ノートブックのコーディングおよび実行
ノートブック・エディターで使用するノートブックを作成したら、分析ができるようにライブラリ、コード、データを追加する必要があります。
分析アプリケーションをノートブックで開発するには、以下の一般ステップを実行します。
ノートブックを編集モードで開きます。ノートブックのプレビューウィンドウが開いたら、 [編集]
アイコンをクリックします。 ノートブックがロックされている場合は、 ロックを解除して編集してください。ノートブックが信頼できないとマークされている場合：
- 「信頼されていません」という通知をクリックします。
- 「信頼」をクリックして、すべてのセルを実行します。
メニューにこのオプションが表示されない場合は、組織の管理者によってアクティブコンテンツが無効になっていることを意味します。
ノートブックに関連付けられている環境テンプレートのハードウェア・サイズが、予想される分析処理スループットに対して正しいかどうかを判別します。
ノートブックツールバーのノートブック情報を見るアイコン(
)をクリックし、 環境ページを選択して、環境のサイズを確認します。環境を変更する必要がある場合は、リストから別の環境を選択するか、利用可能な環境のいずれもニーズに合わない場合は、独自の環境テンプレートを作成します。 環境テンプレートの作成 」を参照。
独自の環境テンプレートを作成すると、このテンプレートにライブラリを追加することができます。 これらのライブラリは、環境が開始された時点で事前にインストールされています。 Python および R 用の 環境のカスタマイズ を参照してください。
プリインストールされたライブラリーをインポートします。 ノートブックのライブラリーおよびスクリプトを参照してください。
データをロードおよびアクセスします。 プロジェクト資産のデータにアクセスするには、資産を選択したときに生成されたコードを実行するか、事前インストールされたライブラリー関数を使用してプログラムで生成されたコードを実行します。 『データのロードとデータへのアクセス』を参照してください。
データを準備および分析します。
必要に応じて、定期的にノートブックを実行するようにスケジュールします。 ノートブックのスケジュールを参照してください。
- プロジェクトの 「ジョブ」 ページから、ジョブ実行の状況をモニターします。
- ジョブをクリックしてジョブの詳細ページを開き、ジョブの実行と各実行の状況を表示します。 実行が失敗した場合は、実行を選択してログ・テールを表示するか、ログ・ファイル全体をダウンロードして実行のトラブルシューティングを行うことができます。
コードの実行中に問題が発生した場合は、デバッガーを使用してノートブックのコード セルを調べてください。 デバッガーをアクティブにするには:
- ノートブックツールバーの Enable Debugger アイコン(
)をクリックします。 - ブレークポイントを追加するには、任意のコード行の横をクリックします。
コードをデバッグするにはビューメニュー、選択右サイドバーを選択し、デバッガーを表示。
- ノートブックツールバーの Enable Debugger アイコン(
ノートブックでアクティブに作業していない場合は、 「カーネル」 に移動し、 「カーネルのシャットダウン」 をクリックしてノートブック・カーネルを停止し、リソースを解放します。
プロジェクトの 「管理」 タブの 「環境」 ページの 「ツール・ランタイム」 の下でアクティブなノートブック・カーネルが他にない場合は、アクティブなランタイム (および不要なキャパシティー・ユニット使用量) を停止します。
この短いビデオでは、Jupyter ノートブックとカスタム環境を作成する方法を確認できます。
このビデオは、本書の概念とタスクを学習するためのビジュアル・メソッドを提供します。
この短いビデオを視聴して、 Python ノートブックで Db2 Warehouse データに対して基本的な SQL 照会を実行する方法を確認してください。
このビデオは、本書の概念とタスクを学習するためのビジュアル・メソッドを提供します。
「ビデオ」ページで、 Python ノートブックのその他の例を示すビデオを見つけることができます。
condaまたは'mambaからプロキシサーバーを経由してパッケージをインストールする
condaや'mambaに、公開されている'condaや'mambaリポジトリへの仲介としてプロキシサーバーを使用させたい場合は、プラットフォーム管理者が設定する必要があります。
管理者が使用する'proxy_servers設定は、現在、以下を実行すると無視されますmamba使用するソフトウェアのカスタマイズは、この制限の影響を受けない。 ノートブック内から「!mamba install <lib-package>実行するときに「mambaプロキシサーバーを設定するには、環境変数を使ってプロキシサーバーを設定する：
%env http_proxy=http://username:password@corp.com:8080
%env https_proxy=https://username:password@corp.com:8080
あるいは、 .condarcファイルで管理者が設定した proxy_servers の設定を尊重する conda を使って、ノートブックにパッケージをインストールしてください。
pip」からプロキシサーバー経由でパッケージをインストールする
プラットフォーム管理者は、クラスタ全体の'pip設定ファイルを'pip.confと呼ぶことで、'pipプロキシサーバーの背後で使用するように設定することができます。 このファイルには、特定のパッケージ・インデックスやプロキシ・サーバーを含めることができる。
ノートブックで以下のコマンドを実行し、接続が機能しているかテストする。
プロキシサーバーの場合は、次のコマンドを実行する：
!python -m pip install langdetect --proxy https://www.example.com:<port number>
内部インデックスの場合は、次のコマンドを実行する：
!pip install <some_package> --index-url=http://www.example.com/root/pypi/+simple/ --trusted-host=http://www.example.com
接続がうまくいかない場合は、プラットフォーム管理者に連絡してください。