Creare, sviluppare e gestire notebook synapse

Un notebook in Azure Synapse Analitica (un notebook di Synapse) è un'interfaccia Web che consente di creare file che contengono codice, visualizzazioni e testo narrativo in tempo reale. I notebook possono essere usati per convalidare idee ed eseguire esperimenti rapidi per ottenere informazioni cognitive dettagliate dai dati. I notebook sono ampiamente usati anche per la preparazione dei dati, la visualizzazione dei dati, l'apprendimento automatico e altri scenari di Big Data.

Con un notebook di Synapse è possibile:

• Iniziare senza attività di configurazione.
• Proteggere i dati con funzionalità di sicurezza aziendali predefinite.
• Analizzare i dati tra formati non elaborati (ad esempio CSV, TXT e JSON), formati di file elaborati (ad esempio Parquet, Delta Lake e ORC) e file di dati tabulari SQL in Spark e SQL.
• Ottenere produttività con funzionalità avanzate di creazione e visualizzazione dei dati predefinite.

Questo articolo descrive come usare i notebook in Synapse Studio.

Creare un notebook

È possibile creare un nuovo notebook o importare un notebook esistente in un'area di lavoro synapse da Esplora oggetti. Selezionare Sviluppo, fare clic con il pulsante destro del mouse su Notebook e quindi scegliere Nuovo notebook o Importa. I notebook di Synapse riconoscono i file IPYNB di Jupyter Notebook standard.

Sviluppare i notebook

I notebook sono costituiti da celle, che sono singoli blocchi di codice o testo che è possibile eseguire in modo indipendente o come gruppo.

Le sezioni seguenti descrivono le operazioni per lo sviluppo di notebook:

• Aggiungere una cella
• Impostare il linguaggio primario
• Usare più linguaggi
• Usare tabelle temporanee per fare riferimento ai dati in più lingue
• Usare IntelliSense in stile IDE
• Usare frammenti di codice
• Formattare le celle di testo usando i pulsanti della barra degli strumenti
• Annullare o ripetere un'operazione di cella
• Aggiungere un commento a una cella di codice
• Spostare una cella
• Eliminare una cella
• Comprimere l'input della cella
• Comprimere l'output della cella
• Usare una struttura del notebook

Nota

Nei notebook viene creata automaticamente un'istanza SparkSession di e archiviata in una variabile denominata spark. È disponibile anche una variabile per SparkContext denominata sc. Gli utenti possono accedere direttamente a queste variabili, ma non devono modificare i valori di queste variabili.

Aggiungere una cella

Esistono diversi modi per aggiungere una nuova cella al notebook:

• Passare con il mouse sullo spazio tra due celle e selezionare Codice o Markdown.

  

• Usare i tasti di scelta rapida in modalità comando. Selezionare la chiave A per inserire una cella sopra la cella corrente. Selezionare il tasto B per inserire una cella sotto la cella corrente.

Impostare una lingua primaria

I notebook di Synapse supportano quattro linguaggi Apache Spark:

• PySpark (Python)
• Spark (Scala)
• Spark SQL
• .NET Spark (C#)
• SparkR (R)

È possibile impostare la lingua primaria per le celle appena aggiunte dall'elenco a discesa Lingua sulla barra dei comandi superiore.

Usare più lingue

È possibile usare più linguaggi in un notebook specificando il comando magic corretto per il linguaggio all'inizio di una cella. Nella tabella seguente sono elencati i comandi magic per passare da un linguaggio all'altro nelle celle.

Comando magic	Lingua	Descrizione
%%pyspark	Python	Eseguire una query Python su SparkContext.
%%spark	Scala	Eseguire una query Scala su SparkContext.
%%sql	Spark SQL	Eseguire una query Spark SQL su SparkContext.
%%csharp	.NET per Spark C#	Eseguire una query .NET per Spark C# su SparkContext.
%%sparkr	R	Eseguire una query R su SparkContext.

L'immagine seguente illustra un esempio di come scrivere una query PySpark usando il %%pyspark comando magic o una query Spark SQL usando il %%sql comando magic in un notebook Spark (Scala). La lingua primaria per il notebook è impostata su PySpark.

