Snowpark Migration Accelerator : Utilisation de SMA avec Jupyter Notebooks

Puis-je utiliser un notebook Python (fichiers .ipynb) dans l’outil ?

Oui ! Placez vos fichiers notebook (.ipynb) dans le répertoire source que vous avez sélectionné comme entrée pour l’outil. Les notebooks peuvent se trouver dans n’importe quel sous-dossier de ce répertoire. Vous pouvez inclure à la fois des fichiers Python (.py) et des fichiers notebook (.ipynb) dans votre répertoire source ou ses sous-dossiers. L’outil traitera tous les fichiers compatibles, quel que soit leur emplacement dans la structure du répertoire.

La conversion de fichiers notebook (.ipynb) en fichiers Python (.py) offre plusieurs avantages :

  1. Meilleur contrôle des versions : Les fichiers Python réussissent plus facilement à suivre les modifications et à gérer dans des systèmes de contrôle de version tels que Git

  2. Amélioration de la collaboration : Les membres de l’équipe peuvent revoir et modifier le code plus efficacement dans des fichiers Python standard

  3. Automatisation plus facile : Les fichiers Python peuvent être directement exécutés dans des pipelines automatisés et des tâches planifiées

  4. Une organisation du code plus propre : Les fichiers Python favorisent une meilleure structure et modularité du code

  5. Taille réduite des fichiers : Les fichiers Python sont généralement plus petits que les fichiers notebook, qui contiennent des métadonnées supplémentaires

Vous avez deux options :

  1. Conservez vos notebooks tels quels si vous planifiez de continuer à les utiliser dans leur format. SMA peut analyser et convertir directement les notebooks.

  2. Extrayez le code Python dans des fichiers .py si vous souhaitez vous affranchir de l’utilisation des notebooks. Bien que cela soit possible grâce à une solution de contournement, ce n’est pas nécessaire car SMA peut traiter à la fois les notebooks et les fichiers Python.

Pour extraire uniquement le code Python des fichiers Jupyter notebook, vous pouvez utiliser l’utilitaire nbconvert. Voici comment :

  1. Installez le paquet nbconvert à l’aide de l’une des commandes suivantes :

    • Pour Windows/Linux : pip install nbconvert

    • Pour MacOS : pip3 install nbconvert ou python3 -m pip install nbconvert

  2. Faites une copie de sauvegarde du répertoire de votre notebook Jupyter

  3. Convertissez tous les notebooks Jupyter en scripts Python à l’aide de la ligne de commande :

    • Pour Windows/Linux : find /path/to/folder/with/notebooks -name '*.ipynb' | xargs python -m nbconvert --to script

    • Pour MacOS : find /path/to/folder/with/notebooks -name '*.ipynb' | xargs python3 -m nbconvert --to script

    Cela créera des fichiers de script Python dans le même répertoire que vos notebooks.

  4. Traitez les fichiers Python convertis en exécutant SMA for Python dans le répertoire de sortie.

Langage: Français