Jupyter Notebooks i Azure Cosmos DB (förhandsversion)
GÄLLER FÖR: 
Nosql Mongodb Cassandra Gremlin Tabell
Varning
Funktionen Jupyter Notebooks i Azure Cosmos DB dras tillbaka den 30 mars 2024. du kommer inte att kunna använda inbyggda Jupyter-notebook-filer från Azure Cosmos DB-kontot. Vi rekommenderar att du använder Visual Studio Code-stöd för Jupyter Notebooks eller din föredragna notebook-klient.
Jupyter Notebooks är en interaktiv utvecklarmiljö (IDE) med öppen källkod som är utformad för att skapa, köra och dela dokument som innehåller livekod, ekvationer, visualiseringar och berättande text.
Inbyggda Jupyter Notebooks i Azure Cosmos DB är direkt integrerade i Azure-portalen och dina Azure Cosmos DB-konton, vilket gör dem praktiska och enkla att använda. Utvecklare, dataforskare, ingenjörer och analytiker kan använda den välbekanta Jupyter Notebooks-upplevelsen för att utföra vanliga uppgifter. Här är några vanliga uppgifter:
- datautforskning
- datarensning
- datatransformeringar
- numeriska simuleringar
- statistisk modellering
- datavisualisering
- maskininlärning
Azure Cosmos DB stöder både C# och Python Notebooks för API:erna för NoSQL, Apache Cassandra, Apache Gremlin, Table och MongoDB. I notebook-filen kan du dra nytta av inbyggda kommandon och funktioner som gör det enkelt att skapa Azure Cosmos DB-resurser. Du kan också använda de inbyggda kommandona för att ladda upp, fråga och visualisera dina data i Azure Cosmos DB.
Fördelar med Jupyter Notebooks
Jupyter Notebooks utvecklades ursprungligen för datavetenskapsprogram skrivna i Python och R. De kan dock användas på olika sätt för olika typer av projekt, bland annat:
Datavisualisering
Med Jupyter Notebooks kan du visualisera data i form av en delad notebook-fil som renderar en datauppsättning som en bild. Du kan skapa visualiseringar, göra interaktiva ändringar i den delade koden och datauppsättningen och dela resultaten.
Koddelning
Tjänster som GitHub tillhandahåller sätt att dela kod, men de är till stor del icke-interaktiva. Med en Jupyter Notebook kan du visa kod, köra den och visa resultatet direkt i Azure-portalen.
Liveinteraktioner med kod
Koden i en Jupyter Notebook är dynamisk. du kan redigera den och köra uppdateringarna stegvis i realtid. Du kan också bädda in användarkontroller (till exempel skjutreglage eller textinmatningsfält) som används som indatakällor för kod, demonstrationer eller konceptbevis (POCs).
Dokumentation om kodexempel och resultat av datautforskning
Om du har en kod och vill förklara hur den fungerar rad för rad kan du bädda in den i en Jupyter Notebook. Du kan lägga till interaktivitet tillsammans med dokumentationen samtidigt.
Inbyggda kommandon för Azure Cosmos DB
Azure Cosmos DB:s inbyggda magiska kommandon gör det enkelt att interagera med ditt konto. Du kan använda kommandon som %%upload och %%sql för att ladda upp data till en container och köra frågor mot dem med hjälp av SQL API-syntax. Du behöver inte skriva extra anpassad kod.
Allt på en plats-miljö
Jupyter Notebooks kombinerar flera tillgångar i ett enda dokument, inklusive:
- kod
- Rtf
- images
- Videor
- Animationer
- matematiska ekvationer
- Tomter
- Kartor
- interaktiva figurer
- widgets
- grafiska användargränssnitt
Komponenter i en Jupyter Notebook
Jupyter Notebooks kan innehålla flera typer av komponenter, var och en uppdelad i diskreta block eller celler:
Text och HTML
Oformaterad text eller text som har kommenterats i markdown-syntaxen för att generera HTML kan infogas i dokumentet när som helst. CSS-formatering kan också inkluderas infogat eller läggas till i mallen som används för att generera notebook-filen.
Kod och utdata
Jupyter Notebooks stöder Python- och C#-kod. Resultatet av den körda koden visas omedelbart efter kodblocken och kodblocken kan köras flera gånger i valfri ordning.
Visualiseringar
Du kan generera grafik och diagram från koden med hjälp av moduler som Matplotlib, Plotly, Bokeh och andra. I likhet med utdata visas dessa visualiseringar infogade bredvid koden som genererar dem. I likhet med utdata visas dessa visualiseringar infogade bredvid koden som genererar dem.
Multimedia
Eftersom Jupyter Notebooks bygger på webbteknik kan de visa alla typer av multimedia som stöds av en webbsida. Du kan inkludera dem i en notebook-fil som HTML-element, eller så kan du generera dem programmatiskt med hjälp av modulen IPython.display .
Data
Du kan importera data från Azure Cosmos-containrar eller resultatet av frågor till en Jupyter Notebook programmatiskt. Använd inbyggda magiska kommandon för att ladda upp eller fråga efter data i Azure Cosmos DB.
Nästa steg
Information om hur du kommer igång med inbyggda Jupyter Notebooks i Azure Cosmos DB finns i följande artiklar: