marimo 是一个开源的反应式 Python 笔记本,提供可重复的代码执行、git 友好的 .py 文件存储以及作为脚本执行或部署为交互式 Web 应用的能力。
社交和电子邮件:
https://marimo.io/?ref=aipure&utm_source=aipure
marimo

产品信息

更新于:2025年02月16日

marimo 月度流量趋势

产品 marimo 的访问量增长了 24.3%,在2025年1月达到 72.4K 次访问。marimo v0.9.0的发布 带来了 自定义聊天界面增强的交互性 等新功能,这可能促进了这一增长。

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什么是 marimo

marimo 是一种下一代 Python 笔记本环境,旨在解决传统笔记本(如 Jupyter)中常见的问题。它为数据科学、机器学习和通用 Python 开发提供了现代、开发人员友好的界面。该平台将笔记本的交互性与专业开发工具的稳健性结合在一起,使其适用于原型设计和生产使用。它可以通过 pip 安装,并附带一个命令行界面(CLI),作为所有 marimo 功能的入口点。

marimo 的主要功能

Marimo 是一个下一代的、开源的反应式 Python 笔记本,结合了现代开发功能和交互式数据探索能力。它提供了基于依赖关系的自动单元执行、git 友好的版本控制、作为独立 Python 脚本运行的能力,以及作为 Web 应用程序部署的功能。该平台包括内置的 UI 元素、AI 辅助、代码格式化和各种开发者友好的功能,同时保持可重复性和协作工作流程。
反应式执行: 当代码更改时自动运行依赖单元,消除手动单元管理,确保一致的笔记本状态
Python 优先设计: 将笔记本存储为纯 .py 文件,支持 git 版本控制、脚本执行和与标准 Python 工具的集成
交互式 UI 元素: 提供内置的小部件和 UI 组件,无需额外的前端开发即可创建交互式仪表板和数据探索工具
开发者友好的环境: 包括 GitHub Copilot、代码补全、调试面板、VS Code 扩展和广泛的快捷键,以提高生产力

marimo 的使用场景

数据科学研究: 运行计算实验并使用交互式、可重复的环境探索数据,适用于学术和研究工作
教育工具: 创建包含内置可视化和 UI 元素的交互式教育内容和教程,以吸引学生
内部工具开发: 使用纯 Python 构建和部署内部仪表板和工具,无需单独的前端开发或基础设施
AI/ML 开发: 使用交互式可视化和实时参数调整开发和测试机器学习模型

优点

优秀的版本控制集成和协作功能
强大的开发者体验,支持现代工具
可重复的执行环境,具有确定性的单元顺序

缺点

某些 Python 功能和包在 WASM 模式下可能不受支持
熟悉传统笔记本的用户可能需要学习曲线

如何使用 marimo

安装 marimo: 使用 pip 安装 marimo:pip install marimo
创建新笔记本: 在终端中使用命令 'marimo edit' 启动笔记本服务器并创建新笔记本
编写 Python 代码: 像普通笔记本一样在单元格中编写 Python 代码。marimo 支持标准的 Python 包,如 numpy、pandas、matplotlib 等。
执行单元格: 使用 Shift+Enter 或 Ctrl+Enter 运行单元格。当你修改单元格的输出时,marimo 会自动运行所有依赖单元格
添加交互元素: 使用 marimo.ui(例如滑块、下拉菜单、表单)创建交互式 UI 元素,并将它们分配给全局变量以使笔记本具有交互性
使用反应式执行: 当你修改单元格时,marimo 会自动运行所有引用其变量的依赖单元格,保持笔记本状态的一致性
保存和版本控制: 笔记本保存为 .py 文件,可以使用 git 进行版本控制。更改会产生干净的差异
分享和部署: 通过导出为 HTML 或使用 'marimo run' 作为 Web 应用来分享笔记本。你也可以在 marimo.app 的在线游乐场中尝试笔记本
配置设置: 通过设置菜单自定义行为,如自动运行、昂贵笔记本的懒执行和 AI 辅助
使用开发工具: 利用 GitHub Copilot 集成、VS Code 扩展、调试面板和广泛的键盘快捷键等功能

marimo 常见问题

Marimo 是一个开源的 Python 反应式笔记本,它提供了可重现的、git 友好的笔记本,可以作为脚本执行并共享为应用程序。

marimo 网站分析

marimo 流量和排名
72.4K
每月访问量
#382555
全球排名
#4435
类别排名
流量趋势:Oct 2024-Jan 2025
marimo 用户洞察
00:02:19
平均访问时长
5.48
每次访问页数
42.77%
用户跳出率
marimo 的热门地区
  1. US: 34.01%

  2. DE: 9.33%

  3. IT: 7.61%

  4. FR: 4.55%

  5. MX: 3.86%

  6. Others: 40.63%

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