自分用。
各言語の安定して動作する Jupyter カーネルの一覧。安定性は時々刻々と変化するので、その都度更新する。
色々な言語のメモ書きやプレイグラウンドの環境として役に立つ。
ここに載っていないものはカーネルとして動作しないものや、単に自分が興味のない言語だったりする。

言語	カーネル
Python	IPyKernel
Julia	IJulia
R	IRKernel
Ruby	IRuby
PHP	Jupyter-PHP
JavaScript	tslab IJavaScript
TypeScript	tslab
Go	Gophernotes
Rust	EvCxR Kernel
Java	BeakerX IJava
Kotlin	jupyter-kotlin
Scala	almond BeakerX
Groovy	BeakerX
C++	ROOT
C#	.NET Interactive
F#	.NET Interactive
Raku	Jupyter-Perl6
Perl	IPerl
Bash	Bash
Zsh	Z shell
PowerShell	.NET Interactive PowerShell
Wolfram Language	Wolfram Language for Jupyter
Gnuplot	Gnuplot
Lua	ILua

C++ のカーネルとしては cling と xeus-cling もあるが、前者に対しては cling のバージョンアップで突然消えた (あった頃から不安定だった) し、後者のセットアップには miniconda が事実上必須。 miniconda の代わりに Anaconda を使うとうまく動作しない。 (余計なパッケージが多いから?) ROOT の方が間違えなく使えそう。
BeakerX は JVM 言語に対応したカーネルであるが、 Scala, Groovy はあまり動作が安定してない。 Kotlin はエラーで動作しなかったので非掲載。

インストール手順

それぞれのカーネルのリポジトリの説明通りにやれば大抵はセットアップができるのだが、一部のカーネルはうまくいかないので自分がうまくいった方法をまとめた。
ここで記述しているのは macOS の場合である。 Homebrew がインストールされ、 Jupyter もインストールされている前提で説明する。
基本的に pip を使用し、 Anaconda を使う方法はここでは紹介しない。

IPyKernel

カーネルのインストール

python3 -m pip install -q ipykernel

カーネルの追加

python3 -m ipykernel install --user --name=python

IJulia

環境のインストール

brew install julia
# cask 版より formula 版の方が個人的には使いやすかった

カーネルのインストール

julia -E '''
	import Pkg
	Pkg.add("IJulia")
'''

カーネルの追加

julia -E '''
	import Pkg
	ENV["JUPYTER"]="/usr/local/bin/jupyter"
	Pkg.build("IJulia")
'''

IRKernel

環境のインストール

brew install r

カーネルのインストール

R -q -e """
	install.packages('IRkernel',repos='https://cran.ism.ac.jp/')
"""

カーネルの追加

R -q -e """
	IRkernel::installspec()
"""

IRuby

環境のインストール

brew install ruby

# gem のパスは通しておく
source PATH="$PATH:/usr/local/lib/ruby/gems/3.0.0/bin"

カーネルのインストール

gem install ffi-rzmq
gem install iruby --pre

カーネルの追加

iruby register --force

Jupyter-PHP

環境のインストール

brew install php

php-zmq のインストール (既にインストールしていればこの手順は不要)

phpIni=`php --ini | grep -oE "\/.+\/php.ini"`
(
	git clone https://github.com/mkoppanen/php-zmq.git && \
	cd php-zmq && \
	phpize && \
	./configure && \
	make && \
	make install && \
	echo "extension=zmq.so" >> $phpIni
)
rm -rf php-zmq

カーネルの追加
- composer 2.x 以降を使うとエラーになるので (Jupyter-PHP自体の構成の不備で) composer 1.x をダウンロードしてきて使用する
- $PATH に色々な場所が含まれているとうまくいかなかったので、一時的に $PATH を必要最小限にする
- カーネルの構成後、 pkgs ディレクトリの挙動が謎なので適当に直す

