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Python 용 project-lib에서 ibm-watson-studio-lib로 마이그레이션

마지막 업데이트 날짜: 2024년 10월 04일
Python 용 project-lib에서 ibm-watson-studio-lib로 마이그레이션

ibm-watson-studio-lib 라이브러리는 project-lib library의 후속 작업입니다. 노트북에서 project-lib API를 계속 사용할 수 있지만 ibm-watson-studio-lib 라이브러리를 사용하기 위해 기존 노트북을 마이그레이션하는 것을 고려해야 합니다.

ibm-watson-studio-lib 사용의 장점은 다음과 같습니다.

  • 자산 찾아보기 API는 라이브러리에서 명시적으로 지원되는 자산뿐만 아니라 모든 유형의 자산에 대한 읽기 전용 액세스를 제공합니다.
  • ibm-watson-studio-lib 에서는 애플리케이션 영역에 따라 사용 가능한 기능을 구성하는 consti스텐트 API 이름 지정 규칙을 사용합니다.

다음 절에서는 ibm-watson-studio-lib 라이브러리를 사용하기 위해 기존 Python 노트북에서 수행해야 하는 변경사항에 대해 설명합니다.

라이브러리 설정

ibm-watson-studio-lib사용을 시작하려면 기존 노트북에서 다음과 같이 변경해야 합니다.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

from project_lib import Project
project = Project("<ProjectId>","<ProjectToken>")

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

from ibm_watson_studio_lib import access_project_or_space
wslib = access_project_or_space({"token":"<ProjectToken>"})

Spark 환경에서 라이브러리 설정

Spark 환경에서 ibm-watson-studio-lib 사용을 시작하려면 기존 노트북에서 다음과 같이 변경해야 합니다.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

from project_lib import Project
project = Project(sc,"<ProjectId>","<ProjectToken>")

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

from ibm_watson_studio_lib import access_project_or_space
wslib = access_project_or_space({"token":"<ProjectToken>"})
wslib.spark.provide_spark_context(sc)

라이브러리 사용법

다음 절에서는 project-lib 의 기능을 ibm-watson-studio-lib의 해당 기능으로 마이그레이션할 때 노트북에서 수행해야 하는 코드 변경사항에 대해 설명합니다.

프로젝트 정보 가져오기

프로젝트 관련 정보를 프로그래밍 방식으로 페치하려면 다음 함수를 변경해야 합니다.

데이터 연결 나열

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

project.get_connections()

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

assets = wslib.list_connections()
wslib.show(assets)

또는 ibm-watson-studio-lib를 사용하여 연결된 데이터 자산을 나열할 수 있습니다.

assets = wslib.list_connected_data()
wslib.show(assets)

데이터 파일 나열

이 함수는 프로젝트의 데이터 파일 목록을 리턴합니다.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 사용하여 변경하십시오

project.get_files()

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

assets = wslib.list_stored_data()
wslib.show(assets)

이름 또는 설명 가져오기

ibm-watson-studio-lib에서 시작점 wslib.here를 통해 프로젝트에 대한 메타데이터 (예: 프로젝트의 이름 또는 해당 설명) 를 검색할 수 있습니다.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

name = project.get_name()
desc = project.get_description()

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

name = wslib.here.get_name()
desc = wslib.here.get_description()

메타데이터 가져오기

project-lib에서 get_matadata 에 대한 대체가 없습니다.

project.get_metadata()

ibm-watson-studio-lib 의 wslib.here 함수는 이 정보의 일부를 표시합니다. 사용 가능한 프로젝트 메타데이터 정보를 보려면 다음을 사용하십시오.

help(wslib.here.API)

예를 들어,

  • wslib.here.get_name(): 프로젝트 이름을 리턴합니다.
  • wslib.here.get_description(): proejct 설명을 리턴합니다.
  • wslib.here.get_ID(): 프로젝트 ID를 리턴합니다.
  • wslib.here.get_storage(): 스토리지 메타데이터를 리턴합니다.

스토리지 메타데이터 가져오기

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

project.get_storage_metadata()

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

wslib.here.get_storage()

데이터 페치

파일의 데이터에 액세스하려면 다음 기능을 변경해야 합니다.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

buffer = project.get_file("MyAssetName.csv")

# or, without direct storage access:
buffer = project.get_file("MyAssetName.csv", direct_storage=False)

# or:
buffer = project.get_file("MyAssetName.csv", direct_os_retrieval=False)

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

buffer = wslib.load_data("MyAssetName.csv")

또한 ibm-watson-studio-lib 는 데이터 자원을 다운로드하여 로컬 파일 시스템에 저장하는 기능을 제공합니다.

info = wslib.download_file("MyAssetName.csv", "MyLocalFile.csv")

데이터 저장

데이터를 파일에 저장하려면 다음 기능을 변경해야 합니다.

project-lib 를 사용하는 코드에서 direct_store=False 및 set_project_asset=True의 모든 변형에 대해 다음을 변경하십시오.

project.save_data("NewAssetName.csv", data)
project.save_data("MyAssetName.csv", data, overwrite=True)

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

asset = wslib.save_data("NewAssetName.csv", data)
wslib.show(asset)
asset = wslib.save_data("MyAssetName.csv", data, overwrite=True)
wslib.show(asset)

또한 ibm-watson-studio-lib 는 프로젝트 스토리지에 로컬 파일을 업로드하고 데이터 자산을 작성하는 기능을 제공합니다.

asset = wslib.upload_file("MyLocalFile.csv", "MyAssetName.csv")
wslib.show(asset)

연결 정보 가져오기

연결과 연관된 메타데이터를 리턴하려면 다음 함수를 변경해야 합니다.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

connprops = project.get_connection(name="MyConnection")

