内容简介：如果要想将地球物理学专业软件或代码共享给更多的用户使用，复杂的安装配置无疑会让可移植性变差。那么，当前流行的微服务框架无疑是理想的解决方案之一。今天在回家后晚上没忍住，亲测了一下让Jupyter Notebook变为微服务的kernel gateway工具。作为Jupyter系列项目中的一个，这个功能还是很酷的，只要通过简单的改造，你的nb程序就可以变成microservice啦！
1、什么要做成服务？
软件即服务的理念，我想大家都不陌生。随着更多巨头们拥抱云，传统的单机版软件，已经越来越少。不知道你有没有觉得，现在需要破解的软件越来越少，传统的PC版软件，也都流行用户登陆，之后可以体验更多云端增值服务。
特别是对于一些基于特定AI算法和计算环境开发的专业软件，因为要依赖特定的软硬件环境，移植起来并不容易，这时候微服务的概念逐渐流行， 为什么Restful的API这么流行。
微服务可以将一套软件拆分成高内聚低耦合的解决方案。通过合理的接口设计，可以让复杂的环境依赖，变成很多独立的环境单元，这不但有利于开发，而且也有利于用户使用。今天我们就介绍一种，专门针对Python代码的微服务解决方案。
2、Jupyter kernelgateway
Jupyter Kernel Gateway可以看成是一个web服务器，提供了可以访问Jupyter kernel的解决方案。通过REST形式的方式，用户可以远程的使用这个网关，以websocket的来与网内指定的python服务进行通信。
JKG的好处是，不改变你的python使用方式，可以将在Notebook写好的程序，通过几行代码就可以发布成服务/
下面体验一下kernelgateway的notebook_http功能
- 首先是安装JKG
# install from pypi
pip install jupyter_kernel_gateway
# show all config options
jupyter kernelgateway --help-all
# run it with default options
jupyter kernelgateway
然后，启动Jupyter Notebook，写一个ipynb文件：
开始第一个代码块cell，导入下面两个包
import math
import json
- 再启动第二个代码块，输入（一个简单的角度换算）
# GET /convert
req = json.loads(REQUEST)
args = req['args']
if 'angle' not in args:
print(json.dumps({'convertedAngle':None}))
else:
angle = int(args['angle'][0])
converted = math.radians(angle)
print(json.dumps({'convertedAngle':converted}))
注意：上面的# GET /convert，这个是关键，convert代表将来的微服务入口，这个cell的前三行是固定写法，记下来。里面的print是返回给调用端的内容。
因为是REST方式调用，通过print导出的信息，都要采用json格式来进行封装。
写好没问题后，保存到本地，注意目录要能通过http访问到。运行命令不容易记，写在这里吧
jupyter kernelgateway --KernelGatewayApp.api='kernel_gateway.notebook_http' --KernelGatewayApp.seed_uri='程序名称.ipynb'
ps：如果出现signal相关错误，可以通过尝试conda update ipykernel解决
一句话总结：除了JKG方式，针对python用户，还有一个选择，那就是Flask，感兴趣的朋友们，不妨两种都试试，测试满意后直接封装成docker，部署到云上，回想一下是不是也没什么，开发微服务也就是这么回事呢？
