私は最近、Rで実行された分析のレポートを作成するためにSweave *の使用を開始しましたが、現在、Pythonスクリプトでも同じことを行うことを検討しています。
SweaveドキュメントにPythonを埋め込むことへの言及を見つけましたが、それはちょっとしたハックのようです。誰かがより良い解決策を考え出したことがありますか、または私が知らないpythonに相当するものはありますか？
* Sweaveは、ラテックスドキュメントに完全なデータ分析を行うためのRコードを埋め込むことができるツールです。
私は、Pweaveと呼ばれるSweaveのPython実装を作成しました。これは、reSTまたはLaTeXドキュメントに埋め込まれたSweaveforPythonコードの基本機能といくつかのオプションを実装します。ここで入手できます：http：//mpassel.com/pweaveおよび元のブログ投稿をここで参照してください：http： //mpassel.com/2010/03/03/pweave-sweave-for-python/
いくつかの提案：
DexyはSweaveと非常によく似た製品です。Dexyの利点の1つは、単一の言語に限定されないことです。RコードやPythonコードなどを含むDexyドキュメントを作成できます。
これは少し遅れていますが、将来の参考のために、LaTeX用の私のPythonTeXパッケージを検討するかもしれません。PythonTeXを使用すると、LaTeXドキュメントにPythonコードを入力して実行し、出力を戻すことができます。ただし、Sweaveとは異なり、実際に編集するドキュメントは有効な.texドキュメント（.Snwや.Rnwではない）であるため、ドキュメントの非コード部分の編集は高速で便利です。
PythonTeXは、次のような多くの機能を提供します。
基本的なPythonTeXファイルは次のようになります。
\documentclass{article}
\usepackage{pythontex}
\begin{document}
\begin{pycode}
#Whatever you want here!
\end{pycode}
\end{document}
言語に依存せず、Sweaveの基盤となるnowebを検討してみてください。私はそれをPythonに使用しましたが、うまく機能します。
MattiのPweaveを少し再構築したので、任意の「チャンクプロセッサ」をプラグインモジュールとして定義できます。これにより、いくつかのチャンクベースのテキスト前処理アプリケーションを簡単に拡張できます。再構築されたバージョンは、https：//bitbucket.org/edgimar/pweave/srcで入手できます。例として、次のLaTeX-Pweaveドキュメントを作成できます（この例の「プロセッサ名」は「mplfig」という名前で指定されていることに注意してください）。
\documentclass[a4paper]{article}
\usepackage{graphicx}
\begin{document}
\title{Test document}
\maketitle
Don't miss the great information in Figure \ref{myfig}!
<<p=mplfig, label=myfig, caption = "Figure caption...">>=
import sys
import pylab as pl
pl.plot([1,2,3,4,5],['2,4,6,8,10'], 'b.', markersize=15)
pl.axis('scaled')
pl.axis([-3,3, -3,3]) # [xmin,xmax, ymin,ymax]
@
\end{document}
私も何度も同じことを考えてきました。質問を読んでリンクを調べた後、リンク先のカスタムpythonSweaveドライバーに小さな変更を加えました。SweaveがRに対して行うのと同じ方法で、ソースコードを保持し、出力を生成するように変更しました。
変更されたバージョンと例をここに投稿しました：http：//mpassel.com/2010/02/09/python-in-sweave-document/
確かに、それは最適ではありませんが、出力には非常に満足しており、同じドキュメントにRとPythonの両方を含めることができるのが好きです。
PyLitについて編集：
私もPyLitが好きで、私の元の答えとは逆に、Sweaveほどエレガントではありませんが、それを使って出力をキャッチすることもできます。これを行う方法の小さな例を次に示します。
import sys
# Catch PyLit output
a = range(3)
sys.stdout = open('output.txt', 'w')
print a
sys.stdout = sys.__stdout__
# .. include:: output.txt
あなたが探しているものは、 GNUEmacsとorg-mode *で実現されます。 単一の応答で詳細に説明できる以上のことを行いますが、関連するポイントは次のとおりorg-modeです。
システムにPythonをインストールしていませんが、同じセッション内で実行されている2つの異なる言語の例を以下に示します。抜粋は、文芸的プログラミングタスクのセットアップと効果的な使用法を説明するErikIversonによる素晴らしいorg-modeRチュートリアルから変更されています。org-modeこのSciPy2013プレゼンテーションorg-modeは、ワークフローに統合する 方法を示しています（そして、たまたまPythonを使用しています）。
Emacsは恐ろしいように見えるかもしれません。しかし、統計/データサイエンスの場合、他のどこにも提供されていないか、さまざまなシステムに分散している優れた機能を提供します。Emacsを使用すると、それらすべてを単一のインターフェースに統合できます。Daniel Goparは、彼のEmacsチュートリアルで それを最もよく言っていると思います。
あなたたちは怠け者ですか？つまり、チュートリアルを読んでください。
Emacsチュートリアルで1時間ほどすると、いくつかの非常に強力なツールへの扉が開かれます。
*Emacsにはが付属していorg-modeます。個別にインストールする必要はありません。
さて、 RでのPythonインターフェースの最近の最良の実装であるreticulateを使用すると、Sweaveを引き続き使用し、Rインタープリターを使用してPythonをインラインで呼び出すことができます。たとえば、これは.Rnwまたは.Rmdマークダウンファイルで機能するようになりました。
```{r example, include=FALSE}
library(reticulate)
use_python("./dir/python")
```
```{python}
import pandas
data = pandas.read_csv("./data.csv")
print(data.head())
```
Jupyter-bookはあなたが望むことをするかもしれないと思います。