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Verwenden von Jupyter Notebooks in Azure Data Studio

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Gilt für: SQL Server 2019 (15.x)

Jupyter Notebook ist eine Open Source-Webanwendung, mit der Sie Dokumente erstellen und freigeben können, die Livecode, Gleichungen, Visualisierungen und beschreibenden Text enthalten. Die Nutzung umfasst Folgendes: Bereinigung und Transformation von Daten, numerische Simulation, statistische Modellierung, Datenvisualisierung und Machine Learning.

In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie in der neuesten Version von Azure Data Studio ein Notebook erstellen und wie Sie mithilfe von verschiedenen Kernels mit der Erstellung eigener Notebooks beginnen.

Sehen Sie sich dieses kurze fünfminütige Video an, um eine Einführung in Notebooks in Azure Data Studio zu erhalten:

Erstellen eines Notebooks

Es gibt mehrere Möglichkeiten, ein neues Notebook zu erstellen. In jedem Fall wird eine neue Datei mit dem Namen Notebook-1.ipynb geöffnet.

  • Navigieren Sie in Azure Data Studio zum Menü „Datei“ , und klicken Sie auf Neues Notebook.

    Neues Dateinotebook

  • Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine SQL Server-Verbindung, und klicken Sie auf Neues Notebook.

    Neues Servernotebook

  • Öffnen Sie die Befehlspalette (STRG+UMSCHALT+P), geben Sie „Neues Notebook“ ein, und wählen Sie den Befehl Neues Notebook aus.

    Neues Notebook „Befehlspalette“

Herstellen einer Verbindung mit einem Kernel

Azure Data Studio-Notebooks unterstützen eine Reihe unterschiedlicher Kernels, einschließlich SQL Server, Python, PySpark und anderen. Jeder Kernel unterstützt eine andere Sprache in den Codezellen Ihres Notebooks. Wenn Sie z. B. eine Verbindung mit dem SQL Server-Kernel hergestellt haben, können Sie T-SQL-Anweisungen in eine Notebook-Codezelle eingeben und ausführen.

Die Anweisung Anfügen an stellt den Kontext für den Kernel bereit. Wenn Sie z. B. SQL-Kernel verwenden, können Sie die Anweisung „Anfügen an“ für jede der SQL Server-Instanzen verwenden. Wenn Sie Python3-Kernel verwenden, fügen Sie an localhost an, und Sie können diesen Kernel für Ihre lokale Python-Entwicklung verwenden.

Der SQL-Kernel kann auch verwendet werden, um eine Verbindung mit PostgreSQL-Serverinstanzen herzustellen. Wenn Sie ein PostgreSQL-Entwickler sind und eine Verbindung zwischen Ihren Notebooks und Ihrem PostgreSQL-Server herstellen möchten, müssen Sie die PostgreSQL-Erweiterung im Marketplace der Azure Data Studio-Erweiterung herunterladen und mit dem PostgreSQL-Server verbinden.

Wenn Sie mit dem Big Data-Cluster von SQL Server 2019 verbunden sind, ist die Standardanweisung Anfügen an der Endpunkt des Clusters. Sie können Python-, Scala-und R-Code über Spark-Compute des Clusters verwenden.

Kernel BESCHREIBUNG
SQL-Kernel Schreiben Sie SQL-Code für Ihre relationale Datenbank.
PySpark3- und PySpark-Kernel Schreiben Sie Python-Code mithilfe von Spark-Computing aus dem Cluster.
Spark-Kernel Schreiben Sie Scala- und R-Code mithilfe von Spark-Computing aus dem Cluster.
Python-Kernel Schreiben Sie Python-Code für die lokale Entwicklung.

Weitere Informationen zu bestimmten Kernels finden Sie unter:

Hinzufügen einer Codezelle

Mit Codezellen können Sie Code innerhalb des Notebooks interaktiv ausführen.

Fügen Sie eine neue Codezelle hinzu, indem Sie auf der Symbolleiste auf den Befehl +Zelle klicken und Codezelle auswählen. Nach der aktuell ausgewählten Zelle wird eine neue Codezelle hinzugefügt.

