Codificando e executando um bloco de notas

Depois de criar um notebook para usar no editor de notebook, você precisa adicionar bibliotecas, códigos e dados para poder fazer a análise.

Para desenvolver aplicativos de análise de dados em um bloco de notas, siga estas etapas gerais:

  1. Abra o notebook no modo de edição: quando a janela de visualização do notebook abrir, clique no ícone Edit Ícone de edição . Se o notebook estiver bloqueado, desbloqueie-o e edite-o.

  2. Se o notebook estiver marcado como não confiável :

    1. Clique no aviso Not Trusted (Não confiável ).
    2. Clique em Confiança para executar todas as células.

    Se você não vir essa opção no menu, isso significa que o conteúdo ativo foi desativado pelos administradores da organização.

  3. Determine se o modelo de ambiente associado ao bloco de notas possui o tamanho de hardware correto para o rendimento de processamento de análise antecipado.

    1. Verifique o tamanho do ambiente clicando no ícone Exibir informações do notebook (Visualizar informações do bloco de notas) na barra de ferramentas do notebook e selecionando a página Ambientes.

    2. Se você precisar alterar o ambiente, selecione outro ambiente na lista ou, se nenhum dos ambientes disponíveis atender às suas necessidades, crie seu próprio modelo de ambiente. Consulte Criação de modelo de ambiente.

      Se você criar seu próprio modelo de ambiente, poderá adicionar suas bibliotecas a esse modelo. Essas bibliotecas são pré-instaladas no momento em que o ambiente é iniciado. Consulte Customizar seu ambiente para Python e R.

  4. Importe as bibliotecas pré-instaladas Consulte Bibliotecas e scripts para blocos de notas.

  5. Carregue e acesse os dados. É possível acessar dados de ativos de projeto executando código que é gerado para você ao selecionar o ativo ou programaticamente usando funções de biblioteca pré-instaladas. Veja Carregar e acessar dados.

  6. Prepare e analise os dados.

  7. Se necessário, planeje o bloco de notas para ser executado em um horário regular. Consulte Planejar um bloco de notas.

    1. Monitore o status de sua tarefa executada na página Tarefas do projeto.
    2. Clique em sua tarefa para abrir a página de detalhes da tarefa para visualizar as execuções da tarefa e o status de cada execução. Se uma execução falhar, será possível selecionar a execução e visualizar o log tail ou fazer download do arquivo de log inteiro para solucionar problemas da execução.

  8. Se você tiver problemas ao executar seu código, use o Debugger para percorrer uma célula de código em seu notebook. Para ativar o depurador:

    1. Clique no ícone Enable Debugger (Ativar depurador ) (Ícone do depurador de células) na barra de ferramentas do notebook.
    2. Clique ao lado de qualquer linha de código para adicionar um ponto de interrupção.

    Para depurar seu código do Visualizar menu, selecione Barra lateral direita e selecione Mostrar depurador.

  9. Quando você não estiver trabalhando ativamente no bloco de notas, acesse Kernel e clique em Encerrar Kernel para parar o kernel do bloco de notas e liberar recursos..

  10. Pare o tempo de execução ativo (e o consumo de unidade de capacidade desnecessário) se nenhum outro kernel de bloco de notas estiver ativo em Tempos de execução da ferramenta na página Ambientes na guia Gerenciar do projeto.

Você pode adicionar vários prompts de amostra para modelos específicos em seus notebooks. Para adicionar um prompt de amostra, clique no ícone de snippets de código (o ícone Trechos de código), selecione Prompt Engineering e navegue pelas várias categorias para encontrar um prompt de amostra. Quando você selecionar um prompt, clique em Inserir código na célula para inserir o prompt no bloco de notas.

Disclaimer de vídeo: Algumas etapas secundárias e elementos gráficos nesses vídeos podem ser diferentes de sua implementação

Assista a este curto vídeo para ver como criar um bloco de notas do Jupyter e um ambiente customizado.

Este vídeo fornece um método visual para aprender os conceitos e tarefas nesta documentação.

Assista a este vídeo curto para ver como executar consultas SQL básicas em dados do Db2 Warehouse em um bloco de notas Python .

Este vídeo fornece um método visual para aprender os conceitos e tarefas nesta documentação.

Instalação de pacotes de " conda ou " mamba por meio de um servidor proxy

Nota:
  • Se você quiser que ' conda ou ' mamba use um servidor proxy como intermediário para os repositórios públicos ' conda e ' mamba, o administrador da plataforma deverá configurá-lo para você.

A configuração " proxy_servers que é usada pelo administrador é atualmente ignorada quando você executade dentro de um notebook. As personalizações de software que usam ' mamba não são afetadas por essa limitação. Para configurar servidores proxy para ' mamba quando você executar ' !mamba install <lib-package> em um notebook, defina o servidor proxy usando uma variável de ambiente:

%env http_proxy=http://username:password@corp.com:8080
%env https_proxy=https://username:password@corp.com:8080

Como alternativa, instale o pacote no notebook usando ' conda, que respeita a configuração ' proxy_servers que seu administrador definiu no arquivo ' .condarc.

Instalação de pacotes do ' pip por meio de um servidor proxy

O administrador da plataforma pode configurar o ' pip para uso atrás de um servidor proxy, criando um arquivo de configuração do ' pip em todo o cluster chamado ' pip.conf. Esse arquivo pode conter um índice de pacote específico ou um servidor proxy.

Execute os seguintes comandos em um notebook para testar se a conexão está funcionando.

Para um servidor proxy, execute este comando:

!python -m pip install langdetect --proxy https://www.example.com:<port number>

Para obter um índice interno, execute este comando:

!pip install <some_package> --index-url=http://www.example.com/root/pypi/+simple/ --trusted-host=http://www.example.com

Se a conexão não estiver funcionando, entre em contato com o administrador da plataforma.

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