IPYNB से PDF

IPYNB फ़ाइल एक Jupyter Notebook है: एक JSON दस्तावेज़, जो पूरे कामकाजी सत्र को सेल की एक क्रमबद्ध सूची के रूप में सहेजता है। हर सेल तीन में से एक क़िस्म की होती है — markdown सेल, जिनमें कथात्मक इबारत, शीर्षक, टेबल और LaTeX गणित होता है; code सेल, जिनमें चलाया जा सकने वाला स्रोत और पिछली बार चलाने के आउटपुट होते हैं; और raw सेल, जो बिना छुए आगे बढ़ जाती हैं और अक्सर किसी प्रकाशन पाइपलाइन के लिए YAML फ़्रंट मैटर होती हैं। code सेल अपनी execution count भी साथ लिए चलती हैं, और Jupyter इसी को In [3] तथा Out[3] के रूप में दिखाता है। चूँकि .ipynb JSON है, GitHub उसे रेंडर कर सकता है पर उसके अलावा शायद ही कुछ और, और जिसे बस विश्लेषण पढ़ना है उसके साथ साझा करने के लिए यह ख़राब फ़ॉर्मैट है। PDF में बदलना इसे ठीक कर देता है। यह कन्वर्टर तीनों क़िस्म की सेल अपने-आप पढ़ता है, इसलिए आपको यह सोचना ही नहीं पड़ता कि कौन-सी कौन-सी है।

भीतरी निर्यात रास्ता (File → Save and Export Notebook As → PDF, या jupyter nbconvert --to pdf) आपके नोटबुक को LaTeX से गुज़ारता है। अगर TeX Live, MiKTeX या Pandoc इंस्टॉल नहीं है तो आपको वही कुख्यात "500: Internal Server Error" या nbconvert failed: xelatex not found संदेश मिलता है, और एक दस्तावेज़ निर्यात करने के लिए पूरा TeX वितरण इंस्टॉल करना कई गीगाबाइट का काम है। नया nbconvert --to webpdf देता है, जो इसके बजाय बिना सिर वाले ब्राउज़र से रेंडर करता है, पर उसका मतलब है एक और इंस्टॉल और एक ब्राउज़र डाउनलोड। यह टूल वही शॉर्टकट बिना किसी इंतज़ाम के लेता है: वह नोटबुक का JSON सीधे पढ़ता है और आपके ब्राउज़र में एक PDF इंजन से PDF लिख देता है। न LaTeX, न कोई ब्राउज़र, न pip install, न कोई टेम्पलेट चुनना।

नोटबुक की PDF तभी काम की है जब वह वे हिस्से बचाए रखे जो आपने सचमुच चलाए थे। markdown सेल अपना शीर्षक-क्रम, मोटा और तिरछा टेक्स्ट, लिंक, एक-दूसरे के भीतर सूचियाँ, उद्धरण, आड़ी रेखाएँ और GFM टेबल बनाए रखती हैं। code सेल अपनी हाशिया-दूरी बनाए रखती हैं और भाषा-अनुसार सिंटैक्स हाइलाइटिंग पाती हैं, पेज की चौड़ाई पर लपेटी हुई, ताकि कुछ कटे नहीं। आउटपुट क़िस्म के हिसाब से सँभाले जाते हैं: stdout धाराएँ सादे समान-चौड़ाई फ़ॉन्ट में रेंडर होती हैं, stderr को चेतावनी वाला रंग मिलता है, execution नतीजों पर Out[n] का लेबल लगता है, और ग़लतियों के traceback लाल ब्लॉक में आते हैं, जिसकी पहली लाइन पर अपवाद का नाम और संदेश होता है। चार्ट और तस्वीरें — PNG, JPEG और SVG — अपने मूल रिज़ॉल्यूशन पर एम्बेड होती हैं। pandas DataFrame text/html के रूप में आते हैं और उन्हें सीमाओं तथा हेडर रो वाली असली PDF टेबल के रूप में दोबारा बनाया जाता है, न कि ज़्यादातर कन्वर्टरों की तरह चपटा करके टेक्स्ट में बदला जाता है। markdown सेल का LaTeX ठीक से सजाया जाता है, और Mermaid आरेख भी बनाए जाते हैं।