Usare tabelle temporanee per fare riferimento ai dati in più lingue

Non è possibile fare riferimento a dati o variabili direttamente in linguaggi diversi in un notebook di Synapse. In Spark è possibile fare riferimento a una tabella temporanea in più linguaggi. Ecco un esempio di come leggere un dataframe Scala in PySpark e Spark SQL usando una tabella temporanea Spark come soluzione alternativa:

1. Nella cella 1 leggere un dataframe da un connettore del pool SQL usando Scala e creare una tabella temporanea:

   %%spark
   val scalaDataFrame = spark.read.sqlanalytics("mySQLPoolDatabase.dbo.mySQLPoolTable")
   scalaDataFrame.createOrReplaceTempView( "mydataframetable" )
   

2. Nella cella 2 eseguire una query sui dati usando Spark SQL:

   %%sql
   SELECT * FROM mydataframetable
   

3. Nella cella 3 usare i dati in PySpark:

   %%pyspark
   myNewPythonDataFrame = spark.sql("SELECT * FROM mydataframetable")
   

Usare IntelliSense in stile IDE

I notebook di Synapse sono integrati nell'editor Monaco e consentono di aggiungere la funzionalità IntelliSense di tipo IDE all'editor di celle. Le funzionalità di evidenziazione della sintassi, indicatore di errore e completamento automatico del codice consentono di scrivere codice e identificare i problemi più velocemente.

Le funzionalità di IntelliSense hanno livelli di maturità diversi per i diversi linguaggi. Usare la tabella seguente per sapere cosa è supportato.

Lingue	Evidenziazione della sintassi	Indicatore di errore della sintassi	Completamento del codice della sintassi	Completamento del codice variabile	Completamento del codice della funzione di sistema	Completamento del codice della funzione utente	Rientro intelligente	Riduzione del codice
PySpark (Python)	Sì	Sì	Sì	Sì	Sì	Sì	Sì	Sì
Spark (Scala)	Sì	Sì	Sì	Sì	Sì	Sì	No	Sì
Spark SQL	Sì	Sì	Sì	Sì	Sì	No	No	No
.NET per Spark (C#)	Sì	Sì	Sì	Sì	Sì	Sì	Sì	Sì

È necessaria una sessione Spark attiva per trarre vantaggio dal completamento del codice variabile, dal completamento del codice della funzione di sistema e dal completamento del codice della funzione utente per .NET per Spark (C#).

Usare frammenti di codice

I notebook synapse forniscono frammenti di codice che semplificano l'immissione di modelli di codice usati comunemente. Questi modelli includono la configurazione della sessione Spark, la lettura dei dati come dataframe Spark e i grafici di disegno usando Matplotlib.

I frammenti di codice vengono visualizzati nei tasti di scelta rapida di IntelliSense in stile IDE, in combinazione con altri suggerimenti. Il contenuto dei frammenti di codice è allineato al linguaggio delle celle di codice. È possibile visualizzare frammenti di codice disponibili immettendo un frammento di codice o qualsiasi parola chiave visualizzata nel titolo del frammento nell'editor di celle del codice. Ad esempio, immettendo leggi, è possibile visualizzare l'elenco dei frammenti di codice per leggere i dati da varie origini dati.

Formattare le celle di testo usando i pulsanti della barra degli strumenti

È possibile usare i pulsanti di formato sulla barra degli strumenti della cella di testo per eseguire azioni markdown comuni. Queste azioni includono la creazione di testo in grassetto, la creazione di paragrafi e intestazioni tramite un menu a discesa, l'inserimento di codice, l'inserimento di un elenco non ordinato, l'inserimento di un elenco ordinato, l'inserimento di un collegamento ipertestuale e l'inserimento di un'immagine da un URL.

Annullare o ripetere un'operazione di cella

Per revocare le operazioni di cella più recenti, selezionare il pulsante Annulla o Ripeti oppure selezionare il tasto Z o MAIUSC+Z. È ora possibile annullare o ripetere fino a 10 operazioni cronologiche delle celle.

Le operazioni di cella supportate includono:

• Inserire o eliminare una cella. È possibile revocare le operazioni di eliminazione selezionando Annulla. Questa azione mantiene il contenuto del testo insieme alla cella.
• Riordinare le celle.
• Attivare o disattivare una cella di parametri.
• Eseguire la conversione tra una cella di codice e una cella Markdown.

