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。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、 アンロックして編集 できる可能性があります。ノートブックが信頼されていないとマークされている場合は、Jupyterサービスにノートブックの内容を信頼し、すべてのセルの実行を許可するように指示してください：
- ノートブックの右上隅にある 「信頼できない」 をクリックします。
- 「信頼する」 をクリックして、すべてのセルを実行します。
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。
ノートブックのツールバーから「ノートブック情報の表示」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、必要に応じて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。
環境テンプレートを作成する場合は、環境の開始時にプリインストールされたテンプレートに、独自のライブラリーを追加できます。 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。
適切な方法を使用して、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:
- クリックしてくださいデバッガーを有効にするアイコン（
) 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。
- クリックしてくださいデバッガーを有効にするアイコン（
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:[email protected]:8080
%env https_proxy=https://username:[email protected]:8080
Alternatively, install the package in the notebook by using conda, which respects the proxy_servers setting that your admin set in the .condarcfile.
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。
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親トピック: Jupyter Notebook エディター