Megosztás a következőn keresztül:

Jupyter notebookok használata az Azure Data Studióban

Fontos

Az Azure Data Studio 2026. február 28-án vonul nyugdíjba. Javasoljuk, hogy az MSSQL-bővítményt használja a Visual Studio Code-hoz. A Visual Studio Code-ba való migrálásról további információért látogasson el ide: Mi történik az Azure Data Studióval?

A következőkre vonatkozik: SQL Server 2019 (15.x)

A Jupyter Notebook egy nyílt forráskódú webalkalmazás, amellyel élő kódot, egyenleteket, vizualizációkat és kísérőszövegeket tartalmazó dokumentumokat hozhat létre és oszthat meg. A használat magában foglalja az adattisztítást és -átalakítást, a numerikus szimulációt, a statisztikai modellezést, az adatvizualizációt és a gépi tanulást.

Ez a cikk azt ismerteti, hogyan hozhat létre új jegyzetfüzetet az Azure Data Studio legújabb kiadásában, és hogyan kezdheti el a saját jegyzetfüzetek létrehozását különböző kernelekkel.

Ebből a rövid, 5 perces videóból megtudhatja, hogyan ismerkedhet meg a jegyzetfüzetekkel az Azure Data Studióban:

Jegyzetfüzet létrehozása

Az új jegyzetfüzetek többféleképpen hozhatók létre. Minden esetben megnyílik egy új, névvel ellátott Notebook-1.ipynb fájl.

  • Nyissa meg az Azure Data Studio Fájl menüjét , és válassza az Új jegyzetfüzet lehetőséget.

    Új fájljegyzetfüzet

  • Kattintson a jobb gombbal egy SQL Server-kapcsolatra, és válassza az Új jegyzetfüzet lehetőséget.

    Új kiszolgálói jegyzetfüzet

  • Nyissa meg a parancskatalógust (Ctrl+Shift+P), írja be az "új jegyzetfüzet" szöveget, és válassza az Új jegyzetfüzet parancsot.

    Új parancskatalógus-jegyzetfüzet

Csatlakozás kernelhez

Az Azure Data Studio-jegyzetfüzetek számos különböző kernelt támogatnak, beleértve az SQL Servert, a Pythont, a PySparkot és másokat. Minden kernel más nyelvet támogat a jegyzetfüzet kódcelláiban. Ha például az SQL Server-kernelhez csatlakozik, T-SQL-utasításokat adhat meg és futtathat egy jegyzetfüzet kódcellájában.

Csatolás a kernel számára biztosítja a környezetet. Ha például SQL Kernelt használ, csatolhatja bármelyik SQL Server-példányhoz. Ha Python3 Kernelt használ, csatolja a localhosthoz, és ezt a kernelt használhatja a helyi Python-fejlesztéshez.

Az SQL Kernel a PostgreSQL-kiszolgálópéldányokhoz való csatlakozáshoz is használható. Ha Ön PostgreSQL-fejlesztő, és a jegyzetfüzeteket a PostgreSQL-kiszolgálóhoz szeretné csatlakoztatni, töltse le a PostgreSQL-bővítményt az Azure Data Studio Marketplace-bővítményében, és csatlakozzon a PostgreSQL-kiszolgálóhoz.

Ha csatolva van egy SQL Server 2019 big data klaszterhez, az alapértelmezett kapcsolódás a klaszter végpontjához vezet. Python-, Scala- és R-kódot küldhet a fürt Spark feldolgozási kapacitásának használatával.

Kernel Leírás
SQL Kernel Írja meg a relációs adatbázisra célzott SQL Code-ot.
PySpark3 és PySpark Kernel Készítsen Python-kódot a fürtön belüli Spark számításokkal.
Spark Kernel Scala- és R-kód írása Spark számítási erőforrásait használva a fürtön.
Python Kernel Python-kód írása helyi fejlesztéshez.

Az egyes kernelekkel kapcsolatos további információkért lásd:

Kódcella hozzáadása

A kódcellák lehetővé teszik a kód interaktív futtatását a jegyzetfüzetben.

Új kódcella hozzáadásához kattintson az eszköztár +Cella parancsára, és válassza a Kód cellát. Az aktuálisan kijelölt cella után egy új kódcella lesz hozzáadva.

A kijelölt kernel cellájába írja be a kódot. Ha például az SQL-kernelt használja, t-SQL-parancsokat is beírhat a kódcellába.

A kód SQL-kernellel való bevitele hasonló az SQL-lekérdezésszerkesztőhöz. A kódcella támogatja a modern SQL-kódolási élményt olyan beépített funkciókkal, mint a gazdag SQL-szerkesztő, az IntelliSense és a beépített kódrészletek. A kódrészletek lehetővé teszik a megfelelő SQL-szintaxis létrehozását adatbázisok, táblák, nézetek, tárolt eljárások létrehozásához és meglévő adatbázis-objektumok frissítéséhez. Kódrészletekkel gyorsan létrehozhatja az adatbázis másolatait fejlesztési vagy tesztelési célokra, valamint szkripteket hozhat létre és hajthat végre.

SQL Kernel

Szövegcella hozzáadása

A szövegcellák lehetővé teszik a kód dokumentálását, ha Markdown-szövegblokkokat ad hozzá a kódcellák között.

Új szövegcella hozzáadásához kattintson az eszköztár +Cella parancsára, és válassza a Szöveg cellát.

A cella szerkesztési módban indul el, amelyben Beírhatja a Markdown szöveget. A beíráskor az alábbi előnézet jelenik meg.

Markdown-cella

A szövegcellán kívülre kattintva megjelenik a Markdown szöveg.

Markdown-szöveg

Ha ismét a szövegcellára kattint, az szerkesztési módba változik.

Cella futtatása

Egyetlen cella futtatásához kattintson a Cella futtatása gombra (a kerek fekete nyílra) a cella bal oldalán, vagy jelölje ki a cellát, és nyomja le az F5 billentyűt. A jegyzetfüzet összes celláját futtathatja úgy, hogy az eszköztárOn az Összes futtatása gombra kattint – a cellák egyenként futnak, és a végrehajtás leáll, ha hiba történik egy cellában.

A cella eredményei a cella alatt jelennek meg. Az eszköztár Eredmények törlése gombjára kattintva törölheti a jegyzetfüzet összes végrehajtott cellájának eredményét.

Jegyzetfüzet mentése

Jegyzetfüzet mentéséhez tegye az alábbiak közül egyet.

  • Írja be a Ctrl+S billentyűkombinációt
  • Válassza a Fájl menü Mentés elemét.
  • Válassza a Mentés másként... lehetőséget a Fájl menüben
  • Válassza az Összes mentése lehetőséget a Fájl menüből – ezzel menti az összes megnyitott jegyzetfüzetet
  • A parancs palettán írja be Fájl: Mentés

A jegyzetfüzetek fájlokként .ipynb vannak mentve.

Megbízható és nem megbízható

Az Azure Data Studióban megnyitott jegyzetfüzetek alapértelmezés szerint megbízhatók.

Ha más forrásból nyit meg egy jegyzetfüzetet, az nem megbízható módban nyílik meg, majd megbízhatóvá teheti.

Példák

Az alábbi példák egy egyszerű "„Helló világ!” alkalmazás" parancs futtatását szemléltetik különböző kernelek használatával. Jelölje ki a kernelt, írja be a példakódot egy cellába, és kattintson a Cella futtatása parancsra.

Pyspark

Spark-alkalmazás

Spark | Scala nyelv

Spark Scala

Spark | R nyelv

Spark R

Python 3

Helyi Python

Következő lépések

  • Last updated on