Nota

Non è possibile annullare operazioni di testo o operazioni di commento in una cella.

Aggiungere un commento a una cella di codice

1. Selezionare il pulsante Commenti sulla barra degli strumenti del notebook per aprire il riquadro Commenti .

   

2. Selezionare il codice nella cella di codice, selezionare Nuovo nel riquadro Commenti, aggiungere commenti e quindi selezionare il pulsante Pubblica commento.

   

3. Se necessario, è possibile eseguire le azioni Modifica commento, Risolvi thread ed Elimina thread selezionando i puntini di sospensione Altri puntini di sospensione (...) accanto al commento.

   

Spostare una cella

Per spostare una cella, selezionare il lato sinistro della cella e trascinare la cella nella posizione desiderata.

Eliminare una cella

Per eliminare una cella, selezionare il pulsante Elimina a destra della cella.

È anche possibile usare i tasti di scelta rapida in modalità comando. Selezionare MAIUSC+D per eliminare la cella corrente.

Comprimere l'input della cella

Per comprimere l'input della cella corrente, selezionare i puntini di sospensione Altri comandi (...) sulla barra degli strumenti della cella e quindi selezionare Nascondi input. Per espandere l'input, selezionare Mostra input mentre la cella è compressa.

Comprimere l'output della cella

Per comprimere l'output della cella corrente, selezionare i puntini di sospensione Altri comandi (...) sulla barra degli strumenti della cella e quindi selezionare Nascondi output. Per espandere l'output, selezionare Mostra output mentre l'output della cella è nascosto.

Usare una struttura del notebook

La struttura (sommario) presenta la prima intestazione Markdown di qualsiasi cella Markdown in una finestra della barra laterale per una navigazione rapida. La barra laterale del contorno è ridimensionabile e collapsible per adattarsi allo schermo nel modo migliore possibile. Per aprire o nascondere la barra laterale, selezionare il pulsante Struttura sulla barra dei comandi del notebook.

Eseguire un notebook

È possibile eseguire le celle di codice nel notebook singolarmente o tutte insieme. Lo stato e lo stato di avanzamento di ogni cella sono visualizzati nel notebook.

Nota

L'eliminazione di un notebook non annulla automaticamente i processi attualmente in esecuzione. Se è necessario annullare un processo, passare all'hub monitoraggio e annullarlo manualmente.

Eseguire una cella

Esistono diversi modi per eseguire il codice in una cella:

• Passare il puntatore del mouse sulla cella che si vuole eseguire e quindi selezionare il pulsante Esegui cella oppure CTRL+INVIO.

  

• Usare i tasti di scelta rapida in modalità comando. Selezionare MAIUSC+INVIO per eseguire la cella corrente e selezionare la cella sottostante. Selezionare ALT+INVIO per eseguire la cella corrente e inserire una nuova cella sotto di essa.

Eseguire tutte le celle

Per eseguire tutte le celle del notebook corrente in sequenza, selezionare il pulsante Esegui tutto .

Eseguire tutte le celle al di sopra o al di sotto

Per eseguire tutte le celle sopra la cella corrente in sequenza, espandere l'elenco a discesa per il pulsante Esegui tutto e quindi selezionare Esegui celle sopra. Selezionare Esegui celle di seguito per eseguire tutte le celle sotto quella corrente in sequenza.

Annulla tutte le celle in esecuzione

Per annullare le celle in esecuzione o le celle in attesa nella coda, selezionare il pulsante Annulla tutto .

Fare riferimento a un notebook

Per fare riferimento a un altro notebook all'interno del contesto del notebook corrente, usare il %run <notebook path> comando magic. Tutte le variabili definite nel notebook di riferimento sono disponibili nel notebook corrente.

Ecco un esempio:

%run /<path>/Notebook1 { "parameterInt": 1, "parameterFloat": 2.5, "parameterBool": true, "parameterString": "abc" }

Il riferimento al notebook funziona sia in modalità interattiva che in pipeline.

