何をするの？

Jupyterは、50以上の言語に対応しています(IPython kernels for other languages)。
新しい言語に対応させることも簡単にできます。(参考：Making kernels for Jupyter)
ここでは、例として、KeyValueというJupyterの新しいkernelを作ってみましょう。

作るもの

単純にキーと値のペアを管理するものを作ります。

コマンド	説明
?	キー一覧の表示
キー	キーに対応する値を表示
キー値	キーに対応する値を設定

実装

2つのファイルを所定の位置に置くだけです。

JSONファイル

下記のJSONファイルを作成します。作成場所は、Kernel specsを見てください。
("argv"の"python3"がない場合、"python"に変えてください。)

keyvalue/kernel.json

  "argv": [
    "python", "-m", "keyvaluekernel", "-f", "{connection_file}"
  ],
 "display_name": "KeyValue"
}

Pythonファイル

下記のpythonファイルをpythonのインストール先の配下に作成します。

keyvaluekernel.py

from ipykernel.kernelbase import Kernel

class KeyValue(Kernel):
    implementation = 'KeyValue'
    implementation_version = '0.1'
    language = 'no-op'
    language_version = '0.1'
    language_info = {'name': 'KeyValue', 'mimetype': 'text/plain'}
    banner = 'Dictionry of Key, Value'
    _d = {}
    def do_execute(self, code, silent, store_history=True,
             user_expressions=None, allow_stdin=False):
        s = code.strip()
        if not silent:
            if s.startswith('?'):
                c = {'name': 'stdout', 'text': ' '.join(KeyValue._d.keys())}
            else:
                ss = s.split(maxsplit=1)
                if len(ss) == 1:
                    if s in KeyValue._d:
                        c = {'name': 'stdout', 'text': KeyValue._d[s]}
                    else:
                        c = {'name': 'stderr', 'text': 'Not found'}
                else:
                    KeyValue._d[ss[0]] = ss[1]
                    c = {'name': 'stdout', 'text': ss[1]}
            self.send_response(self.iopub_socket, 'stream', c)
        return {'status': 'ok',
                'execution_count': self.execution_count,
                'payload': [],
                'user_expressions': {},
               }
    def do_complete(self, code, cursor_pos):
        s = code[:cursor_pos]
        return {'status': 'ok', 'matches': [k for k in KeyValue._d if k.startswith(s)],
                'cursor_start': cursor_pos, 'cursor_end': -1, 'metadata': {}}

if __name__ == '__main__':
    from ipykernel.kernelapp import IPKernelApp
    IPKernelApp.launch_instance(kernel_class=KeyValue)

あるいは、任意の場所に配置し、先程のJSONファイルのenvキーのPYTHONPATHに配置場所を指定してください。

keyvalue/kernel.json

{
  "argv": [
    "python", "-m", "keyvaluekernel", "-f", "{connection_file}"
  ],
  "display_name": "KeyValue",
  "env": {
    "PYTHONPATH": "/path/to/your/modules"
  }
}

do_executeで実行した結果を計算し返します。
do_completeは、タブを押したときの補完する内容を返します。

OS	作成場所の例
Windows	C:\Anaconda3\Lib\site-packages
Ubuntu	/usr/local/lib/python3.4/dist-packages

試してみる

"jupyter notebook"で起動し、[New]から[KeyValue]を選んでください。
"key1 value1"といれて実行(Shift+Enter)してください。
"key1"といれて実行すると"value1"と出ます。
"key2 value2"といれて実行してください。
"?"と実行するとキー一覧が出ます。
"k"まで入力して[Tab]を押すと、候補がでます。

Dockerイメージ

簡単に確認できるように、dockerイメージ(tsutomu7/keyvalue)を用意しました。
下記のように確認できます。

ubuntu

docker run -it --rm tsutomu7/keyvalue

上記実行後、"http://ホストのIPアドレス:8888"(例えば、"http://172.17.0.2:8888" )を開いてください。

Jupyterのkernelを作ってみる