模块化 nbdev
虽然 nbdev_new 让你能够开始创建令人愉悦的 Python 包所需的一切，但**你也可以单独使用下面列出的 nbdev 的每个组件**。如果你正在将一个大型系统移植到 nbdev、文档化现有的代码库，或者你想为自己的项目定制 nbdev 工作流，这可能会很有用。请注意，除非另有说明，否则下面列出的所有命令都可以在没有 settings.ini 文件的情况下工作。
文档化现有代码：show_doc
nbdev 允许你文档化现有代码，甚至是并非使用 nbdev 编写的代码！nbdev.showdoc.show_doc 允许你在 Notebook 和 Quarto 站点上渲染漂亮的 API 文档。例如，你可以像这样渲染 numpy.all 的 API 文档
from nbdev.showdoc import show_doc
from numpy import all
show_doc(all)all
all (a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, where=<no value>)
测试给定轴上的所有数组元素是否都评估为 True。
| 类型 | 默认值 | 详细信息 | |
|---|---|---|---|
| a | array_like | 输入数组或可以转换为数组的对象。 | |
| axis | NoneType | None | 执行逻辑 AND 归约的轴或多个轴。 默认值 ( axis=None) 是对所有输入数组的维度执行逻辑 AND。 axis 可以是负数，在这种情况下它从最后一个轴算到第一个轴。 .. versionadded:: 1.7.0 如果这是一个整数元组，则对多个 轴执行归约，而不是像之前那样对单个轴或所有轴执行。 |
| out | NoneType | None | 放置结果的备用输出数组。 它必须具有与预期输出相同的形状，并且其 类型会保留（例如，如果 dtype(out) 是 float，则结果将包含 0.0 和 1.0）。有关更多信息，请参见 :ref: ufuncs-output-type。详细信息。 |
| keepdims | _NoValueType | 如果设置为 True，则归约的轴将保留在结果中 作为大小为一的维度。使用此选项， 结果将与输入数组正确广播。 如果传递默认值，则 keepdims 不会传递给 ndarray 子类的 all 方法，但任何非默认值都会传递。如果 子类的方法未实现 keepdims，则会引发任何异常。 |
|
| where | _NoValueType | 检查所有 True 值时要包含的元素。详细信息请参见 ~numpy.ufunc.reduce。.. versionadded:: 1.20.0 |
|
| 返回值 | ndarray, bool | 除非指定了 out，否则返回新的布尔值或数组，在这种情况下，返回对 out 的引用。 |
测试 Notebook：nbdev_test
测试 Notebook 在 nbdev 之外也非常有用，特别是如果你正在文档化现有代码库并希望将测试纳入你的文档。通过 nbdev_test CLI 工具可以实现这一点
你可以使用终端命令测试单个 notebook
nbdev_test --path notebook.ipynb…或一个包含 notebook 的文件夹
nbdev_test --path tests/将代码导出到模块：nb_export
你可以使用 Python 函数将 notebook 导出到模块
nb_export('notebook.ipynb', 'pkg')…前提是 notebook 在顶部指定了 default_exp 指令，并在每个要导出的单元格上方有 export 指令。为了方便起见，我们建议将其包含在 notebook 底部的代码单元格中。
Jupyter-Git 集成
Jupyter 和 Git 通常配合得不是很好，特别是在合并冲突等方面。我们在这篇博文中概述了所有这些问题以及我们的解决方案。你可以使用以下命令安装我们的合并驱动程序和钩子
nbdev_install_hooks我们在本页面详细描述了 nbdev_install_hooks 的作用。
你也可以直接使用其任何底层命令，例如，实现你自己的钩子或扩展
要配置你自己的钩子，请查看pre-commit hooks 教程。
Python 打包
nbdev.release提供了在 PyPI、conda 和 GitHub 上轻松打包的实用工具。有关更多信息，请查看nbdev.release 文档。请注意，此功能需要 settings.ini 文件。