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Jupyter 通讯协议

环境设置​

如果我想研究 jupyter 的服务端和客户端交互，应该怎么设置环境？ 特别地，我想把 zmq 的消息打印出来供我研究 并且，我想用 nix (flake) 使得这个环境可以简单复现 用中文回复

好的，这是一个使用 Nix Flake 配置 Jupyter 环境以观察 ZMQ 消息的方案。

  1. 创建 flake.nix 文件:

    {
      description = "Jupyter ZMQ inspection environment";

      inputs = {
        nixpkgs.url = "github:NixOS/nixpkgs/nixos-unstable"; # 或者指定一个稳定版本
      };

      outputs = { self, nixpkgs }:
        let
          # 支持的系统
          supportedSystems = [ "x86_64-linux" "aarch64-linux" "x86_64-darwin" "aarch64-darwin" ];
          # 为每个支持的系统生成 pkgs
          pkgsFor = system: import nixpkgs { inherit system; };
        in
        {
          # 为每个系统提供开发环境
          devShells = nixpkgs.lib.genAttrs supportedSystems (system:
            let
              pkgs = pkgsFor system;
              # 定义包含 jupyter 组件的 Python 环境
              pythonEnv = pkgs.python3.withPackages (ps: with ps; [
                ipykernel       # Jupyter 内核
                jupyter-client  # Jupyter 客户端库
                jupyter-console # 简单的文本客户端，便于观察
                pyzmq           # ZeroMQ 的 Python 绑定
                # 如果需要 Web 界面，可以取消注释 notebook 或 jupyterlab
                # notebook
                # jupyterlab
              ]);
            in
            pkgs.mkShell {
              name = "jupyter-zmq-dev";
              # 将 Python 环境加入开发环境
              packages = [
                pythonEnv
              ];
              # (可选) 进入环境时的提示信息
              shellHook = ''
                echo "已进入 Jupyter ZMQ 调试环境。"
                echo "要查看 ZMQ 消息，请使用 '--debug' 标志启动 jupyter 组件。"
                echo "例如，启动一个控制台客户端："
                echo "  jupyter console --debug"
                echo "注意观察输出中包含 'ZMQ' 或 'KernelClient' 相关的调试信息。"
              '';
            }
          );
        };
    }

  2. 使用方法:

    • 将上述内容保存为 flake.nix 文件。
    • 在包含 flake.nix 的目录中，运行 nix develop 命令进入该环境。
    • 进入环境后，根据 shellHook 的提示操作。

  3. 观察 ZMQ 消息:

    • 在 Nix 环境中，运行 jupyter console --debug。
    • 执行一些简单的 Python 代码（例如 a = 1, print(a)）。
    • 在终端的输出中，查找包含 DEBUG 级别的日志，特别是那些与 KernelClient、ZMQ、Channel (如 shell, iopub, control, stdin, hb) 相关的日志。这些日志会显示消息的发送和接收情况。

    示例输出片段（可能包含类似内容）：

    [D 2023-10-27 10:30:00.123 KernelClient] Connecting to: tcp://127.0.0.1:54321
    [D 2023-10-27 10:30:00.456 ZMQChannelsHandler] Received message on shell channel: ...
    [D 2023-10-27 10:30:00.789 KernelClient] Sending message on shell channel: ...

这个 Flake 配置提供了一个包含必要 Jupyter 组件（内核、客户端库、控制台）和 ZMQ 绑定的隔离环境。通过 --debug 标志运行 jupyter console，你可以直接在终端看到客户端和内核之间通过 ZMQ 交换消息的详细日志记录。

有错误

❯ nix develop

error: flake 'path:/home/ayanamists/repo/handscript/jupyter_debug' does not provide attribute 'devShells.x86_64-linux.default', 'devShell.x86_64-linux', 'packages.x86_64-linux.default' or 'defaultPackage.x86_64-linux' Did you mean devShells?

