---
title: "Jupyter Notebooks"
id: "1346"
type: "page"
slug: "jupyter"
published_at: "2026-08-15T23:32:29+00:00"
modified_at: "2026-08-16T15:11:01+00:00"
url: "https://pastukhov.com/agents/analytics/docs/jupyter"
markdown_url: "https://pastukhov.com/agents/analytics/docs/jupyter.md"
excerpt: "Блок NotebookContent встраивает полноценный Jupyter Notebook прямо в отчёт — рядом с графиками и таблицами.…"
---

# Jupyter Notebooks

[https://pastukhov.com/agents/analytics/docs/jupyter.md](https://pastukhov.com/agents/analytics/docs/jupyter.md)

Блок NotebookContent встраивает полноценный Jupyter Notebook прямо в отчёт — рядом с графиками и таблицами. Сложная статистика, прогнозы и ML-модели живут там же, где бизнес-отчёт.

## Исполнение

- ноутбук исполняется через papermill + ipykernel;
- результат отображается рядом с остальными блоками отчёта;
- таймаут исполнения — 10 минут;
- у блока видны статус и время последнего сохранения.

## Автоматическое окружение

- Python 3 уже встроен в Docker-образ — ничего ставить на хост не нужно;
- сервис сам создаёт virtualenv при первом запуске ноутбука;
- зависимости ставятся из `data/requirements.txt` — файл засеивается при первом запуске, его можно дополнять своими библиотеками.

## Встроенные библиотеки

- **pandas** и **NumPy** — обработка данных;
- **Matplotlib** и **Seaborn** — визуализация;
- **SQLAlchemy** — доступ к базам данных.

## Шаблоны и хранение

- шаблоны ноутбуков: `basic`, `data-analysis`, `machine-learning`;
- два способа хранения: встроенный JSON ноутбука в блоке или внешний файл `.ipynb`;
- у блока отображается счётчик ячеек.

## Доступ к данным

Через SQLAlchemy ноутбук подключается к вашим базам, а файлы Lakehouse (Parquet, SQLite, Markdown) читаются напрямую из папки данных. Подробнее — в разделе [Lakehouse](/agents/analytics/docs/lakehouse)
.

[← Оглавление документации](/agents/analytics/docs)