Abstract¶
Когда всё настроено, ежедневная работа сводится к простому циклу
# Anaconda Prompt: (base) C:\Users\YOUR_USERNAME>
conda activate ds-book # перейти в целевое окружение
(ds-book) C:\Users\YOUR_USERNAME>D: # перейти на диск проекта
(ds-book) D:\>cd GitHub\Books\Learning-SQL # перейти в папку проекта
jupyter lab # запуск Jupyter Lab
# Git Bash: YOUR_USERNAME@COMPUTER MINGW64 ~
$ conda activate ds-book # активировать окружение
$ cd /d/GitHub/Books/Learning-SQL # перейти в папку проекта
$ jupyter book start # запуск локального сайта
# Ctrl + C освободить терминал для Git
$ git add .
$ git commit -m "docs: finished chapter 2"
$ git push # отправка изменений на GitHubОднако, если было произведено изменение структуры папок (потому что вдруг поняли, что лучше иначе), то придется очистить кэш сборки и пересобрать сайт.
Пересборка¶
# Находясь в корне репозитория
jupyter book clean --all # Полностью удаляет папку _build и кэш
jupyter book build --all # Пересобирает все страницы с нуля
jupyter book start # Запускает локальный веб-серверjupyter book clean --all
Стирает оба уровня памяти под корень. Полностью удаляет и папку _build, и скрытую базу данных кэша выполнения кода. После выполнения clean --all Jupyter Book забывает вообще всё.
jupyter book build --all
Работает по принципу всё или ничего. Компилирует проект в максимально строгом режиме (именно так, как это будет делать сервер GitHub). Если в структуре или коде есть критическая ошибка, сборка сразу же упадет (завершится с ошибкой). Это гарантирует выявление проблемы до отправки кода в репозиторий.
jupyter book start
Создана для комфортной работы. Если допустили ошибку (например, опечатались в имени файла в toc.yml, указали неверную ссылку на другую главу или сломали структуру MyST-блока), start не остановит работу. Утилита просто выведет предупреждение (Warning) в терминал, закроет глаза на ошибку и продолжит держать сервер запущенным, чтобы мы могли спокойно писать текст дальше.