PART 05. Jupyter에서 marimo로 마이그레이션

Jupyter로 쌓아온 노트북이 있다면, 그 자산을 버리지 않아도 됩니다. marimo convert 명령 하나로 .ipynb를 marimo .py 파일로 바꿀 수 있습니다. 문제는 변환 이후입니다. Jupyter에서 습관처럼 쓰던 패턴들이 marimo에서는 에러가 됩니다. 변환이 끝난 뒤 무엇을 확인하고 어떻게 고쳐야 하는지, 이 파트에서 단계별로 살펴봅니다.

ipywidgets를 쓰던 코드는 marimo에서 그대로 실행되지 않습니다. interact, observe 같은 콜백 기반 패턴을 반응형 셀 방식으로 다시 쓰는 방법도 정리합니다. Pandas 중심의 분석 노트북은 한 번에 다 옮기려 하지 않아도 됩니다. 점진적으로 셀을 분리하고 변수 이름을 정리하는 전략을 소개합니다.

마지막 챕터에서는 팀 협업 맥락에서 marimo의 강점을 직접 확인합니다. .py 파일이라서 git diff가 코드만 보여주고, PR 리뷰가 명확해지며, CI에서 marimo check를 실행할 수 있습니다. 이것이 개인 실험 도구를 넘어 marimo를 팀 환경에서 선택하는 실질적인 이유입니다.

선행 지식: PART 02 (반응형 데이터플로우), PART 03 (mo.ui 위젯), PART 04 (데이터 다루기) 또는 Jupyter 노트북 실무 경험.

이 파트를 마치면

• marimo convert 명령으로 기존 .ipynb 파일을 marimo .py 파일로 변환하고, 변환 결과 구조를 읽을 수 있습니다.
• 변환 후 자주 발생하는 에러 패턴(MB002, 실행 순서 의존 코드, in-place 변경)을 진단하고 수정할 수 있습니다.
• ipywidgets의 주요 위젯과 interact 패턴을 mo.ui 방식으로 재작성할 수 있습니다.
• 대규모 Pandas 노트북을 한 번에 전환하지 않고 점진적으로 이전하는 전략을 적용할 수 있습니다.
• marimo .py 파일의 git diff가 .ipynb와 어떻게 다른지 설명하고, marimo check를 CI에 통합할 수 있습니다.