Barra dei menu e barra degli strumenti

Dalla barra dei menu e dalla barra degli strumenti principale, è possibile selezionare le funzioni del notebook che influiscono sul modo in cui il notebook funziona ed esegue le operazioni più utilizzate all'interno del notebook.

Sommario

È possibile spostarsi nel taccuino utilizzando un sommario generato automaticamente basato sui titoli del taccuino. Per visualizzare il sommario, dal Visualizzazione menu, selezionare Sommario.

Per aggiungere numeri di intestazione, fare clic su Mostra il numero dell'intestazione nel documento icona. Per attivare o disattivare la visibilità di un numero accanto alle intestazioni di primo livello ( h1), ad esempio se desideri che l'intestazione di primo livello venga visualizzata come titolo del taccuino, fai clic su Più azioni pulsante e selezionare Mostra il numero dell'intestazione di primo livello.

Per escludere o includere intestazioni generate come parte dell'output della cella dal sommario, fare clic su Più azioni pulsante e selezionare Mostra intestazioni di output.

Barra delle azioni del blocco note

È possibile selezionare funzioni che migliorano la collaborazione del notebook. Dalla barra delle azioni, è possibile:

• Pubblica il tuo notebook come un gist o su GitHub
• Creare un URL permanente in modo che chiunque con il link possa visualizzare il notebook
• Creare i lavori in cui eseguire il notebook. Consultare Pianificazione di un notebook
• Scarica il tuo notebook
• Aggiungere un token del progetto in modo che il codice possa accedere alle risorse del progetto. Consultare Aggiunta di codice per impostare il token del progetto
• Generare frammenti di codice per aggiungere dati da un asset di dati o da una connessione a una cella del notebook
• Visualizzare le informazioni del notebook e interagire con l'ambiente in cui è in esecuzione
• Salvare le versioni del notebook
• Carica asset nel progetto

Celle in un notebook Jupyter

Un notebook Jupyter è costituito da una sequenza di celle. Il flusso di un notebook è sequenziale. Il codice viene immesso in una cella di input e quando si esegue la cella, il notebook esegue il codice e stampa l'output del calcolo in una cella di output.

È possibile modificare il codice in una cella di input ed eseguire nuovamente la cella ogni volta che si desidera. In questo modo, il notebook segue un paradigma di loop read - evaluate - print.

Ogni cella ha la propria mini barra degli strumenti.

Direttamente dalla barra degli strumenti della cella è possibile:

• Copia la cella
• Sposta la cella verso l'alto o verso il basso
• Aggiungi una nuova cella prima e dopo un'altra cella
• Elimina la cella

Per comprimere una cella, fare clic su Collasso pulsante che si trova accanto a ciascuna cella. Per espandere una cella, fare clic sul pulsante di compressione o su Espandere icona .

Il comportamento di una cella è determinato dal tipo di cella. I diversi tipi di celle includono:

• Celle di codice Jupyter
• Celle di ribasso Jupyter
• Celle Jupyter NBConvert non elaborate

Programma di debug

Il debugger può aiutarti a risolvere rapidamente i problemi relativi al codice. Per attivare il debugger:

1. Clicca sul Abilita debugger icona nella barra degli strumenti del taccuino.
2. Fare clic accanto a qualsiasi riga di codice per aggiungere un punto di interruzione.

Per eseguire il debug del codice, dal file Visualizzazione menu, selezionare Barra laterale destra, quindi selezionare Mostra debugger.

Barra di avanzamento del lavoro Spark

Quando si esegue il codice in un notebook che attiva i lavori Spark, spesso è difficile determinare perché il codice non viene eseguito in modo efficiente.

Per aiutare l'utente a comprendere meglio ciò che sta facendo il codice e per assistere l'utente nel debug del codice, un notebook può monitorare l'esecuzione dei lavori Spark per una cella di codice.

Per abilitare il monitoraggio Spark per una cella in un notebook:

• Selezionare la cella di codice che si desidera monitorare.
• Clicca il Abilita monitoraggio Spark icona nella barra degli strumenti del taccuino.

Le barre di avanzamento visualizzate visualizzano l'avanzamento del runtime in tempo reale dei tuoi lavori sul cluster Spark. Ogni lavoro Spark viene eseguito sul cluster in una o più fasi, dove ogni fase è un elenco di attività che possono essere eseguite in parallelo. Il riquadro di monitoraggio può diventare molto grande se il job Spark ha molti stage.

Il riquadro di monitoraggio del job visualizza anche la durata di ciascun job e lo stato delle fasi del job. Uno stage può avere uno dei seguenti stati:

• Running: lo stage è attivo e avviato
• Completed: lo stage è stato completato
• Skipped: i risultati di questa fase sono stati memorizzati in cache da un'operazione precedente, quindi l'attività non deve essere eseguita nuovamente
• Pending: stage non ancora avviato

Fare nuovamente clic sull'icona per disattivare il controllo in una cella.

Argomento principale: Jupyter Notebook editor