IPYNB para PDF

Um arquivo IPYNB é um Jupyter Notebook: um documento JSON que guarda uma sessão de trabalho inteira como uma lista ordenada de células. Cada célula é de um de três tipos — células markdown, para texto narrativo, títulos, tabelas e matemática em LaTeX; células de código, com o código-fonte executável mais as saídas da última execução; e células raw, que passam intactas, muitas vezes um cabeçalho YAML para um pipeline de publicação. As células de código também carregam a contagem de execução, que é o que o Jupyter mostra como In [3] e Out[3]. Como .ipynb é JSON, o GitHub consegue renderizá-lo mas quase nada mais consegue, e é um formato ruim para compartilhar com quem só precisa ler a análise. Converter para PDF resolve isso. Este conversor lê os três tipos de célula automaticamente, então você nunca precisa pensar em qual é qual.

O caminho de exportação embutido (Arquivo → Salvar e exportar notebook como → PDF, ou jupyter nbconvert --to pdf) passa o seu notebook pelo LaTeX. Se o TeX Live, o MiKTeX ou o Pandoc não estiverem instalados, você recebe o famoso “500: Internal Server Error” ou uma mensagem nbconvert failed: xelatex not found, e instalar uma distribuição TeX completa para exportar um documento são muitos gigabytes. Versões mais novas do nbconvert oferecem --to webpdf, que renderiza por um navegador sem interface, mas isso significa outra instalação e o download de um navegador. Esta ferramenta pega o mesmo atalho sem nenhuma configuração: ela lê o JSON do notebook diretamente e escreve o PDF ele mesmo, no seu navegador. Sem LaTeX, sem navegador extra, sem pip install e sem modelo para escolher.

Um PDF de notebook só é útil se mantiver as partes que você realmente rodou. Células markdown mantêm a hierarquia de títulos, negrito e itálico, links, listas aninhadas, citações, linhas horizontais e tabelas GFM. Células de código mantêm a indentação e recebem realce de sintaxe por linguagem, quebrado na largura da página para que nada seja cortado. As saídas são tratadas por tipo: fluxos de stdout aparecem em monoespaçado simples, o stderr recebe um tom de alerta, os resultados de execução são rotulados Out[n], e os tracebacks de erro aparecem em um bloco vermelho com o nome e a mensagem da exceção na primeira linha. Gráficos e imagens — PNG, JPEG e SVG — são incorporados na resolução original. DataFrames do pandas chegam como text/html e são reconstruídos como tabelas de PDF de verdade, com bordas e linha de cabeçalho, em vez de serem achatados em texto como a maioria dos conversores faz. O LaTeX das células markdown é composto como deve ser, e diagramas Mermaid também são desenhados.

O nbconvert é a ferramenta certa dentro de um pipeline com script: é reproduzível, aceita modelos e roda em CI. É a ferramenta errada quando você precisa de um PDF agora, em uma máquina sem LaTeX instalado, ou quando esbarra em uma incompatibilidade de modelo depois de atualizar o Jupyter. As reclamações comuns — a saída do jupyter pdf faltando, imagens sumindo da exportação, o modelo clássico deixando de casar com a sua versão, uma exportação que funciona localmente mas não no notebook de um colega — vêm todas da camada LaTeX e não do seu notebook. Um conversor online não tem camada LaTeX para dar errado. A contrapartida é que ele não consegue executar o seu notebook: as saídas salvas no arquivo são as que aparecem no PDF. Rode todas as células e salve antes de exportar, e os resultados batem.

O Google Colab não tem exportação direta para PDF — o conselho de sempre é imprimir a página do navegador, o que perde saídas longas e acrescenta cabeçalhos do navegador. Em vez disso, escolha Arquivo → Fazer download → Fazer download do .ipynb e converta esse arquivo aqui; você recebe paginação adequada e texto pesquisável. Notebooks escritos na extensão Jupyter do VS Code são arquivos .ipynb comuns e funcionam do mesmo jeito, assim como notebooks baixados de um repositório do GitHub (use a visualização Raw, ou baixe o repositório, para obter o JSON em vez da página HTML renderizada pelo GitHub). Notebooks do Kaggle, do Databricks, do Deepnote e do JupyterLite também exportam .ipynb. Arquivos mais antigos da era IPython, que guardam as células sob uma chave worksheets, também são tratados — a maioria dos conversores os rejeita de cara.

Reinicie o kernel e rode todas as células antes de exportar, para que as saídas salvas correspondam ao código e nenhuma célula mostre um resultado velho. Use a orientação paisagem, ou A3, quando o seu notebook tiver DataFrames ou gráficos largos; tabelas largas ficam muito melhores atravessando a página. Estruture o notebook com títulos em markdown — eles viram o sumário de marcadores do PDF, que é o que torna uma análise longa navegável. Desligue as marcas In[ ]/Out[ ] para um relatório que deve se ler como documento e não como notebook, e desligue as células de código por completo quando você só quiser a narrativa e os gráficos. Mantenha o tema de código claro para qualquer coisa que pretenda imprimir. Por fim, se uma célula produziu uma visualização interativa de ipywidgets, Plotly ou Bokeh, rode-a de novo com um renderizador estático — um widget JavaScript ao vivo não tem o que desenhar em um PDF estático.