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title: '2022/10/22 PyData Osaka Meetup #26 （最近のJupyter）'
tags: [Meetup]

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# 2022/10/22 PyData Osaka Meetup #26 （最近のJupyter）
###### tags: `Meetup`

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## PyData Osakaの紹介

PyData Osakaのウェブサイト https://osaka.pydata.org/

スライドへのリンク https://docs.google.com/presentation/d/1rjxxqk91ji09stdaOlS9Cf6OPu7v2XUZ13e58FpX1oc/edit?usp=sharing

## 海外の Jupyter コミュニティの情報等

https://docs.google.com/presentation/d/1JPIVaGlPqZ2TKVv0Z_qdaNR5iE-ULJXMD4CWJPE1gPY/edit?usp=sharing

## Jupyterlite関連の紹介

https://www.hiromasa.info/posts/26/

## Zoom について

気軽に音声、ビデオオンオフしていただいて問題ありません。
発表の途中で口頭で質問してくださっても問題ありません。

## 事後アンケート

発表直後にご回答いただけると幸いです。

https://forms.gle/H9tbah1z2oRB1i6TA

### アンケートを参考にした今後

- 発表者になるためのワークフローは？
  - osaka.pydata.org に書かれているといいかも。

## 本日のタイムテーブル

|時間|内容|詳細|
|---|---|---|
|13:00-13:05| PyData Osakaの紹介 (@kozo2)||
|13:05-13:30| 海外のJupyter コミュニティの情報等 (@kozo2) | 近年の(Jupyterのような) 科学計算関連ソフトウェアの海外のコミュニティ運営は、日本では馴染みが無いと思われる「型」でもって行われています。 このトークではその「型」が、Jupyterにおいてはどのようなものかを、Jupyter blogの記事の翻訳記事を読みながら紹介します。|
|13:30-14:00| JupyterLite の紹介 (@wrist) |サーバ環境を必要とせず、ブラウザのみで動作するJupyter環境であるJupyterliteについて、関連するJupyter blogの記事の翻訳記事を読みながら紹介します。 https://www.hiromasa.info/posts/26/|
|14:00-14:10| 休憩 ||
|14:10-14:40| JupyterLite の実践 (@wrist) |前半で紹介したJupyterliteを実際に静的ページとして生成し、GitHub Pagesに設置した実例について紹介します。|
|14:40-15:00| ネットワーキング ||

## 本日の内容のメモ(誰でもなんでも書き込み可)

* 西田さんの翻訳記事
    * [jupyterイベントの最新情報の翻訳記事](https://medium.com/pydata-osaka/jupyter-%E3%82%A4%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%88%E3%81%AE%E6%9C%80%E6%96%B0%E6%83%85%E5%A0%B1-2117723f73bf)
    * [Jupyter Community Workshop: プロポーザル募集の翻訳記事](https://medium.com/pydata-osaka/jupyter-community-workshops-%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%82%B6%E3%83%AB%E5%8B%9F%E9%9B%86-80fc1492137b)

* Gayle Ollingtonさんはどんな人？
  * [Linkedin](https://www.linkedin.com/in/gayle-ollington-77496720/) （多分この人？）
* [NumFocusのスタッフ一覧](https://numfocus.org/community/people)
* 寄附を集めるのは大変そうなので、それが無くてもできることはないか？
  * 同感。日本で501c3みたいのを期待するのは無理そうとは思う。




* Pyodide, import matplotlib.pyplotとするとめっちゃ時間かかる
  * 「import matplotlib.pyplotとすると」というより「最初のセルは」めっちゃ時間かかる、なのかも？
    * ためしに 1+1 セルを実行した後に「import matplotlib.pyplotとすると」すぐに終わった
    * 後述の方のようにブラウザ依存の要素もある？
  * 最初に時間かかる要因が何なのか興味。マシンスペックとか関係ある？
    * 最初に Pyodide をダウンロードしているらしい。それが結構大きいらしい。
  * M2MBA, Safariだとプロンプトが返ってこなかったけど, Chromeだと一瞬でインポートできた, plotもできた
    * safariはWASM以外も色々残念、、、
* ブログ読むより説明を聞いた方が楽なので助かります

* scipy が サーバレス+ブラウザだけ で使えるのはインパクトでかいかもしれない。 scipy は何でもできる印象あるので。
    * 何らかのリミテーションあったりしないのだろうか？と勘繰ってしまう。
* [WebAssemblyとPyodideの関係, このページの図が分かりやすいかも](https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2205/09/news161.html)
* 大橋さんの発表をZoomで見ているとデスクトップ上でどこが自分で操作できるブラウザか分かんなくなる
* JSほとんど触ったことないけどJupyterで使えれば学習のモチベーションが湧くかも
* DrawioのJupyter拡張を知りませんでした、賢くなった
* https://jupyter.org/try-jupyter/lab/ でデータをダウンロード／データを作ったらしたらどこにデータが残る(?)のだろう？ 
  * ダウンロードしたファイルはブラウザのストレージに保存される仕様だと思います
  * :+1: 
* 分析結果の共有も簡単にできそう？特に非エンジニアに
  * 大橋さんの翻訳記事の「幅広いユースケース」節でそれについて言及がされていますね！
    * 読んでみます、ありがとうございます

* ワイドモニタ羨ましいです。

* ここでnumpyがサーバレス+ウェブブラウザで試せる！ ![](https://i.imgur.com/D56fR7T.png)
* C拡張のパッケージをPyodideでビルドしようと頑張ってみましたが、難しかったです