这是一款响应式的Python笔记本，具有优秀的可复现性，原生支持Git，并可作为脚本或应用程序部署。
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Marimo 是一款响应式 Python 笔记本：运行单元格可与 UI 元素交互，marimo 会自动更新依赖于它的单元格（或将其标记为过时单元格），从而保持代码和输出的一致性。marimo 笔记本以纯 Python 格式存储，可作为脚本执行，也可作为应用程序部署。
为什么选择 marimo
- 🚀 功能齐全: 替代
jupyter、streamlit、jupytext、ipywidgets、papermill等更多工具 - ⚡️ 响应式: 运行一个单元格，marimo 会响应式地运行所有依赖单元格 或 将它们标记为陈旧
- 🖐️ 交互性: 绑定滑块、表格、图表等 UI 元素 到 Python——无需回调
- 🔬 可复现: 无隐藏状态，确定性执行
- 🏃♂️ 可执行: 作为 Python 脚本执行，通过命令行调整参数
- 🛜 可分享: 部署为交互式 Web 应用 或 幻灯片，通过 WASM 在浏览器中运行
- 🛢️ 为数据设计: 使用 SQL 查询数据框和数据库，过滤和搜索 数据框
- 🐍 支持 Git: 笔记本以
.py文件格式存储 - ⌨️ 现代编辑器: GitHub Copilot、AI 助手、vim 快捷键、变量浏览器，和 更多功能
pip install marimo && marimo tutorial intro在浏览器中运行在线体验平台！
跳转到快速起步，了解命令行工具。
Marimo 确保了您的代码、输出和程序的状态始的一致性，解决了与 Jupyter 等传统笔记本相关的许多问题。
独有的响应式设计 运行一个单元格，marimo 就会自动运行引用其变量的单元格，从而避免了手动重新运行单元格这一容易出错的工作。删除单元格，marimo 会从程序内存中删除其变量，消除隐藏状态。
与计算成本高昂的笔记兼容 marimo 允许你将运行时配置为 “懒惰”模式，将受影响的单元标记为过时单元，而不是自动运行它们。这样既能保证程序状态，又能防止意外执行昂贵的单元。
同步的 UI 元素 与滑块、下拉菜单和数据框转换器等 UI 元素交互，使用这些元素的单元格会自动以最新值重新运行。
高效运行 通过静态分析代码，marimo 只运行需要运行的单元。
动态的 Markdown 与 SQL 使用 Markdown 编写 Python 代码的输出动态进行更新的文档。同时，使用内置 SQL 引擎，可创建依赖于 Python 值的 SQL 查询，并针对数据框、数据库、CSV、Google Sheets 或其他任何内容执行查询，SQL 引擎会将结果返回为 Python 数据框。
即使笔记本（notebook）使用了 markdown 或 SQL，它仍然是纯 Python 程序。
确定性的执行顺序 笔记本的执行顺序是确定的，基于变量引用，而不是单元格在页面上的位置。根据你顺序逻辑来组织笔记本。
易用且强大 Marimo 集成了包括 GitHub Copilot、Ruff 代码格式化、HTML 导出、快速代码补全、VSCode 扩展、交互式数据框查看器等非常有用的功能。
安装 在终端运行以下代码：
pip install marimo # or conda install -c conda-forge marimo
marimo tutorial intro或者在 Gitpod 运行
单击此链接以在 Gitpod 工作区中打开存储库：
https://gitpod.io/#https://github.com/marimo-team/marimo
创建新的笔记本
使用以下命令创建或编辑笔记本
marimo edit运行应用 将笔记本作为网络应用程序运行，隐藏 Python 代码，且不可编辑：
marimo run your_notebook.py
作为脚本执行 在命令行中将笔记本作为脚本执行：
python your_notebook.py自动转换已有的 Jupyter 笔记本 通过命令行将 Jupyter 笔记本自动转换为 marimo 格式的笔记本
marimo convert your_notebook.ipynb > your_notebook.py对此，我们也有在线工具可供使用。
教程 列出所有的可用教程:
marimo tutorial --help请参阅我们文档中的FAQ部分。
Marimo 很容易上手，为高级用户提供了很大的空间。 例如，这是一个用 marimo 制作的 embedding 可视化工具 (示例视频):
参阅我们的 用户手册,
在 examples/ 文件夹下, 以及我们的精选示例。
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| 教程 | 自定义输入 | 自定义绘图 | 自定义布局 |
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marimo 是对 Python 笔记本的重塑，它是一个可复制、可交互、可共享的 Python 程序，而不是容易出错的 JSON 便笺。
我们相信，我们使用的工具会影响我们的思维方式--更好的工具，造就更好的思维。我们希望通过 marimo 为 Python 社区提供一个更好的编程环境，以便进行研究和交流；进行代码实验和分享；学习计算科学和教授计算科学。
我们的灵感来自于很多已有的项目, 特别是 Pluto.jl， ObservableHQ，和 Bret Victor's essays。 marimo 是向响应式数据流编程迈进的一大步。从 IPyflow，streamlit， TensorFlow， PyTorch， JAX，到 React，函数式、声明式和响应式编程的理念正在改善一系列工具。
