对文学编程来说，能得到及时反馈，良好的交互方式都非常不错。但是跟ide之类的相比，工程化方面还是弱了些，比方说：生成可复用的模块化代码、文档检索、代码测试、代码导航、版本控制… 这样如果你使用 repl 或是 notebook，最后生成生产环境代码时，还得在ide上再搞一遍。
今天看了 fast.ai 的一篇博文，感觉这几个方面好像基本上都有不错的进展(至少对python而言)
https://www.fast.ai/2019/12/02/nbdev/
nbdev is a library that allows you to fully develop a library in Jupyter Notebooks, putting all your code, tests and documentation in one place. That is: you now have a true literate programming environment, as envisioned by Donald Knuth back in 1983!
nbdev 可以看作一个代码生成库，看了下文档 ，好像还具有模块化，依赖安装，测试，文档，代码导航等功能。代码模块生成应该是没啥问题，毕竟fastai库就是这么开发的，不知道其它功能现在实现的如何？
还有个比较好的方面是跟git的集成
不是只有脏兮兮的diff json文件了
还有跟微软他们一块搞的 ReviewNB，用来做 jupyter notebook 的 code review
唉，说这么多，其实是想要吐槽 ein 不够给力呀
emacs jupyter 我也在用。但是调试代码都在jupyter lab。还有 lpy ，ipynb代码转成脚本后就由 lpy接手了