 commented 4 years ago

我。。。应该是试出来了？

https://github.com/GalAster/JupyterConvert/blob/master/Kernel/Notebook2Jupyter.m

把这个文件的代码复制到 .m 里再 << 进来

Notebook2Jupyter 就变黑了。

但是

然后我搜了一下，在 info 看到了 MathematicaVersion -> "12.0+" , 所以估计是 12.0 增加了功能，11.3 就不行了。（没有 12.0+ 的版本，无法测试）

Lemmingh commented 4 years ago

计算不是问题，可以搁 CI 跑

打开 ipynb。对每一个 code cell，如果 execution_count == null 就处理，也可以强制都处理（毕竟某些 cell 可能有错误、改动，人工排查不现实）。

取 source，判断每一句的作用，适当处理后 eval()。结果存到变量 v。
填写 outputs。data 中的 key 都是 MIME 类型，那么
- text/latex 存 r'${ \displaystyle ' + latex(v) + r' }$'。
- text/plain 存 str(v)。
- 如果 v 是图片，不妨先 save()，再读取出来，base64 编码，末尾似乎需要加个换行 (\n)。
填写 execution_count、output_type 等。

需要注意，Jupyter 默认的缩进是 1 个空格。JSON serializer 也要这样设置 (indent=1)。

参看

为什么要 Wolfram Notebook 转 Jupyter Notebook

这个 issue 的起点令我困惑。我想请教一下，为什么要这样做？

按我的理解，这个项目想要参考 Wolfram Documentation 的风格，给 SymPy 写一套 manual。那么，为什么不直接编辑 ipynb。

MMA 的帮助文档里唯一能用上的就是 Examples，整本转换，再滤出需要的内容，恐怕不比打开手抄简单。何不搜索所有 Input Cell 并提取？

NotebookFind[(* obj *), "Input", All, CellStyle]

参看

Wolfram Language 到 SymPy Python 的转换

构建 Wolfram 的 AST 这步，可以参考 WolframResearch/codeparser。

鉴于这里的出现的代码都比较简单，自己从头构建也无妨。先用 HoldForm[FullForm[]] 处理一遍，可能会方便些：

Mathematica 得到的跟文档中的示例一样，语法单一，容易 parse。
WolframScript、Wolfram Engine 输出的似乎是 InputForm，要多些后续工作。

至于变换到 Python，我也不知道该怎么办。Wolfram 的函数与 SymPy 的函数不是一一对应的，这是个大问题。

asukaminato0721 / PyF1