किसी स्क्रिप्ट वाली पाइपलाइन के भीतर nbconvert ही सही टूल है: वह दोहराया जा सकता है, टेम्पलेट लेता है, और CI में चल सकता है। वह तब ग़लत टूल है जब आपको अभी, इसी वक़्त एक PDF चाहिए, ऐसी मशीन पर जहाँ LaTeX इंस्टॉल नहीं है, या जब Jupyter अपग्रेड करने के बाद टेम्पलेट मेल नहीं खाता। आम शिकायतें — jupyter pdf में आउटपुट ग़ायब, निर्यात से तस्वीरें छूट जाना, classic टेम्पलेट का आपके वर्ज़न से मेल न खाना, ऐसा निर्यात जो आपके यहाँ चलता है पर सहकर्मी के लैपटॉप पर नहीं — सब LaTeX वाली परत से आती हैं, आपके नोटबुक से नहीं। ऑनलाइन कन्वर्टर में बिगड़ने के लिए कोई LaTeX परत होती ही नहीं। बदले में इतना है कि वह आपका नोटबुक चला नहीं सकता: फ़ाइल में जो आउटपुट सहेजे हैं, वही PDF में दिखते हैं। निर्यात से पहले अपनी सारी सेल चलाइए और सहेजिए, तो नतीजे मेल खाएँगे।

Google Colab में सीधे PDF निर्यात नहीं है — आम सलाह यही होती है कि ब्राउज़र का पेज छाप लीजिए, जिससे लंबे आउटपुट कट जाते हैं और ब्राउज़र के हेडर जुड़ जाते हैं। इसके बजाय File → Download → Download .ipynb चुनिए और उसी फ़ाइल को यहाँ बदलिए; आपको ठीक पन्नाबंदी और खोजा जा सकने वाला टेक्स्ट मिलेगा। VS Code के Jupyter एक्सटेंशन में लिखे नोटबुक साधारण .ipynb फ़ाइलें हैं और उसी तरह काम करते हैं, और GitHub रिपॉज़िटरी से डाउनलोड किए नोटबुक भी (Raw व्यू इस्तेमाल कीजिए, या रिपो डाउनलोड कीजिए, ताकि आपको GitHub के रेंडर किए HTML पेज के बजाय JSON मिले)। Kaggle, Databricks, Deepnote और JupyterLite से भी .ipynb निर्यात होता है। IPython ज़माने की पुरानी फ़ाइलें, जो सेल worksheets कुंजी के नीचे रखती हैं, वे भी सँभाली जाती हैं — ज़्यादातर कन्वर्टर उन्हें सीधे ठुकरा देते हैं।

निर्यात से पहले कर्नेल दोबारा शुरू कीजिए और सारी सेल चलाइए, ताकि सहेजे हुए आउटपुट कोड से मेल खाएँ और किसी सेल पर बासी नतीजा न दिखे। जब आपके नोटबुक में चौड़े DataFrame या चार्ट हों तो लैंडस्केप दिशा या A3 इस्तेमाल कीजिए; चौड़ी टेबल पेज पर कहीं बेहतर पढ़ी जाती हैं। नोटबुक को markdown शीर्षकों से सजाइए — वही PDF की बुकमार्क रूपरेखा बनते हैं, और यही लंबे विश्लेषण को ढूँढ़ने लायक बनाता है। जिस रिपोर्ट को नोटबुक के बजाय दस्तावेज़ की तरह पढ़ा जाना है, उसके लिए In[ ]/Out[ ] के निशान बंद कर दीजिए, और जब आपको सिर्फ़ कथा और चार्ट चाहिए तो code सेल पूरी तरह बंद कर दीजिए। जो कुछ भी छापने का इरादा है, उसके लिए हल्की कोड थीम रखिए। और आख़िर में, अगर किसी सेल ने कोई इंटरैक्टिव ipywidgets, Plotly या Bokeh व्यू बनाया था, तो उसे किसी स्थिर रेंडरर के साथ दोबारा चलाइए — किसी जीवंत JavaScript विजेट के पास स्थिर PDF में बनाने को कुछ होता ही नहीं।