Il %run comando magic presenta queste limitazioni:

• Il comando supporta chiamate annidate ma non chiamate ricorsive.
• Il comando supporta il passaggio di un percorso assoluto o un nome di notebook solo come parametro. Non supporta i percorsi relativi.
• Il comando supporta attualmente solo quattro tipi di valore di parametro: int, float, boole string. Non supporta le operazioni di sostituzione delle variabili.
• I notebook a cui si fa riferimento devono essere pubblicati. È necessario pubblicare i notebook per farvi riferimento, a meno che non si selezioni l'opzione per abilitare un riferimento al notebook non pubblicato. Synapse Studio non riconosce i notebook non pubblicati dal repository Git.
• I notebook a cui si fa riferimento non supportano profondità delle istruzioni superiori a cinque.

Usare Esplora variabili

Un notebook di Synapse fornisce un'esplorazione delle variabili predefinita sotto forma di tabella che elenca le variabili nella sessione Spark corrente per le celle PySpark (Python). La tabella include colonne per nome variabile, tipo, lunghezza e valore. Altre variabili vengono visualizzate automaticamente man mano che vengono definite nelle celle di codice. La selezione di ogni intestazione di colonna ordina le variabili nella tabella.

Per aprire o nascondere Esplora variabili, selezionare il pulsante Variabili sulla barra dei comandi del notebook.

Nota

Esplora variabili supporta solo Python.

Usare l'indicatore di stato della cella

Sotto la cella viene visualizzato lo stato dettagliato di un'esecuzione di cella per visualizzarne lo stato corrente. Al termine dell'esecuzione della cella, viene visualizzato un riepilogo con la durata totale e l'ora di fine e rimane per riferimento futuro.

Usare l'indicatore di stato spark

Un notebook synapse è puramente basato su Spark. Le celle di codice vengono eseguite nel pool di Apache Spark serverless in modalità remota. Un indicatore di stato del processo Spark con una barra di stato in tempo reale consente di comprendere lo stato di esecuzione del processo.

Il numero di attività per ogni processo o fase consente di identificare il livello parallelo del processo Spark. È anche possibile eseguire un'analisi più approfondita dell'interfaccia utente Spark di uno specifico processo (o fase) selezionando il collegamento nel nome del processo (o della fase).

Configurare una sessione Spark

Nel riquadro Configura sessione è possibile specificare la durata del timeout, il numero di executor e le dimensioni degli executor da assegnare alla sessione Spark corrente. Riavviare la sessione Spark per rendere effettive le modifiche alla configurazione. Tutte le variabili del notebook memorizzate nella cache vengono cancellate.

È anche possibile creare una configurazione dalla configurazione di Apache Spark o selezionare una configurazione esistente. Per informazioni dettagliate, vedere Gestire la configurazione di Apache Spark.

Comando Magic per la configurazione di una sessione Spark

È anche possibile specificare le impostazioni della sessione Spark tramite il comando %%configuremagic . Per rendere effettive le impostazioni, riavviare la sessione spark.

È consigliabile eseguire %%configure all'inizio del notebook. Ecco un esempio. Per l'elenco completo dei parametri validi, vedere le informazioni su Livy in GitHub.

%%configure
{
    //You can get a list of valid parameters to configure the session from https://github.com/cloudera/livy#request-body.
    "driverMemory":"28g", // Recommended values: ["28g", "56g", "112g", "224g", "400g", "472g"]
    "driverCores":4, // Recommended values: [4, 8, 16, 32, 64, 80]
    "executorMemory":"28g",
    "executorCores":4, 
    "jars":["abfs[s]://<file_system>@<account_name>.dfs.core.windows.net/<path>/myjar.jar","wasb[s]://<containername>@<accountname>.blob.core.windows.net/<path>/myjar1.jar"],
    "conf":{
    //Example of a standard Spark property. To find more available properties, go to https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#application-properties.
        "spark.driver.maxResultSize":"10g",
    //Example of a customized property. You can specify the count of lines that Spark SQL returns by configuring "livy.rsc.sql.num-rows".
        "livy.rsc.sql.num-rows":"3000" 
    }
}

Ecco alcune considerazioni per il %%configure comando magic:

• È consigliabile usare lo stesso valore per driverMemory e executorMemory in %%configure. È anche consigliabile che driverCores e executorCores abbiano lo stesso valore.
• È possibile usare %%configure nelle pipeline di Synapse, ma se non viene impostata nella prima cella di codice, l'esecuzione della pipeline avrà esito negativo perché non può riavviare la sessione.
• Il %%configure comando usato in mssparkutils.notebook.run viene ignorato, ma il comando usato in %run <notebook> continua a essere eseguito.
• È necessario usare le proprietà di configurazione Spark standard nel "conf" corpo. Non sono supportati riferimenti di primo livello per le proprietà di configurazione di Spark.
• Alcune proprietà speciali di Spark non saranno effettive nel "conf" corpo, tra cui "spark.driver.cores", "spark.executor.cores""spark.driver.memory", "spark.executor.memory", e "spark.executor.instances".

