背景

jupyter notebookをデータ分析に使った際に、その結果をある程度再現可能なものにしたい
毎回頭から実行するのも面倒、またワンクリックで簡単に結果を見れるようにしたい
notebookを書くことで、ダッシュボードを作る代わりにならないか

結論

nbconvertで出来ます
nbconvertをうまく使えば作成した画像だけ保存のようなこともできる
基本的には
https://nbconvert.readthedocs.io/en/latest/nbconvert_library.html
を参照すればOK。
コマンドラインからはjupyter nbconvert --to html --execute test.ipynb で一発で出来る.inplaceでやったりpdfにしたりとかもできる。

以下はソースコード上で実行したい、さらに細かい作業を行いたい場合の方法。

頭から末尾まで実行する

nbconvert.preprocessors のExecutePreprocessor を使えばできる。

import nbformat
from nbconvert.preprocessors import ExecutePreprocessor

input_name = "test.ipynb"
output_name = "out.ipynb"
with open(input_name) as f:
    nb = nbformat.read(f, as_version=4)
ep = ExecutePreprocessor(timeout=500)
ep.preprocess(nb,resources={'metadata': {'path': '/'}})
with open(output_name, "w") as f:
    nbformat.write(nb, f)

notebook をHTMLに変換

html_exporter = HTMLExporter()
html_exporter.template_name = 'classic'
body, resources = html_exporter.from_notebook_node(nb)

bodyに,HTMLが文字列として格納されるので、普通にファイルに保存してやればOK。

もう少し中身を見てみる（画像保存、notebookを書き換えて実行）

nbformatで読み込んだnotebookは辞書になっており、'cells'で、実際のセルにアクセスできる。
例えばこんなセルは

from datetime import datetime
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd 
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
print(datetime.now())

以下のような感じで保存されている。sourceを適当に編集してやれば自動的な置換なども可能。（データセットのパスを変えたり、機密情報を入れたり隠したりには使えるかもしれない。）

{'cell_type': 'code',
 'execution_count': 10,
 'metadata': {},
 'outputs': [{'name': 'stdout',
   'output_type': 'stream',
   'text': '2021-05-23 20:31:25.888013\n'}],
 'source': 'from datetime import datetime\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport pandas as pd \nfrom sklearn.datasets import load_iris\n\niris = load_iris()\ndf = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)\nprint(datetime.now())'}

画像はcellの中のoutputsなる配列に格納されている。BASE64でエンコードされているので読み込むには以下のような感じにする。(1番目のセルに画像が保存されているときの例。)
以下のようなセルには

plt.plot(np.random.rand(100))

以下のようにすれば画像をよみこんだりできる。

out = nb['cells'][1]['outputs'][1]['data']['image/png']
img = Image.open(io.BytesIO(base64.b64decode(out)))

RSTExporterを使うともう少し取り出しやすい形で画像を変換できる。

from nbconvert import RSTExporter
exporter = RSTExporter()
body, resources =exporter.from_notebook_node(nb)
img = Image.open(io.BytesIO(resources['outputs']['output_1_1.png']))