Snowpark Migration Accelerator: Uso do SMA com Jupyter Notebooks

Posso usar o notebook Python (arquivos .ipynb) na ferramenta?

Sim ! Coloque os arquivos do notebook (.ipynb) no diretório de origem que selecionou como entrada para a ferramenta. Os notebooks podem estar localizados em qualquer subpasta dentro desse diretório. Você pode incluir arquivos Python (.py) e arquivos de notebook (.ipynb) no diretório de origem ou em suas subpastas. A ferramenta processará todos os arquivos compatíveis, independentemente de sua localização na estrutura de diretórios.

Converting notebook files (.ipynb) to Python (.py) files offers several advantages:

  1. Melhor controle de versão: Os arquivos Python são mais fáceis de rastrear alterações e gerenciar em sistemas de controle de versão como o Git

  2. Colaboração aprimorada: Os membros da equipe podem revisar e editar o código com mais eficiência em arquivos Python padrão

  3. Automação mais fácil: Os arquivos Python podem ser executados diretamente em pipelines automatizados e trabalhos programados

  4. Organização de código mais limpa: Os arquivos Python incentivam uma melhor estrutura e modularidade do código

  5. Redução do tamanho do arquivo: Os arquivos Python são normalmente menores do que os arquivos de notebook, que contêm metadados adicionais

Você tem duas opções:

  1. Mantenha os notebooks como estão se pretende continuar a usá-los no formato de notebook. O SMA pode analisar e converter notebooks diretamente.

  2. Extraia o código Python em arquivos .py se quiser deixar de usar notebooks. Embora isso seja possível por meio de uma solução alternativa, não é necessário, pois o SMA pode processar notebooks e arquivos Python.

Para extrair apenas o código Python dos arquivos do Jupyter notebook, você pode usar o utilitário nbconvert. Veja como:

  1. Install the nbconvert package using one of these commands:

    • For Windows/Linux: pip install nbconvert

    • For MacOS: pip3 install nbconvert or python3 -m pip install nbconvert

  2. Faça uma cópia de backup do diretório do notebook Jupyter

  3. Converta todos os notebooks Jupyter em scripts Python usando a linha de comando:

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

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

    Isso criará arquivos de script Python no mesmo diretório dos seus notebooks.

  4. Processe os arquivos Python convertidos executando o SMA for Python no diretório de saída.