Configurazione della sessione con parametri da una pipeline

È possibile usare la configurazione della sessione con parametri per sostituire i valori nel %%configure comando magic con parametri di esecuzione della pipeline (attività del notebook). Quando si prepara una %%configure cella di codice, è possibile eseguire l'override dei valori predefiniti usando un oggetto simile al seguente:

{
      "activityParameterName": "paramterNameInPipelineNotebookActivity",
      "defaultValue": "defaultValueIfNoParamterFromPipelineNotebookActivity"
} 

L'esempio seguente mostra i valori predefiniti di 4 e "2000", che sono configurabili anche:

%%configure  

{ 
    "driverCores": 
    { 
        "activityParameterName": "driverCoresFromNotebookActivity", 
        "defaultValue": 4 
    }, 
    "conf": 
    { 
        "livy.rsc.sql.num-rows": 
        { 
            "activityParameterName": "rows", 
            "defaultValue": "2000" 
        } 
    } 
} 

Il notebook usa il valore predefinito se si esegue direttamente il notebook in modalità interattiva o se l'attività del notebook della pipeline non fornisce un parametro corrispondente a "activityParameterName".

Durante la modalità di esecuzione della pipeline, è possibile usare la scheda Impostazioni per configurare le impostazioni per un'attività del notebook della pipeline.

Se si vuole modificare la configurazione della sessione, il nome del parametro dell'attività del notebook della pipeline deve essere uguale activityParameterName a quello del notebook. In questo esempio, durante un'esecuzione della pipeline, 8 sostituisce driverCores in %%configuree 4000 sostituisce livy.rsc.sql.num-rows.

Se un'esecuzione della pipeline ha esito negativo dopo aver usato il %%configure comando magic, è possibile ottenere altre informazioni sull'errore eseguendo la %%configure cella magic in modalità interattiva del notebook.

Importare i dati in un notebook

È possibile caricare dati da pool di Azure Data Lake Storage Gen 2, Archiviazione BLOB di Azure e SQL, come illustrato negli esempi di codice seguenti.

Leggere un file CSV da Azure Data Lake Storage Gen2 come dataframe Spark

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import *
account_name = "Your account name"
container_name = "Your container name"
relative_path = "Your path"
adls_path = 'abfss://%s@%s.dfs.core.windows.net/%s' % (container_name, account_name, relative_path)

df1 = spark.read.option('header', 'true') \
                .option('delimiter', ',') \
                .csv(adls_path + '/Testfile.csv')

Leggere un file CSV da Archiviazione BLOB di Azure come dataframe Spark

from pyspark.sql import SparkSession

# Azure storage access info
blob_account_name = 'Your account name' # replace with your blob name
blob_container_name = 'Your container name' # replace with your container name
blob_relative_path = 'Your path' # replace with your relative folder path
linked_service_name = 'Your linked service name' # replace with your linked service name

blob_sas_token = mssparkutils.credentials.getConnectionStringOrCreds(linked_service_name)

# Allow Spark to access from Azure Blob Storage remotely

wasb_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)

spark.conf.set('fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name), blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasb_path)

df = spark.read.option("header", "true") \
            .option("delimiter","|") \
            .schema(schema) \
            .csv(wasbs_path)

Leggere i dati dall'account di archiviazione primario

È possibile accedere direttamente ai dati nell'account di archiviazione primario. Non è necessario fornire le chiavi private. In Esplora dati fare clic con il pulsante destro del mouse su un file e selezionare Nuovo notebook per visualizzare un nuovo notebook con un estrattore di dati generato automaticamente.

