Internes du runtime de l'outil Notebook

Ce document décrit l’implémentation actuelle de l’outil notebook et sa relation avec le runtime Python adossé à un noyau.

La distinction essentielle : notebook est un éditeur JSON de notebooks, pas un exécuteur de notebooks. Il modifie directement les sources des cellules .ipynb ; il ne démarre pas de noyau Python et ne communique pas avec lui.

Fichiers d’implémentation

1) Frontière du runtime : édition vs exécution

Outil `notebook` (`src/tools/notebook.ts`)

Prend en charge action: edit | insert | delete sur un fichier .ipynb.
Résout le chemin relatif au CWD de la session (resolveToCwd).
Charge le JSON du notebook, valide le tableau cells, valide les limites de cell_index.
Applique les modifications de source en mémoire et réécrit l’intégralité du JSON du notebook avec JSON.stringify(notebook, null, 1).
Retourne un résumé textuel + des details structurés (action, cellIndex, cellType, totalCells, cellSource).

Aucun cycle de vie de noyau n’existe dans cet outil :

pas d’acquisition de passerelle
pas d’ID de session de noyau
pas d’execute_request
pas de fragments de flux provenant des canaux du noyau
pas de capture d’affichage enrichi (image/png, affichage JSON, MIME de statut)

Chemin d’exécution de type notebook (`src/tools/python.ts` + `src/ipy/*`)

Lorsque l’agent doit exécuter du code Python en style cellule (cellules séquentielles, état persistant, affichages enrichis), cela passe par l’outil python, et non par notebook.

C’est dans ce chemin que résident les modes de noyau, le comportement de redémarrage/annulation, le streaming par fragments et la troncature des artefacts de sortie.

2) Sémantique de gestion des cellules du notebook (outil `notebook`)

Normalisation de la source

content est divisé en source: string[] avec préservation des sauts de ligne :

chaque ligne non finale conserve le \n de fin
la ligne finale n’a pas de saut de ligne forcé en fin

Cela respecte les conventions JSON des notebooks et évite la concaténation accidentelle de lignes lors d’éditions ultérieures.

Comportement des actions

edit
- remplace cells[cell_index].source
- préserve le cell_type existant
insert
- insère à [0..cellCount]
- cell_type prend par défaut la valeur code
- les cellules de code initialisent execution_count: null et outputs: []
- les cellules markdown n’initialisent que metadata + source
delete
- supprime cells[cell_index]
- retourne la source supprimée dans les détails pour l’aperçu du rendu

Surfaces d’erreur

Les échecs critiques sont levés pour :

fichier notebook manquant
JSON invalide
cells manquant ou non-tableau
index hors limites (les plages valides diffèrent pour l’insertion et les autres opérations)
content manquant pour edit/insert

Ces erreurs deviennent des réponses d’outil Error: en amont ; le rendu utilise le chemin du notebook + le texte d’erreur formaté.

3) Sémantique des sessions de noyau (là où elles existent réellement)

La sémantique des noyaux est implémentée dans executePython / PythonKernel et s’applique à l’outil python.

Modes

PythonKernelMode :

session (par défaut)
- noyaux mis en cache dans la map kernelSessions
- maximum 4 sessions ; la plus ancienne est évincée en cas de dépassement
- nettoyage des sessions inactives/mortes toutes les 30s, expiration après 5 minutes
- la file d’attente par session sérialise l’exécution (session.queue)
per-call
- crée un noyau pour la requête
- exécute
- arrête toujours le noyau dans le bloc finally

Comportement de réinitialisation

L’outil python passe reset uniquement pour la première cellule d’un appel multi-cellules ; les cellules suivantes s’exécutent toujours avec reset: false.

Mort du noyau / redémarrage / nouvelle tentative

En mode session (withKernelSession) :

un noyau mort est détecté par battement de cœur (vérification kernel.isAlive() toutes les 5s) ou par échec d’exécution.
un état mort avant exécution déclenche restartKernelSession.
le chemin de plantage au moment de l’exécution effectue une nouvelle tentative : redémarre le noyau, réexécute le gestionnaire.
restartCount > 1 dans la même session lève l’erreur Python kernel restarted too many times in this session.

Comportement de nouvelle tentative au démarrage :

la création de noyau sur passerelle partagée effectue une nouvelle tentative sur SharedGatewayCreateError avec un HTTP 5xx.

