Codificación y ejecución de un cuaderno

Después de crear un cuaderno para utilizarlo en el editor de cuadernos, tienes que añadir bibliotecas, código y datos para poder realizar tu análisis.

Para desarrollar aplicaciones de análisis en un cuaderno, siga estos pasos generales:

1. Abra el cuaderno en modo de edición: cuando se abra la ventana de vista previa del cuaderno, haga clic en el icono Editar . Si el cuaderno está bloqueado, desbloquéelo y edítelo.

2. Si el portátil está marcado como no fiable :

   1. Haga clic en el aviso No es de confianza.
   2. Pulse Confianza para ejecutar todas las celdas.

3. Determine si la plantilla de entorno que está asociada con el cuaderno tiene el tamaño de hardware correcto para el rendimiento de proceso de análisis anticipado.

   1. Compruebe el tamaño del entorno haciendo clic en el icono Ver información del bloc de notas () de la barra de herramientas del bloc de notas y seleccionando la página Entornos.

   2. Si necesita cambiar el entorno, seleccione otro de la lista o, si ninguno de los disponibles se ajusta a sus necesidades, cree su propia plantilla de entorno. Véase Creación de una plantilla de entorno.

      Si crea su propia plantilla de entorno, puede añadir sus bibliotecas a esta plantilla. Estas bibliotecas están preinstaladas en el momento en que se inicia el entorno. Consulte Personalizar el entorno para Python y R.

4. Importar bibliotecas preinstaladas. Consulte Bibliotecas y scripts para cuadernos.

5. Cargue y acceda a los datos. Puede acceder a los datos de los activos de proyecto ejecutando el código que se genera cuando selecciona el activo o mediante programación utilizando las funciones de biblioteca preinstaladas. Consulte Cargar y acceder a los datos.

6. Prepare analice los datos con los métodos adecuados:

   • Construir modelos watsonx.ai Runtime
   • Crear modelos de Decision Optimization
   • Utilizar Watson Natural Language Processing
   • Utilizar algoritmos de análisis predictivo de SPSS
   • Utilizar métodos de análisis de ubicación geoespacial
   • Utilizar omisión de datos para Spark SQL
   • Aplicar cifrado Parquet
   • Utilizar métodos de análisis de series temporales

7. Si es necesario, planifique el cuaderno para que se ejecute a una hora con regularidad. Consulte Planificar un notebook.

   1. Supervise el estado de las ejecuciones de trabajo desde la página Trabajos del proyecto.
   2. Pulse el trabajo para abrir la página de detalles del trabajo para ver las ejecuciones del trabajo y el estado de cada ejecución. Si una ejecución ha fallado, puede seleccionar la ejecución y ver la cola de registro o descargar todo el archivo de registro para resolver los problemas de la ejecución.

8. Si tiene problemas al ejecutar su código, use el depurador para revisar una celda de código en su cuaderno. Para activar el depurador:

   1. Haga clic en el icono Habilitar depurador () en la barra de herramientas del bloc de notas.
   2. Haga clic en junto a cualquier línea de código para agregar un punto de interrupción.

   Para depurar su código desde el Vista menú, seleccione Barra lateral derecha y luego seleccione Mostrar depurador.

9. Cuando no esté trabajando activamente en el cuaderno, vaya a Kernel y pulse Cerrar kernel para detener el kernel del cuaderno y liberar recursos.

10. Detenga el tiempo de ejecución activo (y el consumo de unidad de capacidad innecesario) si no hay ningún otro kernel de cuaderno activo en Tiempos de ejecución de herramienta en la página Entornos del separador Gestionar del proyecto.

Visualice este breve vídeo para ver cómo crear un cuaderno Jupyter y un entorno personalizado.

Vea este breve vídeo para ver cómo ejecutar consultas SQL básicas en datos de Db2 Warehouse en un cuaderno de Python .

Busque vídeos que muestren ejemplos adicionales de cuadernos de Python en la página Vídeos.

%env http_proxy=http://username:[email protected]:8080
%env https_proxy=https://username:[email protected]:8080

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

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