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

connprops = wslib.get_connection("MyConnection")

연결된 데이터 정보 가져오기

연결된 데이터 자산과 연관된 메타데이터를 리턴하려면 다음 함수를 변경해야 합니다.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

dataprops = project.get_connected_data(name="MyConnectedData")

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

dataprops = wslib.get_connected_data("MyConnectedData")

이름 대신 ID로 자산 액세스

이름 대신 ID로 자산에 액세스하여 연결 또는 연결된 데이터 자산의 메타데이터를 리턴할 수 있습니다.

project-lib 에서 다음을 변경하십시오.

connprops = project.get_connection(id="xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx")

# or:
connprops = project.get_connection("xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx")

# or:
datapros = project.get_connected_data(id="xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx")

# or:
datapros = project.get_connected_data("xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx")

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

connprops = wslib.by_id.get_connection("xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx")
dataprops = wslib.by_id.get_connected_data("xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx")

project-lib에서는 ID로 파일 (저장된 데이터 자산) 에 액세스할 수 없습니다. 이름으로만 이를 수행할 수 있습니다. ibm-watson-studio-lib 라이브러리는 ID별 파일 액세스를 지원합니다. ibm-watson-studio-lib 사용을 참조하십시오.

자산 유형별로 자산 페치

모든 프로젝트 자산의 목록을 검색할 때 선택적 매개변수 asset_type 를 유형별로 자산을 필터링할 수 있는 get_assets 함수에 전달할 수 있습니다. project-lib 에서 이 매개변수에 허용되는 값은 data_asset, connection 및 asset입니다.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

project.get_assets()

# Or, for a supported asset type:
project.get_assets("<asset_type>")

# Or:
project.get_assets(asset_type="<asset_type>")

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

assets = wslib.assets.list_assets("asset")
wslib.show(assets)

# Or, for a specific asset type:
assets = wslib.assets.list_assets("<asset_type>")

# Example, list all notebooks:
notebook_assets = wslib.assets.list_assets("notebook")
wslib.show(notebook_assets)

사용 가능한 자산 유형을 나열하려면 다음을 사용하십시오.

assettypes = wslib.assets.list_asset_types()
wslib.show(assettypes)

Spark 지원

Spark에 대해 작업하려면 Spark 지원을 사용으로 설정하고 파일에 대한 URL을 검색하는 함수를 변경해야 합니다.

Spark 지원 설정

Spark 지원을 설정하려면 다음을 수행하십시오.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

# Provide SparkContext during setup
from project_lib import Project
project = Project(sc,"<ProjectId>","<ProjectToken>")

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

from ibm_watson_studio_lib import access_project_or_space
wslib = access_project_or_space({'token':'<ProjectToken>'}

# provide SparkContext in a subsequent step
wslib.spark.provide_spark_context(sc)

Spark에서 파일에 액세스하기 위한 URL 검색

Hadoop을 통해 Spark에서 자산이 참조하는 파일에 액세스하기 위한 URL을 검색하려면 다음을 수행하십시오.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

url = project.get_file_url("MyAssetName.csv")
# or
url = project.get_file_url("MyAssetName.csv", direct_storage=False)
# or
url = project.get_file_url("MyAssetName.csv", direct_os_retrieval=False)

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

url = wslib.spark.get_data_url("MyAssetName.csv")

Spark 사용을 위한 파일 URL 가져오기

Hadoop을 통해 Spark에서 자산이 참조하는 파일에 액세스하기 위한 URL을 검색합니다.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

project.get_file_url("MyFileName.csv", direct_storage=True)
# or
project.get_file_url("MyFileName.csv", direct_os_retrieval=True)

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

wslib.spark.storage.get_data_url("MyFileName.csv")

프로젝트 스토리지에 직접 액세스

프로젝트 스토리지에서 데이터를 페치하거나 프로젝트 자산을 동기화하지 않고 프로젝트 스토리지에 데이터를 저장할 수 있습니다.

데이터 페치

프로젝트 스토리지에서 데이터를 페치하려면 다음을 수행하십시오.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

project.get_file("MyFileName.csv", direct_storage=True)

# Or:
project.get_file("MyFileName.csv", direct_os_retrieval=True)

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

wslib.storage.fetch_data("MyFileName.csv")

데이터 저장

프로젝트 스토리지의 파일에 데이터를 저장하려면 다음을 수행하십시오.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

# Save and do not create an asset in a project
project.save_data("NewFileName.csv", data, direct_storage=True)

# Or:
project.save_data("NewFileName.csv", data, set_project_asset=False)

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

wslib.storage.store_data("NewFileName.csv", data)

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

# Save (and overwrite if file exists) and do not create an asset in the project
project.save_data("MyFileName.csv", data, direct_storage=True, overwrite=True)

# Or:
project.save_data("MyFileName.csv", data, set_project_asset=False, overwrite=True)

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

wslib.storage.store_data("MyFileName.csv", data, overwrite=True)

또한 ibm-watson-studio-lib 는 프로젝트 스토리지에서 로컬 파일 시스템으로 파일을 다운로드하는 기능을 제공합니다.

wslib.storage.download_file("MyStorageFile.csv", "MyLocalFile.csv")

다음을 사용하여 프로젝트 스토리지의 파일을 데이터 자산으로 등록할 수도 있습니다.

wslib.storage.register_asset("MyStorageFile.csv", "MyAssetName.csv")

자세히 알아보기

노트북에서 Python 용 ibm-watson-studio-lib 라이브러리를 사용하려면 Python를 참조하십시오.

상위 주제: ibm-watson-studio-lib 사용