Récupération en cas d’épuisement des ressources :

détecte les échecs de type EMFILE/ENFILE/“Too many open files”
efface les sessions suivies
appelle shutdownSharedGateway()
effectue une nouvelle tentative de création de session de noyau

4) Injection de variables d’environnement/session

Le démarrage du noyau reçoit une map d’environnement optionnelle de l’exécuteur :

PI_SESSION_FILE (chemin du fichier d’état de session)
ARTIFACTS (répertoire des artefacts)

PythonKernel.#initializeKernelEnvironment(...) exécute ensuite le script d’initialisation dans le noyau pour :

os.chdir(cwd)
injecter les entrées d’environnement dans os.environ
ajouter cwd en tête de sys.path s’il est absent

Implication :

les helpers de préambule qui lisent le contexte de session ou d’artefact s’appuient sur ces variables d’environnement dans l’état du processus Python.

5) Gestion du streaming/fragments et des affichages (chemin adossé au noyau)

Le client du noyau traite les messages du protocole Jupyter par exécution :

stream -> fragment de texte vers onChunk
execute_result / display_data ->
- texte d’affichage choisi par priorité MIME : text/markdown > text/plain > text/html converti
- sorties structurées capturées séparément :
  - application/json -> { type: "json" }
  - image/png -> { type: "image" }
  - application/x-xcsh-status -> { type: "status" } (pas d’émission de texte)
error -> texte de traceback poussé vers le flux de fragments + métadonnées d’erreur structurées
input_request -> émet un texte d’avertissement stdin, envoie une réponse input_reply vide, marque stdin comme demandé
la complétion attend à la fois execute_reply et le status=idle du noyau

Annulation/expiration :

le signal d’abandon déclenche interrupt() (REST /interrupt + interrupt_request sur le canal de contrôle)
le résultat est marqué cancelled=true
le chemin d’expiration annote la sortie avec Command timed out after <n> seconds

6) Comportement de troncature et d’artefacts

OutputSink dans src/session/streaming-output.ts est utilisé par les chemins d’exécution du noyau (executeWithKernel) :

assainit chaque fragment (sanitizeText)
suit le total des lignes/octets en sortie
fichier de déversement d’artefact optionnel (artifactPath, artifactId)
lorsque le tampon en mémoire dépasse le seuil (DEFAULT_MAX_BYTES sauf dérogation) :
- marqué comme tronqué
- conserve les octets de fin en mémoire (limite sûre UTF-8)
- peut déverser le flux complet vers un récepteur d’artefact

dump() retourne :

texte de sortie visible (éventuellement tronqué en fin)
indicateur de troncature + compteurs
ID d’artefact (pour les références artifact://<id>)

L’outil python convertit ces métadonnées en avis de troncature de résultat et avertissements TUI.

L’outil notebook n’utilise pas OutputSink ; il ne dispose pas de pipeline de troncature de flux/artefact car il n’exécute pas de code.

7) Hypothèses du rendu et formatage

Rendu de notebook (`notebookToolRenderer`)

vue d’appel : ligne de statut avec action + chemin du notebook + métadonnées de cellule/type
vue de résultat :
- résumé de succès dérivé de details
- cellSource rendu via renderCodeCell
- les cellules markdown définissent l’indication de langage markdown ; les autres cellules n’ont pas de dérogation de langage explicite
- la limite d’aperçu de code réduit est PREVIEW_LIMITS.COLLAPSED_LINES * 2
- prend en charge le mode développé via les options de rendu partagées
- utilise un cache de rendu indexé par largeur + état développé

Hypothèse de rendu d’erreur :

si le premier contenu textuel commence par Error:, le rendu formate un bloc d’erreur de notebook.

Rendu Python (pour la sortie d’exécution réelle)

Le rendu d’exécution adossé au noyau attend :

des transitions d’état par cellule (pending/running/complete/error)
une section optionnelle d’événements de statut structurés
des arborescences de sortie JSON optionnelles
des avertissements de troncature + un pointeur artifact://<id> optionnel

Ce comportement du rendu est sans lien avec les résultats de l’édition JSON de notebook, si ce n’est que les deux réutilisent des primitives TUI partagées.

8) Divergence par rapport au comportement de l’outil Python simple

Si « outil Python simple » désigne le chemin d’exécution python :

python exécute du code dans un noyau, persiste l’état selon le mode, stream les fragments, capture les affichages enrichis, gère les interruptions/expirations et prend en charge la troncature de sortie/artefacts.
notebook effectue uniquement des mutations déterministes du JSON de notebook ; pas d’exécution, pas d’état de noyau, pas de flux de fragments, pas de sorties d’affichage, pas de pipeline d’artefacts.

Si un flux de travail nécessite les deux :

modifier la source du notebook avec notebook
exécuter les cellules de code via python (en passant le code manuellement), et non via notebook

L’implémentation actuelle ne fournit pas d’outil unique qui à la fois mute le .ipynb et exécute les cellules du notebook via un contexte de noyau.