咨询：存储Jupyter Notebook内容的最优Python数据结构及操作库

问题 #

我需要将Jupyter Notebook转换为Python文件，但转换前需对内容进行过滤（例如移除所有Markdown单元格），而GUI导出功能或命令行调用nbconvert无法满足该需求。因此我计划先将Notebook内容加载至Python容器（如字典列表）中完成过滤，再将剩余内容保存为Jupyter Notebook后导出为Python文件。现咨询：

1. 存储Jupyter Notebook内容最适合的数据结构是什么？
2. 是否存在可通过Python操作Jupyter Notebook的库？

回答 #

1. 存储Jupyter Notebook内容的最佳数据结构 #

Jupyter Notebook本质是JSON格式文件，最适配的存储结构是嵌套字典与列表的组合：

• 顶层为字典，包含cells（单元格列表）、metadata（元数据字典）、nbformat（版本号）等核心键
• 每个cells元素是独立字典，存储单元格类型（cell_type）、内容（source）、执行状态等关键信息
  这种结构完全对应Notebook的原生JSON结构，操作直观，无需额外转换就能和后续读写操作无缝兼容。

2. 用于操作Jupyter Notebook的Python库 #

有几个成熟的工具库可直接处理Notebook，优先推荐官方维护的库：

• nbformat：Jupyter官方核心库，专门用于读写、操作Notebook的JSON结构。可以轻松将Notebook加载为Python对象/字典，修改单元格后保存回.ipynb文件，再配合nbconvert导出为.py文件。示例代码：

import nbformat
from nbconvert import PythonExporter

# 加载目标Notebook
nb = nbformat.read('your_notebook.ipynb', as_version=4)
# 过滤仅保留代码单元格
nb.cells = [cell for cell in nb.cells if cell.cell_type == 'code']
# 保存过滤后的Notebook
nbformat.write(nb, 'filtered_notebook.ipynb')
# 直接导出为Python文件
exporter = PythonExporter()
py_content, _ = exporter.from_notebook_node(nb)
with open('output.py', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(py_content)

• papermill：原本主打参数化运行Notebook，也支持加载、修改单元格内容，适合批量处理多个Notebook的场景
• jupyter_core：提供底层Notebook工具支持，但日常简单处理用nbformat足够

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Manfred Weis