(
	PATH="/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin" && \
	mkdir Jupyter-PHP && \
	cd Jupyter-PHP && \
	nscurl -L -o installer.phar "https://litipk.github.io/Jupyter-PHP-Installer/dist/jupyter-php-installer.phar" && \
	nscurl -L -o composer.phar "https://getcomposer.org/composer-1.phar" && \
	php installer.phar install -vvv ~/Library/Jupyter/kernels composer.phar && \
	cd ~/Library && \
	rm -rf jupyter-php/pkgs && \
	mv Jupyter/kernels/jupyter-php/pkgs jupyter-php/pkgs && \
	rm -rf Jupyter-PHP
)

tslab

環境のインストール

brew install node
npm install -g typescript ts-node

カーネルのインストール

npm install -g tslab

カーネルの追加

tslab install --python=/usr/local/bin/python3

Ijavascript

環境のインストール

brew install node

カーネルのインストール

npm install -g ijavascript

カーネルの追加

ijsinstall

Gophernotes

環境のインストール

brew install go

カーネルのインストール

# インストール場所
gopath=`go env GOPATH`
gopherdata="$gopath/pkg/mod/github.com/gopherdata"

# 既存のインストールを削除
if [ -d "$gopherdata" ]; then
	find "$gopherdata" -name "gophernotes*" -depth 1 -exec sudo rm -rf "{}" \;
fi

GO11MODULE=on go get github.com/gopherdata/gophernotes

カーネルの追加

gopath=`go env GOPATH`
gopherdata="$gopath/pkg/mod/github.com/gopherdata"

gophernotes=`find "$gopherdata" -name "gophernotes*" -depth 1` && \
mkdir ~/Library/Jupyter/kernels/go && \
cd ~/Library/Jupyter/kernels/go && \
cp "$gophernotes/kernel/kernel.json.in" kernel.json && \
chmod +w kernel.json && \
cat kernel.json | sed -e "s|gophernotes|$gopath/bin/gophernotes|g" > kernel.json

BeakerX

環境のインストール

# 既に別の JDK をインストールしているのであればこの手順は不要
brew install openjdk
sudo ln -s /usr/local/opt/openjdk/libexec/openjdk.jdk /Library/Java/JavaVirtualMachines/brew-openjdk.jdk

カーネルのインストール

# 公式には Anaconda を使う方法が提示されているが、 pip でも構成できる。

python3 -m pip install beakerx-kernel-java beakerx-kernel-scala beakerx-kernel-groovy

カーネルの追加

sp=`python -c """
	import site
	print (site.getsitepackages()[0],end='')
"""`

ll=(java scala groovy)
for [ $lang in "${ll[@]}" ]; do
	jupyter kernelspec install "$sp/beakerx_$lang/kernel" --user --name=$lang
	k="$HOME/Library/Jupyter/kernels/$lang"
	cat "$k/kernel.json" | sed "s/\$PATH/\"$k\"/" > "$k/kernel.json"
done

IJava

環境のインストール

# 既に別の JDK をインストールしているのであればこの手順は不要
brew install openjdk
sudo ln -s /usr/local/opt/openjdk/libexec/openjdk.jdk /Library/Java/JavaVirtualMachines/brew-openjdk.jdk

カーネルの追加

# 最新バージョンを取得
version=`curl -Ls -o /dev/null -w %{url_effective} "https://github.com/SpencerPark/IJava/releases/latest" | grep -oE "[0-9\.]+$"`

mkdir IJava && \
cd IJava && \
nscurl -L "https://github.com/SpencerPark/IJava/releases/download/v#{version}/ijava-$version.zip" | tar xf - && \
python3 installer.py --user
cd ../ && rm -rf IJava

jupyter-kotlin

環境のインストール

# 既に別の JDK をインストールしているのであればこの手順は不要
brew install openjdk kotlin
sudo ln -s /usr/local/opt/openjdk/libexec/openjdk.jdk /Library/Java/JavaVirtualMachines/brew-openjdk.jdk