Geben Sie den Code für den ausgewählten Kernel in die Zelle ein. Wenn Sie z. B. den SQL-Kernel verwenden, können Sie T-SQL-Befehle in die Codezelle eingeben.

Die Eingabe von Code mit dem SQL-Kernel ähnelt einem SQL-Abfrage-Editor. Die Codezelle unterstützt ein modernes SQL-Programmierverfahren mit integrierten Features, wie einem umfangreichen SQL-Editor, IntelliSense und integrierten Codeausschnitten. Mit Codeausschnitten können Sie die richtige SQL-Syntax zum Erstellen von Datenbanken, Tabellen, Ansichten, gespeicherten Prozeduren und zum Aktualisieren vorhandener Datenbankobjekte generieren. Verwenden Sie Codeausschnitte, um schnell Kopien der Datenbank zu Entwicklungs- oder Testzwecken zu erstellen und Skripts zu generieren und auszuführen.

SQL-Kernel

Hinzufügen einer Textzelle

Mithilfe von Textzellen können Sie Ihren Code dokumentieren, indem Sie zwischen Codezellen Markdowntextblöcke hinzufügen.

Fügen Sie eine neue Textzelle hinzu, indem Sie auf der Symbolleiste auf den Befehl +Zelle klicken und Textzelle auswählen.

Die Zelle beginnt im Bearbeitungsmodus, in dem Sie Markdowntext eingeben können. Während Sie die Eingabe vornehmen, erscheint eine Vorschau.

Markdown-Zelle

Wenn Sie außerhalb der Textzelle klicken, wird der Markdowntext angezeigt.

Markdown-Text

Wenn Sie noch mal in die Textzelle klicken, wird in den Bearbeitungsmodus gewechselt.

Ausführen einer Zelle

Klicken Sie zur Ausführung einer einzelnen Zelle auf Zelle ausführen (der runde schwarze Pfeil) links neben der Zelle, oder wählen Sie die Zelle aus, und drücken Sie F5. Sie können alle Zellen im Notebook ausführen, indem Sie auf Alle ausführen auf der Symbolleiste klicken. Die Zellen werden nacheinander ausgeführt, und die Ausführung wird beendet, wenn ein Fehler in einer Zelle auftritt.

Die Ergebnisse aus der Zelle werden unterhalb der Zelle angezeigt. Klicken Sie auf der Symbolleiste auf die Schaltfläche Ergebnisse löschen, wenn Sie die Ergebnisse aller ausgeführten Zellen im Notebook löschen möchten.

Speichern eines Notebooks

Führen Sie zum Speichern eines Notebooks eine der folgenden Aktionen aus.

  • Drücken Sie STRG+S.
  • Wählen Sie im Menü „Datei“ die Option Speichern aus.
  • Wählen Sie im Menü „Datei“ die Option Speichern unter aus.
  • Wählen Sie im Menü „Datei“ die Option Alle speichern aus. Dadurch werden alle offenen Notebooks gespeichert.
  • Geben Sie in der Befehlspalette Datei: Speichern ein.

Notebooks werden als .ipynb-Dateien gespeichert.

Vertrauenswürdig und nicht vertrauenswürdig

In Azure Data Studio geöffnete Notebooks gelten standardmäßig als Vertrauenswürdig.

Wenn Sie ein Notebook aus einer anderen Quelle öffnen, wird es im Modus Nicht vertrauenswürdig geöffnet, und Sie können es dann als Vertrauenswürdig einstufen.

Beispiele

In den folgenden Beispielen wird die Verwendung verschiedener Kernel zum Ausführen eines einfachen Hallo Welt-Befehls veranschaulicht. Wählen Sie den Kernel aus, geben Sie den Beispielcode in eine Zelle ein, und klicken Sie auf Zelle ausführen.

PySpark

Spark-Anwendung

Spark | Scala-Sprache

Spark-Kernel/Scala-Sprache

Spark | R-Sprache

Spark R

Python 3

Lokaler Python-Kernel

Nächste Schritte