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노트북 코딩 및 실행

마지막 업데이트 날짜: 2025년 2월 21일
노트북 코딩 및 실행

노트북 편집기에서 사용할 노트북을 만든 후에는 분석을 수행할 수 있도록 라이브러리, 코드, 데이터를 추가해야 합니다.

노트북에서 분석 애플리케이션을 개발하려면 다음 일반 단계를 수행하십시오.

  1. 편집 모드에서 노트북을 엽니다. 노트북 미리 보기 창이 열리면 편집을 클릭합니다. 편집 아이콘 상. 노트북이 잠겨 있다면, 잠금을 해제하고 편집하세요.

  2. 노트북이 신뢰할 수 없는 것으로 표시된 경우:

    1. 신뢰할 수 없음 알림을 클릭합니다.
    2. 신뢰를 클릭하여 모든 셀을 실행하십시오.
  3. 노트북과 연관된 환경 템플리트에 예상되는 분석 처리 처리량에 대한 올바른 하드웨어 크기가 있는지 판별하십시오.

    1. 노트북 도구 모음에서 노트북 정보 보기 아이콘(노트북 정보 보기)을 클릭하고 환경 페이지를 선택하여 환경의 크기를 확인하십시오.

    2. 환경을 변경해야 하는 경우, 목록에서 다른 환경을 선택하거나, 사용 가능한 환경이 필요에 맞지 않는 경우, 자신만의 환경 템플릿을 만드십시오. 환경 템플릿 만들기를 참조하세요.

      환경 템플릿을 직접 만들면, 이 템플릿에 라이브러리를 추가할 수 있습니다. 이 라이브러리는 환경이 시작될 때 미리 설치됩니다. Python 및 R에 대한 환경 사용자 정의 를 참조하십시오.

  4. 사전 설치된 라이브러리를 가져오십시오. 노트북의 라이브러리 및 스크립트를 참조하십시오.

  5. 데이터를 로드하고 액세스하십시오. 자산을 선택할 때 생성되는 코드를 실행하거나 사전 설치된 라이브러리 함수를 사용하여 프로그래밍 방식으로 프로젝트 자산의 데이터에 액세스할 수 있습니다. 데이터 로드 및 액세스를 참조하십시오.

  6. 적절한 방법으로 데이터를 준비하고 분석하십시오.

  7. 필요한 경우 정기적으로 실행되도록 노트북을 스케줄하십시오. 노트북 스케줄을 참조하십시오.

    1. 프로젝트의 작업 페이지에서 작업 실행 상태를 모니터하십시오.
    2. 작업의 세부사항 페이지를 열어 작업에 대한 실행 및 각 실행의 상태를 보려면 작업을 클릭하십시오. 실행에 실패하면 실행을 선택하고 로그 테일을 보거나 전체 로그 파일을 다운로드하여 실행 문제점을 해결할 수 있습니다.
  8. 코드를 실행하는 데 문제가 있는 경우 디버거를 사용하여 Notebook의 코드 셀을 살펴보세요. 디버거를 활성화하려면:

    1. 노트북 도구 모음에서 디버거 활성화 아이콘(셀 디버거 아이콘)을 클릭합니다.
    2. 중단점을 추가하려면 코드 줄 옆을 클릭하세요.

    코드를 디버그하려면 보다 메뉴, 선택 오른쪽 사이드바 을 선택한 다음 디버거 표시.

  9. 노트북에서 활발하게 작업하고 있지 않으면 커널 로 이동하고 커널 종료 를 클릭하여 노트북 커널을 중지하고 자원을 해제하십시오.

  10. 프로젝트의 관리 탭에 있는 환경 페이지의 도구 런타임 에서 다른 노트북 커널이 활성화되지 않은 경우 활성 런타임 (및 불필요한 용량 단위 이용) 을 중지하십시오.

비디오 면책사항: 이러한 비디오의 일부 사소한 단계 및 그래픽 요소는 배치와 다를 수 있습니다.

이 짧은 동영상을 보고 Jupyter 노트북 및 사용자 정의 환경의 작성법을 확인하십시오.

이 비디오는 이 문서의 개념 및 태스크를 학습하기 위한 시각적 방법을 제공합니다.

Python 노트북에서 Db2 Warehouse 데이터에 대한 기본 SQL 쿼리를 실행하는 방법을 보려면 이 짧은 비디오를 시청하십시오.

이 비디오는 이 문서의 개념 및 태스크를 학습하기 위한 시각적 방법을 제공합니다.

프록시 서버를 통해 ' conda ' 또는 ' mamba '에서 패키지 설치하기

참고:
  • ' conda ' 또는 ' mamba 프록시 서버를 공용 ' conda ' 및 ' mamba ' 리포지토리의 중개자로 사용하려면 플랫폼 관리자가 이를 구성해야 합니다.

관리자가 사용하는 ' proxy_servers ' 설정은 현재 실행 시 무시됩니다노트북 내에서 ' mamba '을 사용하는 소프트웨어 사용자 지정은 이 제한의 영향을 받지 않습니다. 노트북 내에서 ' !mamba install <lib-package> '를 실행할 때 ' mamba '에 대한 프록시 서버를 구성하려면 환경 변수를 사용해 프록시 서버를 설정하세요:

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

또는 관리자가 ' .condarc' 파일에 설정한 ' proxy_servers ' 설정을 존중하는 ' conda' 을 사용해 노트북에 패키지를 설치합니다.

프록시 서버를 통해 ' pip '에서 패키지 설치하기

플랫폼 관리자는 ' pip.conf'이라는 클러스터 전체 ' pip 구성 파일을 생성하여 프록시 서버 뒤에서 사용하도록 ' pip '을 구성할 수 있습니다. 이 파일에는 특정 패키지 인덱스 또는 프록시 서버가 포함될 수 있습니다.

노트북에서 다음 명령을 실행하여 연결이 제대로 작동하는지 테스트합니다.

프록시 서버의 경우 이 명령을 실행합니다:

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

내부 인덱스의 경우 이 명령을 실행합니다:

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

연결이 되지 않으면 플랫폼 관리자에게 문의하세요.

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