你说得对，这个错误是因为 nix develop 默认查找名为 default 的开发环境，而之前的 flake 文件直接在系统名称下定义了 shell，没有 default 这一层。

请修改 flake.nix 文件，将 mkShell 的结果赋给 default 属性：

{
  description = "Jupyter ZMQ inspection environment";

  inputs = {
    nixpkgs.url = "github:NixOS/nixpkgs/nixos-unstable";
  };

  outputs = { self, nixpkgs }:
    let
      supportedSystems = [ "x86_64-linux" "aarch64-linux" "x86_64-darwin" "aarch64-darwin" ];
      pkgsFor = system: import nixpkgs { inherit system; };
    in
    {
      # 修改这里：为每个系统定义一个名为 default 的 shell
      devShells = nixpkgs.lib.genAttrs supportedSystems (system:
        let
          pkgs = pkgsFor system;
          pythonEnv = pkgs.python3.withPackages (ps: with ps; [
            ipykernel
            jupyter-client
            jupyter-console
            pyzmq
            # notebook
            # jupyterlab
          ]);
        in
        { # 添加这一层
          default = pkgs.mkShell { # 将 mkShell 放在 default 属性下
            name = "jupyter-zmq-dev";
            packages = [
              pythonEnv
            ];
            shellHook = ''
              echo "已进入 Jupyter ZMQ 调试环境。"
              echo "要查看 ZMQ 消息，请使用 '--debug' 标志启动 jupyter 组件。"
              echo "例如，启动一个控制台客户端："
              echo "  jupyter console --debug"
              echo "注意观察输出中包含 'ZMQ' 或 'KernelClient' 相关的调试信息。"
            '';
          };
        } # 添加这一层
      );
    };
}

改动说明:

在 outputs.devShells 的定义中，对于 genAttrs 生成的每个系统属性，我们现在返回一个包含 default 属性的 Attribute Set，并将原来的 pkgs.mkShell { ... } 作为 default 的值。

这样修改后，再运行 nix develop 命令应该就能成功进入环境了。

对，你说得对。 nix develop 默认会尝试加载名为 default 的开发环境。你在 flake.nix 中创建的开发环境名为 jupyter-zmq-dev。

你需要指定要加载的开发环境名称：

nix develop .#jupyter-zmq-dev

或者，如果你想让 nix develop 直接工作，可以将 flake.nix 中的 devShells 部分修改为：

          # ... inside outputs ...
          devShells = nixpkgs.lib.genAttrs supportedSystems (system:
            let
              pkgs = pkgsFor system;
              pythonEnv = pkgs.python3.withPackages (ps: with ps; [
                ipykernel
                jupyter-client
                jupyter-console
                pyzmq
                # notebook
                # jupyterlab
              ]);
            in
            { # <-- 添加花括号
              # 将 mkShell 的结果赋给 default 属性
              default = pkgs.mkShell {
                # name = "jupyter-zmq-dev"; # name 不再是必须的，但可以保留
                packages = [
                  pythonEnv
                ];
                shellHook = ''
                  echo "已进入 Jupyter ZMQ 调试环境 (default)。"
                  # ... (其余 shellHook 不变) ...
                '';
              };
            } # <-- 添加花括号
          );
          # ...

修改后，devShells.<system> 的值会是一个包含 default 属性的属性集。这样，直接运行 nix develop 就可以进入环境了。

选择哪种方式取决于你的偏好：

  1. 指定名称 (nix develop .#jupyter-zmq-dev)：更明确，特别是当你的 Flake 提供多个开发环境时。
  2. 使用 default：方便，可以直接运行 nix develop。

过程​

// User -> Kernel
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分析一下这次的求值过程

Okay, here's an analysis of the Jupyter kernel communication for evaluating 2 + 3:

  1. Client -> Kernel (shell): An execute_request is sent containing the code "2 + 3".
  2. Kernel -> All (iopub): Kernel broadcasts its status as "busy".
  3. Kernel -> All (iopub): Kernel broadcasts the input code "2 + 3" and execution_count: 4 via execute_input.
  4. Kernel -> All (iopub): Kernel broadcasts the execution result {"text/plain": "5"} via execute_result.
  5. Kernel -> Client (shell): Kernel sends an execute_reply indicating successful execution ("status": "ok").
  6. Kernel -> All (iopub): Kernel broadcasts its status as "idle", ready for new commands.