Некоторые преимущества преобразования Jupyter Notebooks в скрипты Python:

• Контроль версий кода. 1 Можно отслеживать версии кода с помощью стандартных инструментов. 1
• Отсутствие скрытого состояния. 1 Входные и выходные параметры функции чётко определены, нет побочных эффектов. 1
• Повторяемость кода. 1 Можно повторно использовать код как в этом, так и в других проектах. 1
• Проверка оформления кода. 1 Доступны стандартные для отрасли инструменты статического анализа, чтобы находить ошибки, баги и подозрительные конструкты. 1
• Монорепозиторий. 1 Проект проще разбить на модули, что повышает масштабируемость. 1
• Мониторинг экспериментов. 1 Автоматизированное отслеживание эксперимента позволяет регистрировать всю историю исследования, понять общие результаты и не делать одну и ту же работу дважды. 1
• Юнит-тестирование. 1 Можно писать тесты прямо во время разработки, что ускоряет работу. 1
• Возможность работы в разных средах разработки. 2 В то время как Jupyter Notebooks в основном используются для работы с данными и машинного обучения, скрипты Python могут применяться в любой среде разработки на Python. 2