Vytvoření parametrizovaného poznámkového bloku pomocí Papermillu

Parametrizace v Nástroji Azure Data Studio spouští stejný poznámkový blok s jinou sadou parametrů.

V tomto článku se dozvíte, jak vytvořit a spustit parametrizovaný poznámkový blok v Nástroji Azure Data Studio pomocí jádra Pythonu.

Poznámka:

V současné době můžete použít parametrizaci s jádry Python, PySpark, PowerShell a .NET Interactive.

Požadavky

• Azure Data Studio
• Python

Instalace a nastavení papermillu v Nástroji Azure Data Studio

Všechny kroky v této části se spouštějí v poznámkovém bloku Azure Data Studio.

1. Vytvořte nový poznámkový blok. Změna jádra na Python 3:

   

2. Pokud se zobrazí výzva k upgradu balíčků Pythonu, když vaše balíčky potřebují aktualizaci, vyberte Ano:

   

3. Nainstalujte papírový mlýn:

   import sys
   !{sys.executable} -m pip install papermill --no-cache-dir --upgrade
   

   Ověřte, že je nainstalovaný papermill:

   import sys
   !{sys.executable} -m pip list
   

   

4. Pokud chcete ověřit, jestli je papírový mlýn správně nainstalovaný, zkontrolujte verzi papermillu:

   import papermill
   papermill
   

   

Příklad parametrizace

Ukázkový soubor poznámkového bloku můžete použít k procházení kroků v tomto článku:

1. Přejděte do souboru poznámkového bloku na GitHubu. Vyberte Nezpracovaný.
2. Vyberte Ctrl+S nebo klikněte pravým tlačítkem myši a uložte soubor s příponou .ipynb.
3. Otevřete soubor v Nástroji Azure Data Studio.

Nastavení parametrizovaného poznámkového bloku

Můžete začít s ukázkovým poznámkovým blokem otevřeným v Azure Data Studiu nebo provedením následujících kroků vytvořte poznámkový blok. Pak zkuste použít jiné parametry. Všechny kroky se spouštějí v poznámkovém bloku Azure Data Studio.

1. Ověřte, že je jádro nastavené na Python 3:

   

2. Vytvořte novou buňku kódu. Vyberte Parametry a označte buňku jako buňku parametrů.

   x = 2.0
   y = 5.0
   

   

3. Přidejte další buňky pro testování různých parametrů:

   addition = x + y
   multiply = x * y
   

   print("Addition: " + str(addition))
   print("Multiplication: " + str(multiply))
   

   Po spuštění všech buněk bude výstup vypadat podobně jako v tomto příkladu:

   

4. Uložte poznámkový blok jako Input.ipynb:

   

Spuštění poznámkového bloku Papermill

Papírový mlýn můžete spustit dvěma způsoby:

• Rozhraní příkazového řádku (CLI)
• Rozhraní API pro Python

Parametrizované spuštění rozhraní příkazového řádku

Pokud chcete spustit poznámkový blok pomocí rozhraní příkazového řádku, zadejte papermill v terminálu příkaz se vstupním poznámkovým blokem, umístěním výstupního poznámkového bloku a možnostmi.

Poznámka:

Další informace najdete v dokumentaci k rozhraní příkazového řádku PaperMill.

1. Spusťte vstupní poznámkový blok s novými parametry:

   papermill Input.ipynb Output.ipynb -p x 10 -p y 20
   

   Tento příkaz spustí vstupní poznámkový blok s novými hodnotami parametrů x a y.

2. Nová buňka s popiskem # Injected-Parameters obsahuje nové hodnoty parametrů, které byly předány prostřednictvím rozhraní příkazového řádku. Nové # Injected-Parameters hodnoty se používají pro nový výstup zobrazený v poslední buňce:

   

Parametrizované spouštění rozhraní PYTHON API

Poznámka:

Další informace najdete v dokumentaci k Papermill Pythonu.

1. Vytvořte nový poznámkový blok. Změna jádra na Python 3:

   

2. Přidejte novou buňku kódu. Pak pomocí rozhraní API Papermill Pythonu spusťte a vygenerujte výstupní parametrizovaný poznámkový blok:

   import papermill as pm
   
   pm.execute_notebook(
   '/Users/vasubhog/GitProjects/AzureDataStudio-Notebooks/Demo_Parameterization/Input.ipynb',
   '/Users/vasubhog/GitProjects/AzureDataStudio-Notebooks/Demo_Parameterization/Output.ipynb',
   parameters = dict(x = 10, y = 20)
   )
   

   

3. Nová buňka s popiskem # Injected-Parameters obsahuje nové hodnoty parametrů, které byly předány. Nové # Injected-Parameters hodnoty se používají pro nový výstup zobrazený v poslední buňce:

   

Další kroky

Další informace o poznámkových blocích a parametrizaci:

• Jak používat poznámkové bloky v Nástroji Azure Data Studio
• Dokumentace k parametrizaci papermill
• Parametrizace identifikátoru URI
• Spuštění s parametry