GitHub - marimo-team/marimo: A reactive notebook for Python — run reproducible experiments, query with SQL, execute as a script, deploy as an app, and version with git. Stored as pure Python. All in a modern, AI-native editor.

marimo는 반응형 Python 노트북으로, 재현 가능한 실험을 실행하고, SQL 쿼리를 수행하며, 스크립트로 실행하거나 애플리케이션으로 배포하고, Git으로 버전 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 순수 Python 파일로 저장되며, 현대적이고 AI 친화적인 에디터를 제공합니다.

주요 특징 및 핵심 방법론은 다음과 같습니다:

반응성 (Reactivity): marimo의 핵심은 반응형 프로그래밍 환경입니다.

* 셀을 실행하거나 UI 요소와 상호작용하면, marimo는 해당 셀에 의존하는 모든 셀을 자동으로 실행하거나 'stale'로 표시하여 코드, 출력 및 프로그램 상태의 일관성을 보장합니다. 이는 Jupyter와 같은 전통적인 노트북에서 발생하는 수동 재실행의 오류 발생 가능성을 제거합니다.
* 데이터 흐름(Dataflow): marimo는 변수 참조를 기반으로 하는 결정론적 실행 순서를 따릅니다. 셀의 물리적 위치가 아닌, 변수 간의 종속성을 정적으로 분석하여 필요한 셀만 실행합니다. 이는 $A -> B -> C$와 같이 변수 A가 B에서 사용되고, B가 C에서 사용되는 경우, A가 변경되면 B와 C만 다시 실행됨을 의미합니다.
* 셀을 삭제하면, marimo는 해당 셀의 변수를 프로그램 메모리에서 제거하여 '숨겨진 상태(hidden state)' 문제를 방지합니다.
* 비용이 많이 드는 셀의 경우, 런타임을 lazy 모드로 구성하여 자동으로 실행하는 대신 영향을 받는 셀을 'stale'로 표시하는 옵션을 제공합니다.
* 슬라이더, 드롭다운, 데이터프레임 변환기, 채팅 인터페이스와 같은 UI 요소와 상호작용 시, 이를 사용하는 셀들이 자동으로 최신 값으로 다시 실행됩니다.

재현성 (Reproducibility):

* hidden state가 없고, deterministic execution을 보장하며, built-in package management를 제공합니다.
* 내장 패키지 관리 기능을 통해 import 시 패키지를 설치할 수 있으며, 노트북 파일 내에 패키지 요구사항을 직렬화하고 격리된 venv 샌드박스에 자동 설치할 수 있습니다.

Git 친화성 (Git-friendly):

* 노트북은 pure Python (.py 확장자) 파일로 저장됩니다. 이는 .ipynb 파일과 달리 복잡한 JSON 구조가 아니므로, Git을 통한 버전 관리 및 변경 사항 추적이 훨씬 용이합니다. SQL 쿼리도 파이썬 코드 내에 내장됩니다.

배포 및 실행 (Deployable & Executable):

* Python 스크립트(python your_notebook.py)로 직접 실행할 수 있습니다.
* 대화형 웹 애플리케이션(marimo run your_notebook.py) 또는 슬라이드로 배포할 수 있으며, WASM을 통해 브라우저에서 실행할 수도 있습니다.
* Jupyter 노트북을 marimo 노트북으로 자동 변환하는 CLI (marimo convert) 및 웹 인터페이스를 제공합니다.

AI 네이티브 (AI-native):

* 데이터 작업에 특화된 AI 어시스턴트를 통해 셀을 생성할 수 있습니다. 메모리에 있는 변수에 대한 컨텍스트를 활용하여 전체 노트북을 'zero-shot' 방식으로 생성할 수 있습니다. 시스템 프롬프트 사용자 정의, API 키 연결 및 로컬 모델 사용을 지원합니다.

데이터 중심 (Designed for Data):

* 수백만 개의 행에 대해 페이지 넘김, 검색, 필터링 및 정렬을 빠르게 수행하는 Interactive dataframes를 제공합니다.
* Python 값에 의존하는 SQL 쿼리를 구성하고 데이터프레임, 데이터베이스, 데이터 웨어하우스/레이크하우스, CSV, Google Sheets 등에서 실행할 수 있으며, 결과는 Python 데이터프레임으로 반환됩니다.
* Python 변수로 매개변수화된 Dynamic markdown을 사용하여 동적인 스토리를 전달할 수 있습니다.

현대적인 에디터 및 생태계 (Modern Editor & Ecosystem):

* GitHub Copilot, AI assistants, Ruff 코드 포맷팅, HTML 내보내기, 빠른 코드 완성, VS Code 확장, 대화형 데이터프레임 뷰어 등 다양한 생산성 기능을 포함합니다.
* VS Code, Cursor, Neovim, Zed 등 선호하는 텍스트 에디터에서 편집할 수 있습니다.

marimo는 Pluto.jl, ObservableHQ, Bret Victor의 에세이 등에서 영감을 받았으며, 반응형 데이터 흐름 프로그래밍이라는 광범위한 움직임의 일부로 Python 노트북을 재현 가능하고, 대화형이며, 공유 가능한 Python 프로그램으로 재창조하는 것을 목표로 합니다.