Hệ sinh thái notebook Python đang chứng kiến sự áp dụng ngày càng tăng của marimo, một thư viện notebook mới hứa hẹn giải quyết các vấn đề truyền thống của Jupyter notebook thông qua việc thực thi phản ứng. Tuy nhiên, trải nghiệm của người dùng cho thấy cả lợi ích đáng kể lẫn những hạn chế đáng chú ý khi công cụ này ngày càng được cộng đồng phát triển quan tâm.
Các tính năng chính của Marimo:
- Thực thi phản ứng (tự động chạy lại khi dữ liệu thay đổi)
- Thực thi có thể tái tạo (các lần chạy có tính xác định)
- Có thể tái sử dụng như các hàm/ứng dụng/API
- Định dạng file Python để kiểm soát phiên bản
- Kiến trúc đồ thị luồng dữ liệu (DAG)
- Bộ nhớ đệm cấp độ biến qua các phiên làm việc
Thực thi phản ứng cho thấy tiềm năng nhưng tạo ra những thách thức mới
Những người dùng tiên phong báo cáo rằng tính năng tự động thực thi lại của marimo hoạt động tốt cho các tác vụ khám phá dữ liệu và trực quan hóa nhẹ. Khả năng tự động cập nhật các ô phụ thuộc khi biến thay đổi đã chứng minh được giá trị đặc biệt cho việc phân tích dữ liệu tương tác và tạo biểu đồ động. Người dùng đánh giá cao cách kiến trúc luồng dữ liệu loại bỏ vấn đề phổ biến của Jupyter là thực thi ô không theo thứ tự có thể dẫn đến kết quả không nhất quán.
Tuy nhiên, mô hình phản ứng lại tạo ra một loạt phức tạp riêng. Người dùng làm việc với các thao tác tốn kém về mặt tính toán thường xuyên phải vô hiệu hóa tính năng tự động chạy, điều này làm giảm đề xuất giá trị cốt lõi của notebook phản ứng. Hạn chế này trở nên đặc biệt có vấn đề đối với các quy trình làm việc học máy liên quan đến huấn luyện mô hình hoặc xử lý tập dữ liệu lớn, nơi việc thực thi lại vô tình có thể tốn kém về thời gian và tài nguyên tính toán.
Những hạn chế do người dùng báo cáo:
- Vấn đề về hiệu suất với các phép tính tốn kém
- Yêu cầu phải tắt tính năng tự động chạy cho các thao tác chạy lâu
- Hạn chế trong việc định nghĩa lại biến
- Không cho phép star imports
- Thách thức trong việc thích ứng quy trình làm việc đối với người dùng Jupyter
- Ít phù hợp cho nghiên cứu khám phá so với các notebook truyền thống
Cộng đồng chia rẽ về tuyên bố khả năng tái tạo
Cuộc tranh luận về khả năng tái tạo notebook đã trở nên gay gắt hơn với sự ra đời của marimo. Trong khi những người tạo ra công cụ này định vị nó như một giải pháp cho cuộc khủng hoảng khả năng tái tạo trong notebook, các người dùng có kinh nghiệm bày tỏ sự hoài nghi về việc liệu điều này có giải quyết được vấn đề thực sự hay không. Nhiều chuyên gia cho rằng các vấn đề về khả năng tái tạo xuất phát từ kỷ luật của người dùng hơn là hạn chế của công cụ.
Tất cả trừ những người dùng mới nhất đều gặp phải bẫy ô không theo thứ tự, và những người đó sẽ không sử dụng bất cứ thứ gì tăng thêm độ phức tạp, bởi vì theo định nghĩa họ là người mới.
Một số nhà phát triển đã áp dụng các giải pháp thay thế để giảm thiểu các hạn chế của marimo trong khi vẫn giữ lại lợi ích của nó. Bao gồm việc định nghĩa các hàm trong các module riêng biệt và import chúng vào notebook, hoặc sử dụng marimo chủ yếu cho việc trình bày cuối cùng trong khi tiến hành khám phá ban đầu trong môi trường Jupyter truyền thống.
Việc thích ứng quy trình làm việc chứng minh là thách thức
Việc chuyển đổi từ Jupyter sang marimo đòi hỏi những điều chỉnh quy trình làm việc đáng kể mà nhiều người dùng thấy gây gián đoạn. Các hạn chế của Marimo về việc định nghĩa lại biến và star import, mặc dù được thiết kế để duy trì sự rõ ràng của mã, lại xung đột với bản chất khám phá của công việc khoa học dữ liệu. Người dùng báo cáo rằng những hạn chế này cảm thấy quá nghiêm ngặt đối với các notebook nghiên cứu cá nhân nơi việc thử nghiệm nhanh được ưu tiên hơn cấu trúc mã.
Bất chấp những thách thức này, marimo đã tìm thấy thành công trong các trường hợp sử dụng cụ thể. Công cụ này xuất sắc trong việc tạo các ứng dụng và báo cáo dữ liệu tương tác nơi hành vi phản ứng tăng cường trải nghiệm người dùng thay vì cản trở quy trình làm việc phát triển. Các tổ chức đã triển khai thành công marimo để tạo dashboard và báo cáo tự động nơi cách tiếp cận có cấu trúc mang lại lợi ích rõ ràng.
Cuộc thảo luận đang diễn ra phản ánh những căng thẳng rộng lớn hơn trong cộng đồng khoa học dữ liệu giữa các công cụ được tối ưu hóa cho khám phá so với những công cụ được thiết kế cho mã sẵn sàng sản xuất. Trong khi marimo giải quyết các vấn đề hợp lệ trong hệ sinh thái notebook, thành công của nó có thể sẽ phụ thuộc vào việc nó có thể cân bằng tốt như thế nào giữa cấu trúc với sự linh hoạt khiến notebook trở nên hấp dẫn cho việc khám phá dữ liệu.
Tham khảo: Python notebooks as dataflow graphs: reactive, reproducible, and reusable
 |
|---|
| Giao diện Google Colaboratory minh họa môi trường điển hình nơi người dùng điều chỉnh quy trình làm việc của họ trong khi thích nghi với các công cụ mới như marimo |