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云端數(shù)據(jù)科學(xué)平臺Deepnote,相當(dāng)于云上的Jupyter Note

2023-04-17 22:33 作者:py愛好loer  | 我要投稿

Deepnote是一個先進的云端數(shù)據(jù)科學(xué)平臺,可以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)者輕松創(chuàng)建、管理和共享他們的數(shù)據(jù)科學(xué)項目。它提供了一個易于使用的界面,可以輕松編寫代碼、訪問數(shù)據(jù)和執(zhí)行任務(wù),而無需管理服務(wù)器或編寫復(fù)雜的部署代碼。


1、Deepnote概述

它是一個在線框架,可在 Python 中創(chuàng)建和運行筆記本。 與Jupyterlab相比,Deepnote 允許我們實時協(xié)作編寫 Python 筆記本。團隊成員可以評論成員們寫的代碼!Deepnote 可以輕松與最流行的云服務(wù)(如 Google Drive 和 Amazon S3)以及最流行的數(shù)據(jù)庫(如 PostgresSQL 和 MongoDB)集成。當(dāng)然它也可以直接讀取編輯本地文件,如CSV等。

Deepnote使用性上也不比Jupyter Notebook差,首先它有一個簡單易用的界面,使用戶可以輕松地編寫、運行和維護數(shù)據(jù)分析代碼。

Deepnote還提供了很多方便的功能。首先,它支持實時運行代碼和查看結(jié)果。用戶可以在Deepnote中直接寫代碼并執(zhí)行,無需在本地安裝任何軟件。其次,Deepnote還支持Jupyter Notebook模式。用戶可以將代碼和Markdown文本混合在一起,方便地記錄和分享分析結(jié)果。此外,Deepnote還內(nèi)置了一些常用的數(shù)據(jù)科學(xué)庫和工具,例如Pandas、Matplotlib等。

使用Deepnote非常簡單。用戶只需注冊一個賬號,然后新建一個項目即可開始編程。在項目中,用戶可以創(chuàng)建不同的Notebook,每個Notebook都相當(dāng)于一個獨立的代碼文件。用戶可以在Notebook中添加代碼、注釋和其他文本,并將其保存到項目中。如果需要邀請他人協(xié)作,則可以通過共享鏈接或電子郵件進行邀請。

總之,Deepnote是一個非常強大、方便的在線編程環(huán)境,特別適合數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的工作。它提供了協(xié)作式編輯、實時運行代碼和Jupyter Notebook等多種功能,為用戶提供了高效且便捷的編程體驗。

如果你是Python或Notebook環(huán)境的初學(xué)者,Deepnote是一個簡單易行的起點。


2、Deepnote的簡單入門

2.1 項目創(chuàng)建

“PROJECTS” - “+” - “New project”


2.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)入(以本地CSV為例)

使用 CSV源數(shù)據(jù),只需將其拖到deepnote項目上即可。


這樣CSV文件就上傳至deepnote遠(yuǎn)端(內(nèi)存)中,我們可直接進行Pandas讀取數(shù)據(jù)


如果我們想要添加云端數(shù)據(jù)庫,需要添加憑證授權(quán)


2.3 遠(yuǎn)端環(huán)境

云端默認(rèn)環(huán)境為Python3.9,5G內(nèi)存 2vCPU配置,如果想要更高環(huán)境配置,可升級Team 或 Enterprise 計劃,則可以在 16GB、4vCPU 機器上享受無限時數(shù)。


3、Deepnote Jupyter 使用

如果我們經(jīng)常使用Jupyter Note進行數(shù)據(jù)分析的話,可以將本地的.ipynb文件上傳到deepnote中進行使用,在此基礎(chǔ)上進行開發(fā)測試。并且還可以導(dǎo)出.ipynb文件進行離線查看。當(dāng)然deepnote還支持鏈接GitHub倉庫,將我們編寫的.ipynb上傳提交至GitHUb倉庫下。

導(dǎo)入方式(兩種):

  • 將文件拖放.ipynb到右側(cè)面板的NOTEBOOKS


  • 單擊NOTEBOOKS部分中的+按鈕,然后選擇Upload an .ipynb選項


導(dǎo)出.ipynb文件:


4、Deepnote的筆記塊

4.1 SQL塊

為了更容易查詢數(shù)據(jù)庫,Deepnote 包含所謂的“SQL 塊”。將其中一個數(shù)據(jù)庫集成連接到 Deepnote(PostgreSQLRedshift、BigQuerySnowflake)后,我們可以創(chuàng)建 SQL 塊并開始編寫 SQL 查詢。當(dāng)運行 SQL 查詢時,Deepnote 會在 Pandas DataFrame 中顯示結(jié)果。


使用 Python 和 SQL

Deepnote 使用jinjasql模板,允許您將變量、函數(shù)和控制結(jié)構(gòu)(例如,if語句和for循環(huán))傳遞到您的 SQL 查詢中。

  • 要在 SQL 查詢中注入 Python 變量,請使用{{ variable_name }}語法。例如:

  • 將列表或元組傳遞到您的 SQL 查詢中需要來自inclausejinjasql 的關(guān)鍵字。正如您在下面看到的,我們使用與以前類似的語法,但這個新關(guān)鍵字前面有符號|。

  • 要注入列名和表名,請使用sqlsafe關(guān)鍵字,如下所示:

  • 一個常見的用例是搜索包含(例如,%表示可選子字符串的字符)的通配符模式。要將其與變量值結(jié)合使用,請使用以下語法:

  • 您還可以使用更高級的模板功能,如{% if condition } %{ endif }、條件塊或 jinjasql 支持的任何其他功能。例如,以下塊循環(huán)遍歷 Python 列表 ( column_names) 以構(gòu)造所需的 SQL 字段。

4.2 圖表塊

圖表塊允許我們在不使用代碼的情況下從 Pandas DataFrames 創(chuàng)建圖表。非常適合快速探索性分析,或者適合那些不熟悉如何使用 Python 代碼制作圖表的人。


4.3 文本塊

Deepnote 具有豐富的文本編輯器,可以很容易地給文本敘述添加樣式和結(jié)構(gòu)。與編寫代碼類似,編輯文本也基于塊的概念:文本中的每個結(jié)構(gòu)元素(標(biāo)題、段落、列表項等)在筆記本中表示為一個單獨的塊。

通過單擊 +(添加塊)按鈕來添加文本塊。從一系列不同的文本塊類型中進行選擇,包括段落、標(biāo)題、列表和標(biāo)注塊。


Deepnote 的日常使用介紹就到這里了,它是一套用于 Python、SQL 和無代碼分析的協(xié)作數(shù)據(jù)筆記本。能夠在云端運行并安全地連接到任何數(shù)據(jù)源。對于那些經(jīng)常在本地電腦進行數(shù)據(jù)開發(fā)的同學(xué)來說,可能需要經(jīng)常查看下本地的一些信息或開發(fā)流程。如果在云上就方便很多了,可以實時更新了解自己的開發(fā)細(xì)則,更好的開展工作。


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