- Zasperは、巨大な同時実行性をサポートするために設計されたIDEです
- 最小限のメモリ使用量と優れた速度を提供し、複数の同時接続を処理します
- Jupyter NotebookのようなREPLスタイルのデータアプリケーション実行に適しています
- 現在Macでフルサポートされ、Linuxでは限定的にサポートされています
- ベンチマーク
- ZasperはJupyterLabに比べ、RAMおよびCPU使用量が4分の1です
- JupyterLabは約104.8MBのRAMと0.8 CPUを使用しますが、Zasperは26.7MBのRAMと0.2 CPUを使用します
- Zasperを開発した理由
- 市場にはDatabricks NotebooksやDeepnote NotebooksのようなJupyterLab類似フロントエンドツールがありますが、ほとんどが無料ではなく、クラウドで作業する必要があります
- Zasperはローカルマシンでスムーズに動作し、利用可能なリソースを効果的に活用して最大の効率を保証します
- Go言語はREST、RPC、WSプロトコルへの優れたサポートを提供し、同時実行性とパフォーマンスに優れています
- PythonはI/O中心の非同期処理に適していますが、CPU中心の処理では限界があります
- エディタ、ターミナル、ランチャー、Jupyter Notebook、バージョン管理、コマンドパレット、ダークモードなどの多機能を提供しています
- ElectronアプリとWebアプリの2種類で提供されています
- ロードマップ
- ZasperはデータサイエンティストとAIエンジニア向けの強力なIDEエコシステムを目指しており、今後の開発方向は次のとおりです:
- Jupyter Notebookだけでなく、カスタムデータアプリのサポート
- 既存ツールとの統合を容易化
- クラウドでのセルフホストデプロイのためのZasper Hubを提供
1件のコメント
Hacker News の意見
Zasper の開発者は、Zasper の Jupyter カーネル処理は Go のゴルーチンで構築されており、JupyterLab の Python ベースの方式より優れていると説明している
Marimo は Streamlit と Jupyter の利点を組み合わせた Jupyter の代替案として興味深い
メモリと CPU 使用量削減が実際に意味のあるものか疑問を提起している
JupyterLab は古いと言われるが、継続的な開発でモダンさを保っているという意見がある
代替手段は macOS のみで動作し、Linux では部分的にしかサポートされず、IPython のみ対応している点を指摘している
Jupyter で RStudio のようなインターフェースを望み、コードブロックを実行できる機能が重要だと説明している
UI には Wails を使ってほしかったという意見がある
VSCode の Jupyter ノートブックサポートと比べて、どのような利点があるのか気にしている
実行中のフロントエンドから接続を切断して再接続するときに、出力が失われないのか気になる
JupyterLab のフロントエンドを代替して Jupyter カーネルとの接続を維持するプロジェクトのようだ