crosscompass/ihaskell-notebook

ihaskell-notebook

![Binder]([***]

一个社区Jupyter Docker Stacks镜像。在Docker镜像中提供Jupyter https://github.com/gibiansky/IHaskell%E5%86%85%E6%A0%B8%EF%BC%8C%E5%8F%AF%E4%B8%8E%E5%85%B6%E4%BB%96Jupyter Docker Stacks良好组合。镜像发布于https://hub.docker.com/r/crosscompass/ihaskell-notebook%E3%80%82

使用以下shell命令立即docker run最新镜像，然后打开http://localhost:8888即可试用Jupyter笔记本。主机上的当前工作目录将挂载到JupyterLab中的 Home / pwd 目录。

bash
docker run --rm -p 8888:8888 -v $PWD:/home/jovyan/pwd --name ihaskell_notebook crosscompass/ihaskell-notebook:latest jupyter lab --LabApp.token=''

或使用podman：

bash
podman run --privileged --userns=keep-id --rm -p 8888:8888 -v $PWD:/home/jovyan/pwd --name ihaskell_notebook crosscompass/ihaskell-notebook:latest jupyter lab --LabApp.token=''

镜像概述和主要用途

该镜像为Haskell开发者提供了基于Jupyter的交互式编程环境，集成了IHaskell内核与JupyterLab，支持在浏览器中编写、运行和分享Haskell代码。适用于Haskell学习、数据可视化、科学计算及教学场景，可与其他Jupyter Docker Stacks镜像灵活组合，满足不同的功能需求。

核心功能和特性

该镜像包含以下组件：

• JupyterLab 2 - Jupyter的下一代用户界面
• https://github.com/gibiansky/IHaskell Jupyter内核 - 支持Haskell语言的交互式编程
• 用于IHaskell.Display的Haskell库：
  • ihaskell-aeson - 支持Aeson JSON显示
  • ihaskell-blaze - 支持Blaze HTML显示
  • ihaskell-gnuplot - 支持gnuplot图表显示
  • ihaskell-juicypixels - 支持JuicyPixels图像显示
  • ihaskell-graphviz - 支持Graphviz图形显示
  • ihaskell-diagrams - 支持diagrams绘图显示
  • ihaskell-charts - 支持https://github.com/timbod7/haskell-chart/wiki%E5%9B%BE%E8%A1%A8%E6%98%BE%E7%A4%BA
  • ihaskell-hatex - 支持http://daniel-diaz.github.io/projects/hatex/hatex-guide.html LaTeX显示
  • https://github.com/DougBurke/hvega - 支持Vega/Vega-Lite渲染（JupyterLab原生支持）
• Haskell Stack包管理器，包含Glasgow Haskell Compiler

使用场景和适用范围

• Haskell语言学习与教学
• 数据科学与可视化任务
• 交互式Haskell代码开发与测试
• 与其他Jupyter生态系统工具集成的Haskell项目

详细使用方法和配置说明

IHaskell.Display

JupyterLab容器中预装了一些IHaskell.Display实例库。

已安装的库主要来自https://github.com/gibiansky/IHaskell/tree/master/ihaskell-display%EF%BC%8C%E5%9C%A8%E6%9E%84%E5%BB%BAJupyterLab Docker镜像时选择了当时可正常工作的库。可尝试安装其他IHaskell/ihaskell-display库，它们将从容器中的/opt/IHaskell源代码构建：

bash
stack install ihaskell-magic

查看容器中/opt/stack/global-project/stack.yaml可了解/opt/IHaskell源代码信息。

使用ghc-pkg命令查看已安装的库：

bash
stack exec ghc-pkg -- list | grep ihaskell
    ihaskell-0.9.1.0
    ihaskell-aeson-0.3.0.1
    ihaskell-blaze-0.3.0.1
    ihaskell-gnuplot-0.1.0.1
    ihaskell-hvega-0.2.0.0
    ihaskell-juicypixels-1.1.0.1
    ...

Stack全局项目

ihaskell可执行文件、ihaskell库、ghc-parser库和ipython-kernel库在Stack全局项目级别构建并安装于/opt/stack/global-project。此设计选择在https://github.com/gibiansky/IHaskell/issues/715#issuecomment-338580095%E4%B8%AD%E8%AE%A8%E8%AE%BA%E3%80%82

这意味着ihaskell环境对Docker容器中所有挂载目录的用户都可用，因此可在任何目录中保存和运行.ipynb笔记本文件，这是该IHaskell Docker镜像的主要优势之一。Jupyter笔记本的当前工作目录始终是笔记本保存的目录。

Stack全局项目的resolver由IHaskell项目resolver决定，所有包含的Haskell库均使用该Stack resolver构建。

可使用stack install安装库。例如，若遇到如下笔记本错误：

<interactive>:1:1: error:
   Could not find module ‘Numeric.LinearAlgebra’
   Use -v to see a list of the files searched for.

可在容器终端中安装缺失的包：

bash
stack install hmatrix

或在笔记本中使用https://github.com/gibiansky/IHaskell/wiki#shelling-out%EF%BC%9A

:!stack install hmatrix

然后⭮重启IHaskell内核。

可在笔记本顶部创建包依赖列表：

:!stack install hmatrix
import Numeric.LinearAlgebra
ident 3

(3><3)
 [ 1.0, 0.0, 0.0
 , 0.0, 1.0, 0.0
 , 0.0, 0.0, 1.0 ]

注意：首次运行笔记本时，包会被安装，但内核无法加载它们，必须⭮重启内核才能加载新安装的包。

本地Stack项目

可在包含stack.yaml的Stack项目PWD中运行IHaskell .ipynb。

应将容器中Stack全局项目/opt/stack/global-project/stack.yaml的全部内容复制到本地项目的stack.yaml作为起点。这将提供与全局项目IHaskell安装相同的resolver，并允许从IHaskell和IHaskell/ihaskell-display安装库。可在本地项目stack.yaml中为不在Stack resolver中的包添加extra-deps。

不建议在PWD中使用与/opt/stack/global-project/stack.yaml中resolver不同的stack.yaml运行IHaskell .ipynb。

配置stack.yaml后，运行:! stack build，然后⭮重启IHaskell内核。

系统GHC

IHaskell Stack resolver指定的GHC版本也安装在容器的系统级别（即位于可执行文件PATH中）。

本地构建Dockerfile

make build

与Docker Stacks组合

可将IHaskell Dockerfile基于其他Jupyter Docker Stack镜像构建，例如scipy-notebook：

docker build --build-arg BASE_CONTAINER=jupyter/scipy-notebook --rm --force-rm -t ihaskell_scipy_notebook:latest .

参考链接与致谢

Hackage上的IHaskell

Stackage上的IHaskell

https://github.com/gibiansky/IHaskell/wiki

Tikhon Jelvis的《何时Haskell在数据科学中比R或Python更有用？》

datahaskell.org

https://github.com/jamesdbrock/learn-you-a-haskell-notebook

此Docker镜像由东京Cross Compass制作。