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Carnets Jupyter

Dernière mise à jour le - Available in English

The Jupyter Notebook integration for CoderPad allows you to utilize one of four versions of this popular data science platform.

1) Minimal notebook

This Pad is running a Jupyter instance, built off of the jupyter/minimal-notebook Docker image provided by Jupyter Docker Stacks. Not much is provided out of the box with this image, but you can customize it to your needs by installing the packages you require.

2) SciPy notebook

This Pad is running a Jupyter instance, built off of the jupyter/scipy-notebook Docker image provided by Jupyter Docker Stacks. This image includes popular packages from the scientific Python ecosystem:

3) R notebook

This Pad is running a Jupyter instance, built off of the jupyter/r-notebook Docker image provided by Jupyter Docker Stacks. This image includes popular packages from the R ecosystem:

4) TensorFlow notebook

This Pad is running a Jupyter instance, built off of the jupyter/tensorflow-notebook Docker image provided by Jupyter Docker Stacks. This image includes popular packages from the scientific Python ecosystem, as well as the tensorflow machine learning library:

Chaque notebook sera préchargé avec différentes bibliothèques, vous pouvez trouver plus d'informations sur les bibliothèques spécifiques dans la documentation de Jupyter.

Pour travailler avec des carnets Jupyter dans CoderPad, vous pouvez soit ouvrir un pad, et sélectionner l'une des versions de carnet dans le menu déroulant...

Le menu des langues est affiché en pad et la section des ordinateurs portables est mise en évidence.

Vous pouvez également créer une question basée sur Jupyter en sélectionnant une version dans l'assistant de question et en modifiant le contenu si nécessaire.

L'assistant de questions avec le menu déroulant des langues ouvert et la section des carnets en surbrillance.

Lorsque vous ou votre candidat ouvrez votre Jupyter Notebook pad, vous obtenez une version intégrée à pad qui fonctionne de la même manière que dans la boîte - vous disposez de toutes les mêmes fonctionnalités et caractéristiques que les versions que vous avez utilisées en dehors de CoderPad Interview.

Cependant, vous bénéficierez des fonctionnalités de CoderPad, par exemple la possibilité de collaborer avec un candidat par vidéo, de prendre des notes privées que le candidat ne peut pas voir et d'utiliser le mode dessin.

✅ La lecture n'est pas encore disponible avec Jupyter, mais le carnet sera toujours disponible pour examen.

Real Time Collaboration

We’ve included the jupyter-collaboration extension, which allows for multiple users to edit and interact with a notebook at the same time. Note: currently, all users are anonymously named in Jupyter, but we hope to fix this soon!

Container Limits

The container running your application has a few limitations. Currently, we don’t limit your CPU usage, though this may change in future. In addition to CPU, we monitor the network bandwidth that is consumed, and limit you to 75mb for the duration of the container. Finally, we limit the amount of memory accessible to each container to 0.5 GB.

Are there any libraries or settings we missed? Feel free to email us with suggestions!