Usare i widget IPython

I widget sono oggetti Python con eventi che hanno una rappresentazione nel browser, spesso come un controllo come un dispositivo di scorrimento o una casella di testo. I Widget IPython funzionano solo in ambienti Python. Attualmente non sono supportati in altri linguaggi( ad esempio Scala, SQL o C#).

Procedura per usare i widget IPython

1. Importare il ipywidgets modulo per usare il framework Jupyter Widgets:

   import ipywidgets as widgets
   

2. Usare la funzione di primo livello display per eseguire il rendering di un widget o lasciare un'espressione di widget tipo all'ultima riga della cella di codice:

   slider = widgets.IntSlider()
   display(slider)
   

   slider = widgets.IntSlider()
   slider
   

3. Eseguire la cella. Il widget viene visualizzato nell'area di output.

   

È possibile usare più display() chiamate per eseguire il rendering della stessa istanza del widget più volte, ma rimangono sincronizzate tra loro:

slider = widgets.IntSlider()
display(slider)
display(slider)

Per eseguire il rendering di due widget indipendenti l'uno dall'altro, creare due istanze del widget:

slider1 = widgets.IntSlider()
slider2 = widgets.IntSlider()
display(slider1)
display(slider2)

Widget supportati

Tipo di widget	Widget
Numerico	IntSlider, FloatSlider, , IntRangeSlider, FloatRangeSliderIntProgress, BoundedIntTextFloatProgressBoundedFloatText, IntTextFloatLogSliderFloatText
Booleano	ToggleButton, Checkbox, Valid
Selezione	Dropdown, RadioButtons, Select, SelectionSliderSelectionRangeSlider, , ToggleButtonsSelectMultiple
String	Text, Text area, Combobox, Password, LabelHTML, HTML Math, , ImageButton
Riproduzione (animazione)	Date picker, Color picker, Controller
Contenitore/Layout	Box, HBox, VBox, GridBoxAccordion, , TabsStacked

Limitazioni note

• La tabella seguente elenca i widget attualmente non supportati, insieme alle soluzioni alternative:

  Funzionalità	Soluzione alternativa
  Output widget	È invece possibile usare la print() funzione per scrivere testo in stdout.
  widgets.jslink()	È possibile usare la widgets.link() funzione per collegare due widget simili.
  FileUpload widget	Non disponibile.

• La funzione globale display fornita da Azure Synapse Analitica non supporta la visualizzazione di più widget in una sola chiamata, ovvero display(a, b). Questo comportamento è diverso dalla funzione IPython display .

• Se si chiude un notebook che contiene un widget IPython, non è possibile visualizzare o interagire con il widget finché non si esegue di nuovo la cella corrispondente.

Salvare i notebook

È possibile salvare un singolo notebook o tutti i notebook nell'area di lavoro:

• Per salvare le modifiche apportate a un singolo notebook, selezionare il pulsante Pubblica sulla barra dei comandi del notebook.

  

• Per salvare tutti i notebook nell'area di lavoro, selezionare il pulsante Pubblica tutti i sulla barra dei comandi dell'area di lavoro.

  

Nel riquadro Proprietà del notebook è possibile configurare se includere l'output della cella durante il salvataggio.

Usare i comandi magic

È possibile usare i comandi magic noti di Jupyter nei notebook di Synapse. Esaminare gli elenchi seguenti dei comandi magic attualmente disponibili. Indicare i casi d'uso in GitHub in modo che sia possibile continuare a creare altri comandi magic per soddisfare le proprie esigenze.

Nota

Nelle pipeline di Synapse sono supportati solo i comandi magic seguenti: %%pyspark, %%spark%%csharp, , %%sql.

Comandi magic disponibili per le righe:

%lsmagic, %time, %timeit, %history, %run%load

Comandi magic disponibili per le celle:

%%time%%capture, %%timeit, , %%writefile, %%sql%%pyspark, %%spark, %%csharp, , %%html%%configure

Fare riferimento a un notebook non pubblicato

Fare riferimento a un notebook non pubblicato è utile quando si vuole eseguire il debug in locale. Quando si abilita questa funzionalità, l'esecuzione di un notebook recupera il contenuto corrente nella cache Web. Se si esegue una cella che include un'istruzione del notebook di riferimento, si fa riferimento ai notebook presentati nel browser notebook corrente anziché a una versione salvata in un cluster. Altri notebook possono fare riferimento alle modifiche nell'editor di notebook senza richiedere la pubblicazione (modalità dinamica) o il commit (modalità Git) delle modifiche. Usando questo approccio, è possibile evitare l'inquinamento delle librerie comuni durante il processo di sviluppo o debug.

