如何在AWS SageMaker中将Jupyter Notebook导出为HTML并存入S3

前置准备 #

确保已安装nbconvert，未安装的话执行：

pip install nbconvert

代码实现示例 #

下面是完整的实现逻辑，包含Notebook转HTML、以及将生成的HTML上传到AWS S3的步骤（和你现有的图片上传逻辑兼容）：

from nbconvert import HTMLExporter
import nbformat
import boto3
from six.moves.urllib.parse import urlparse
import os

# 自动获取当前Notebook文件名（适配VS Code环境，Jupyter环境可替换为globals()['__file__']）
notebook_filename = os.path.basename(globals()['__vsc_ipynb_file__'])

# 加载Notebook内容
with open(notebook_filename, "r", encoding="utf-8") as f:
    nb = nbformat.read(f, as_version=4)

# 初始化HTML导出器，可选择不同模板样式
html_exporter = HTMLExporter(template_name="classic")  # 可选值：'lab'/'basic'等

# 执行转换，获取HTML内容和关联资源
html_content, resources = html_exporter.from_notebook_node(nb)

# 保存HTML到本地文件
html_file = "australia_covid_analysis_report.html"
with open(html_file, "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(html_content)

# 上传HTML到AWS S3，复用现有S3操作逻辑
s3_uri = 's3://ca-experiment/output/reports/'
parsed_url = urlparse(s3_uri)
bucket_name = parsed_url.netloc
s3_key = f"{parsed_url.path.lstrip('/')}{html_file}"

with open(html_file, 'rb') as f:
    s3 = boto3.resource('s3')
    s3.Bucket(bucket_name).put_object(
        Key=s3_key,
        Body=f,
        ContentType='text/html'
    )

关键细节 #

• 不同环境下获取当前Notebook文件名的方式：
  • Jupyter Notebook/Lab：可手动指定文件名，或通过内核变量获取
  • VS Code：使用globals()['__vsc_ipynb_file__']
• 模板参数template_name说明：
  • classic：匹配传统Jupyter Notebook界面风格
  • lab：适配Jupyter Lab的界面样式
  • basic：生成无额外样式的极简HTML
• 转换后的HTML会自动包含Notebook中所有代码块、输出结果（包括你生成的COVID病例图表），无需额外处理图片引用

命令行快捷转换方式 #

如果不需要在代码中集成转换逻辑，直接用命令行即可快速完成：

jupyter nbconvert --to html your_notebook_name.ipynb

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sophia