보고서 노트북처럼 셀을 순차적으로 실행하는 노트북의 개별 셀을 대상으로 단위 테스트를 작성하는 JupyterLab 확장 및 Python 패키지입니다.
jpmorganchase/jupyter-fs
S3와 Samba 공유 폴더 등 로컬 및 원격 저장소에 연결되는 여러 파일 브라우저를 추가하는 JupyterLab 확장입니다.
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어떤 프로젝트인가요?
jupyter-fs는 필요한 만큼 파일 브라우저 패널을 설정하고, 각 패널을 로컬 디렉터리나 원격 파일시스템 형태의 리소스에 연결할 수 있는 JupyterLab 플러그인입니다. Jupyter 서버의 단일 작업 디렉터리에만 제한되지 않고, 사이드바에서 여러 저장소 위치를 나란히 확인하고 작업할 수 있습니다.
서버 측은 PyFilesystem과 fsspec을 기반으로 하며, 리소스는 로컬 디렉터리의 osfs://, Amazon S3 버킷의 s3://, Samba 공유 폴더의 smb:// 같은 URL로 지정합니다. JupyterLab 설정 편집기에서 리소스를 추가하거나 서버 측 설정 파일에 정의할 수 있으며, 설정은 사용자 설정과 병합됩니다. URL에 {{VAR}} 자리표시자로 자격 증명을 템플릿화하면, 필요한 경우 JupyterLab에서 입력을 요청합니다.
프런트엔드는 tree-finder를 사용합니다. 이 프로젝트는 PyPI와 npm에서 설치할 수 있으며, README에 따르면 CI에서는 S3 및 Samba 백엔드를 대상으로 테스트합니다. 다른 PyFilesystem 및 fsspec 백엔드도 작동할 것으로 예상되지만 검증 수준은 낮습니다.
핵심 기능
- 01JupyterLab 사이드바에 서로 독립적인 파일 브라우저 패널을 여러 개 추가합니다.
- 02로컬 디렉터리, Amazon S3 버킷, Samba 공유 폴더에 연결합니다.
- 03PyFilesystem 및 fsspec 백엔드를 지원하며 리소스별로 선택할 수 있습니다.
- 04URL의 자격 증명을 템플릿화하고 리소스를 불러올 때 입력을 요청합니다.
- 05JupyterLab 설정 편집기 또는 서버 측 설정 파일에서 구성할 수 있습니다.
활용 사례
- 노트북 환경에서 공유 네트워크 드라이브나 Samba 공유 폴더를 탐색합니다.
- 로컬 프로젝트 파일과 함께 S3 버킷에 저장된 데이터를 다룹니다.
- 한 JupyterLab 세션에서 팀원들이 여러 공유 저장소 위치에 접근할 수 있도록 합니다.
빠른 시작
- 1
pip으로 패키지를 설치합니다
pip install jupyter-fs - 2
MetaManager 및 확장 프로그램 설정을 jupyter_server_config.json에 추가합니다
- 3
JupyterLab에서 설정 -> 설정 편집기를 통해 파일 시스템 리소스를 추가합니다
사용 전 알아둘 점
- CI에서는 S3 및 Samba(smb) PyFilesystem 백엔드만 테스트합니다. 다른 백엔드는 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다.
- 원격 리소스 인증에는 템플릿 URL과 환경 변수가 사용되므로 수동 설정이 필요합니다.
토픽
자주 묻는 질문
- jupyter-fs은(는) 무엇인가요?
- S3와 Samba 공유 폴더 등 로컬 및 원격 저장소에 연결되는 여러 파일 브라우저를 추가하는 JupyterLab 확장입니다. jupyter-fs는 필요한 만큼 파일 브라우저 패널을 설정하고, 각 패널을 로컬 디렉터리나 원격 파일시스템 형태의 리소스에 연결할 수 있는 JupyterLab 플러그인입니다. Jupyter 서버의 단일 작업 디렉터리에만 제한되지 않고, 사이드바에서 여러 저장소 위치를 나란히 확인하고 작업할 수 있습니다.
- jupyter-fs은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- jupyter-fs은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- jupyter-fs은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. jupyter-fs의 마지막 커밋은 2026년 10월 31일입니다.
- jupyter-fs은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 노트북 환경에서 공유 네트워크 드라이브나 Samba 공유 폴더를 탐색합니다. 로컬 프로젝트 파일과 함께 S3 버킷에 저장된 데이터를 다룹니다. 한 JupyterLab 세션에서 팀원들이 여러 공유 저장소 위치에 접근할 수 있도록 합니다.
- jupyter-fs는 어떻게 설치하나요?
- pip으로 패키지를 설치합니다: pip install jupyter-fs MetaManager 및 확장 프로그램 설정을 jupyter_server_config.json에 추가합니다 JupyterLab에서 설정 -> 설정 편집기를 통해 파일 시스템 리소스를 추가합니다
- jupyter-fs은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/jpmorganchase/jupyter-fs
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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