È possibile abilitare il riferimento a un notebook non pubblicato selezionando la casella di controllo appropriata nel riquadro Proprietà .

Nella tabella seguente vengono confrontati i casi. Anche se %run e mssparkutils.notebook.run hanno lo stesso comportamento, la tabella usa %run come esempio.

Case	Disabilitazione	Abilitare
Modalità dinamica
Nb1 (pubblicato) %run Nb1	Eseguire la versione pubblicata di Nb1	Eseguire la versione pubblicata di Nb1
Nb1 (nuovo) %run Nb1	Error	Eseguire il nuovo Nb1
Nb1 (pubblicato in precedenza, modificato) %run Nb1	Eseguire la versione pubblicata di Nb1	Eseguire la versione modificata di Nb1
Modalità Git
Nb1 (pubblicato) %run Nb1	Eseguire la versione pubblicata di Nb1	Eseguire la versione pubblicata di Nb1
Nb1 (nuovo) %run Nb1	Error	Eseguire il nuovo Nb1
Nb1 (non pubblicato, commit) %run Nb1	Error	Esecuzione sottoposta a commit Nb1
Nb1 (pubblicato in precedenza, commit) %run Nb1	Eseguire la versione pubblicata di Nb1	Eseguire la versione di cui è stato eseguito il commit di Nb1
Nb1 (pubblicato in precedenza, nuovo in Current Branch) %run Nb1	Eseguire la versione pubblicata di Nb1	Eseguire il nuovo Nb1
Nb1 (non pubblicato, precedentemente sottoposto a commit, modificato) %run Nb1	Error	Eseguire la versione modificata di Nb1
Nb1 (pubblicato e sottoposto a commit in precedenza, modificato) %run Nb1	Eseguire la versione pubblicata di Nb1	Eseguire la versione modificata di Nb1

Riepilogo:

• Se si disabilita il riferimento a un notebook non pubblicato, eseguire sempre la versione pubblicata .
• Se si abilita il riferimento a un notebook non pubblicato, l'esecuzione di riferimento adotta sempre la versione corrente del notebook visualizzata nell'esperienza utente del notebook.

Gestire le sessioni attive

È possibile riutilizzare le sessioni del notebook senza dover avviarne di nuove. Nei notebook di Synapse è possibile gestire le sessioni attive in un unico elenco. Per aprire l'elenco, selezionare i puntini di sospensione (...) e quindi selezionare Gestisci sessioni.

Il riquadro Sessioni attive elenca tutte le sessioni nell'area di lavoro corrente avviata da un notebook. L'elenco mostra le informazioni sulla sessione e i notebook corrispondenti. Il notebook Scollega con , Arresta la sessione e Visualizza nelle azioni di monitoraggio sono disponibili qui. È anche possibile connettere il notebook selezionato a una sessione attiva avviata da un altro notebook. La sessione viene quindi scollegata dal notebook precedente (se non è inattiva) e collegata a quella corrente.

Usare i log Python in un notebook

È possibile trovare i log python e impostare diversi livelli e formati di log usando il codice di esempio seguente:

import logging

# Customize the logging format for all loggers
FORMAT = "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
formatter = logging.Formatter(fmt=FORMAT)
for handler in logging.getLogger().handlers:
    handler.setFormatter(formatter)

# Customize the log level for all loggers
logging.getLogger().setLevel(logging.INFO)

# Customize the log level for a specific logger
customizedLogger = logging.getLogger('customized')
customizedLogger.setLevel(logging.WARNING)

# Logger that uses the default global log level
defaultLogger = logging.getLogger('default')
defaultLogger.debug("default debug message")
defaultLogger.info("default info message")
defaultLogger.warning("default warning message")
defaultLogger.error("default error message")
defaultLogger.critical("default critical message")

# Logger that uses the customized log level
customizedLogger.debug("customized debug message")
customizedLogger.info("customized info message")
customizedLogger.warning("customized warning message")
customizedLogger.error("customized error message")
customizedLogger.critical("customized critical message")

Visualizzare la cronologia dei comandi di input

I notebook di Synapse supportano il comando %history magic per stampare la cronologia dei comandi di input per la sessione corrente. Il %history comando magic è simile al comando IPython di Jupyter standard e funziona per più contesti di linguaggio in un notebook.