カーネルのインストール

python3 -m pip install kotlin-jupyter-kernel

カーネルの追加

# カーネルをインストールした時点で自動的に追加されるっぽいが、不安定で手動で追加するのが難しそうなので、ここでは手動でカーネルを作るコマンドを説明する

mkdir ~/Library/Jupyter/kernels/kotlin
printf '''
	{
		"display_name":"Kotlin",
		"language":"kotlin",
		"interrupt_mode":"message",
		"argv":["python3","-m","run_kotlin_kernel","{connection_file}"],
		"metadata":{
			"jar_path_detect_command":["python3","-m","kotlin_kernel","detect-jars-location"]
		}
	}
''' > ~/Library/Jupyter/kernels/kotlin/kernel.json

almond

環境のインストール

# 既に別の JDK をインストールしているのであればこの手順は不要
brew install openjdk scala
sudo ln -s /usr/local/opt/openjdk/libexec/openjdk.jdk /Library/Java/JavaVirtualMachines/brew-openjdk.jdk

カーネルの追加

nscurl -L -o coursier "https://git.io/coursier-cli"
chmod +x coursier
./coursier launch -M almond.ScalaKernel --fork almond -- --install
rm -f coursier

ExCvR Kernel

環境のインストール

# 単体の rust ではなく、 rustup を使用する。混乱を引き起こす可能性があるので rust をインストールしているのであればアンインストールしておくべき。

brew install rustup-init

# rustup のパスを通しておく
source PATH="$PATH:$HOME/.cargo/bin"

カーネルのインストール

cargo install evcxr_jupyter

カーネルの追加

evcxr_jupyter --install

ROOT

環境のインストール

brew install root

カーネルの追加

kernel="/usr/local/opt/root/etc/root/notebook/kernels/root"

jupyter kernelspec install --user "$kernel"

.Net Interactive

環境のインストール

brew install dotnet

カーネルのインストール

dotnet tool install -g --add-source "https://pkgs.dev.azure.com/dnceng/public/_packaging/dotnet-tools/nuget/v3/index.json" Microsoft.dotnet-interactive

カーネルの追加

dotnet interactive jupyter install

IPerl6

環境のインストール

brew install rakudo-star

カーネルのインストール

zef install Jupyter::Kernel

カーネルの追加

jkr="/usr/local/opt/rakudo-star/share/perl6/site/bin/jupyter-kernel.raku"

"$jkr" --generate-config --location="$HOME/Library/Jupyter/kernels/raku"

IPerl

環境のインストール

brew install perl cpanm

カーネルのインストール

cpanm --build-args OTHERLDFLAGS= ZMQ::LibZMQ3 && \
cpanm Markdown::Pod --force && \
cpanm Devel::IPerl && \
rm -rf ~/.cpanm
# Markdown::Pod はインストール後の自動テストのステップが常に失敗する。失敗してもインストールを続けるために --force オプションを付加する。

カーネルの追加

/usr/local/opt/perl/bin/iperl --version
# iperl コマンドを実行したときにカーネルがないことを検知してインストールしてくれる。だからバージョン確認とかが穏当だろう。

Bash

環境のインストール

brew install bash

カーネルのインストール

python3 -m pip install -q bash_kernel

カーネルの追加

python3 -m bash_kernel.install --user

Z shell

環境のインストール

brew install zsh

カーネルのインストール

python3 -m pip install -q zsh_jupyter_kernel

カーネルの追加

python3 -m zsh_jupyter_kernel.install --user

Wolfram Language for Jupyter

環境のインストール

コマンド wolframscript が使えるように設定。例えば Wolfram Engine for Developers とかをインストールすれば使える。
macOS であれば /Applications/Wolfram Engine.app/Contents/Resources/Wolfram Player.app/Contents/MacOS にパスを通しておく。

何故か Visual Studio Code でこのカーネルのノートブックを開くと Wolfram Engine のアクティベーションに失敗するようになる。
カーネルのインストール

cd ~/Library
git clone "https://github.com/WolframResearch/WolframLanguageForJupyter.git"

カーネルの追加

cd ~/Library/WolframLanguageForJupyter
./configure-jupyter.wls add

Gnuplot

環境のインストール

brew install gnuplot

カーネルのインストール

python3 -m pip install -q gnuplot_kernel

カーネルの追加

python3 -m gnuplot_kernel install --user

ILua

環境のインストール

brew install lua

カーネルのインストール

python3 -m pip install -q --user ilua