marimo

¿Qué es marimo?

marimo es un notebook de Python reactivo que se almacena como código puro y amigable con Git, permitiendo ejecutar celdas dependientes automáticamente. Está diseñado para desarrolladores y científicos de datos que necesitan reproducibilidad y gestión de estado sin errores, integrando soporte nativo para SQL y elementos interactivos.

¿Cuáles son las características de marimo?

• Ejecución reactiva

  Al modificar una celda, marimo actualiza automáticamente todas las celdas dependientes, eliminando la necesidad de gestionar el estado manualmente.
• Almacenamiento en Python puro

  Los notebooks se guardan como archivos .py, lo que facilita el versionado con Git, la ejecución como scripts y la reutilización como módulos.
• Soporte SQL integrado

  Permite consultar dataframes y bases de datos (DuckDB, Postgres, etc.) directamente desde celdas de SQL dentro del notebook.
• Elementos interactivos

  Incluye widgets nativos como sliders, dropdowns y tablas de dataframes para visualizar y manipular datos dinámicamente.
• Publicación como aplicaciones

  Exporta notebooks a HTML basado en WebAssembly o los sirve como aplicaciones web mediante la CLI de marimo.
• Integración con IA

  Ofrece autocompletado estilo GitHub Copilot, chat contextual y conexión de agentes externos a sesiones activas mediante marimo pair.

¿Cuáles son los casos de uso de marimo?

• Análisis exploratorio de datos

  Utilizar celdas SQL y widgets interactivos para filtrar y visualizar conjuntos de datos grandes sin salir del entorno de desarrollo.
• Desarrollo reproducible de ML

  Gestionar entornos virtuales y requisitos de paquetes serializados en el archivo .py para garantizar que los modelos funcionen igual en cualquier máquina.
• Enseñanza y documentación

  Compartir notebooks ejecutables como módulos de Python o aplicaciones web ligeras para cursos o reportes técnicos.

¿Cómo usar marimo?

1. Crear o abrir notebook

   Iniciar sesión en el editor web o abrir un archivo .py existente con la interfaz de marimo.
2. Escribir código y SQL

   Introducir comandos Python o consultas SQL en las celdas; los resultados se calculan y muestran inmediatamente.
3. Configurar reactividad

   Ajustar si las celdas deben ejecutarse automáticamente al cambiar dependencias o marcarse como obsoletas para ahorrar recursos.
4. Exportar o compartir

   Generar un archivo HTML independiente o servir el notebook como aplicación web usando la línea de comandos.