%history [-n] [range [range ...]]

Nel codice precedente è -n il numero di esecuzione di stampa. Il range valore può essere:

• N: stampare il codice della Nth cella eseguita.
• M-N: stampare il codice dall'oggetto Mth alla Nth cella eseguita.

Ad esempio, per stampare la cronologia di input dalla prima alla seconda cella eseguita, usare %history -n 1-2.

Integrare un notebook

Aggiungere un notebook a una pipeline

Per aggiungere un notebook a una pipeline esistente o per creare una nuova pipeline, selezionare il pulsante Aggiungi alla pipeline nell'angolo superiore destro.

Designare una cella di parametri

Per parametrizzare il notebook, selezionare i puntini di sospensione (...) per accedere ad altri comandi sulla barra degli strumenti delle celle. Selezionare quindi Attiva/Disattiva cella del parametro per designare la cella come cella del parametro.

Azure Data Factory cerca la cella del parametro e considera questa cella come predefinita per i parametri passati in fase di esecuzione. Il motore di esecuzione aggiunge una nuova cella sotto la cella del parametro con parametri di input per sovrascrivere i valori predefiniti.

Assegnare i valori dei parametri da una pipeline

Dopo aver creato un notebook con parametri, è possibile eseguirlo da una pipeline usando un'attività del notebook synapse. Dopo aver aggiunto l'attività al canvas della pipeline, è possibile impostare i valori dei parametri nella sezione Parametri di base della scheda Impostazioni .

Quando si assegnano valori di parametro, è possibile usare il linguaggio delle espressioni della pipeline o le variabili di sistema.

Usare i tasti di scelta rapida

Analogamente ai notebook di Jupyter, i notebook di Synapse hanno un'interfaccia utente modale. La tastiera esegue operazioni diverse, a seconda della modalità in cui si trova la cella del notebook. I notebook synapse supportano le due modalità seguenti per una cella di codice:

• Modalità di comando: una cella è in modalità comando quando non viene richiesto di digitare alcun cursore di testo. Quando una cella è in modalità di comando, è possibile modificare il notebook nel suo complesso, ma non digitare in singole celle. Immettere la modalità di comando selezionando esc o usando il mouse per selezionare all'esterno dell'area dell'editor di una cella.

  

• Modalità di modifica: quando una cella è in modalità di modifica, un cursore di testo richiede di digitare nella cella. Attivare la modalità di modifica selezionando invio o usando il mouse per selezionare l'area dell'editor di una cella.

  

Tasti di scelta rapida in modalità comando

Azione	Collegamento al notebook synapse
Eseguire la cella corrente e selezionare in basso	MAIUSC + Invio
Eseguire la cella corrente e inserire in basso	ALT + INVIO
Esegui cella corrente	Ctrl + INVIO
Selezionare la cella in alto	Freccia SU
Selezionare la cella in basso	Giù
Seleziona la cella precedente	K
Seleziona la cella successiva	J
Inserire la cella in alto	Un
Inserire la cella in basso	G
Eliminare le celle selezionate	Maiusc+D
Passare alla modalità di modifica	INVIO

Tasti di scelta rapida in modalità di modifica

Azione	Collegamento al notebook synapse
Spostare il cursore in alto	Freccia SU
Spostare in cursore in basso	Giù
Annulla	CTRL+Z
Ripeti	CTRL+Y
Inserimento/Rimozione di commenti	CTRL+/
Eliminare la parola prima	CTRL+BACKSPACE
Eliminare la parola dopo	CTRL+CANC
Andare all'inizio della cella	CTRL + HOME
Andare alla fine della cella	CTRL + FINE
Andare a sinistra di una parola	CTRL+SINISTRA
Andare a destra di una parola	CTRL+DESTRA
Seleziona tutto	CTRL+A
Impostare un rientro	CTRL+]
Annullare l'impostazione di un rientro	CTRL+[
Passare alla modalità comandi	ESC

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