Criação de um notebook¶

Pré-requisitos¶

• Você configurou e habilitou os notebooks.

• Você está usando uma função com os privilégios necessários.

Runtimes¶

Ao criar um notebook usando o Warehouse Runtime, você especifica nome, localização e warehouse. Nesta versão preliminar, você também pode selecionar um ambiente de tempo de execução pré-configurado específico ao seu notebook. O uso de um ambiente de tempo de execução padrão do Snowflake garante que seu notebook seja executado em uma configuração consistente, o que possibilita resultados reproduzíveis. Essa configuração não requer definição inicial e está pronta para uso imediato.

O ambiente Snowflake Warehouse Runtime consiste nos seguintes componentes:

Todos os novos notebooks têm como padrão o tempo de execução Python 3.9 (Warehouse Runtime 1.0).

Criação de um novo notebook¶

É possível criar um novo notebook selecionando + Notebook, ou você pode importar um arquivo com a extensão *.ipynb. Pode ser um arquivo de notebook criado a partir de um aplicativo fora do Snowflake.

Para criar um novo notebook, siga estas etapas:

1. Faça login no Snowsight.

2. Selecione Projects » Notebooks no menu de navegação do lado esquerdo.

3. Selecione + Notebook.

4. Insira um nome para seu notebook. O Snowflake preserva as letras maiúsculas/minúsculas do nome do notebook exatamente conforme inserido, inclusive os nomes que contêm espaços. Os nomes dos notebooks diferenciam maiúsculas de minúsculas.

5. Selecione um Notebook location. Este é o banco de dados e o esquema nos quais você armazenará seu notebook. Este parâmetro não pode ser alterado após a criação do notebook.

   Nota

   A lista Notebook location pode não mostrar os bancos de dados que foram criados depois que você abriu a caixa de diálogo Create Notebook. Se você não encontrar o banco de dados, esquema ou warehouse recém-criado, recarregue a janela do navegador.

   A consulta de dados no notebook não está restrita a esse local. No notebook, é possível consultar dados em qualquer local ao qual você tenha acesso. Para especificar o local, execute USE WAREHOUSE e USE SCHEMA.

6. Selecione Run on warehouse como seu ambiente Python. Para obter detalhes sobre o que está incluído em cada tempo de execução, consulte Tempos de execução do notebook.

   Para obter detalhes sobre o Container Runtime, consulte Notebooks no Container Runtime para ML.

7. Opcional: selecione um Query warehouse para executar qualquer consulta SQL e do Snowpark gerada pelo notebook.

8. Selecione um Notebook warehouse para executar tarefas específicas do notebook. O Snowflake recomenda que você use SYSTEM$STREAMLIT_NOTEBOOK_WH, um warehouse gerenciado pelo Snowflake que é provisionado em cada conta para executar notebooks.

9. Selecione Create para criar e abrir seu notebook.

Para criar um novo notebook a partir de um arquivo existente, siga estas etapas:

1. Selecione a seta para baixo ao lado de + Notebook e, em seguida, selecione Import .ipynb file.

2. Abra o arquivo a ser importado, como um arquivo do notebook que foi criado a partir de um aplicativo fora do Snowflake.

   Nota

   Se seu notebook importar pacotes Python, você deverá adicionar os pacotes ao notebook antes de poder executar o notebook importado. Consulte Importação de pacotes Python para uso em notebooks. Se o pacote que você usa em seu notebook importado não estiver disponível, seu código poderá não ser executado. Para obter mais informações sobre como adicionar células, consulte Desenvolvimento e execução de código nos Snowflake Notebooks.

Criar um notebook usando SQL¶

Você pode criar um notebook usando o comando CREATE NOTEBOOK. Esse comando permite que você defina o local do notebook, o arquivo principal e a fonte da versão de forma programática. No entanto, quando você cria um notebook usando SQL, o notebook não inclui automaticamente uma versão ativa. É necessário ter uma versão ativa para executar o notebook usando o comando EXECUTE NOTEBOOK.

Se você tentar executar um notebook que não tenha uma versão ativa, ou se o notebook tiver sido descartado e recriado, poderá ver o seguinte erro:

Live version is not found.

Para resolver isso, adicione uma versão ativa ao notebook antes de executá-lo, conforme mostrado no exemplo a seguir:

ALTER NOTEBOOK DB_NAME.SCHEMA_NAME.NOTEBOOK_NAME ADD LIVE VERSION FROM LAST;

• DB_NAME é o nome do banco de dados que contém o notebook

• SCHEMA_NAME é o nome do esquema que contém o notebook

• NOTEBOOK_NAME é o nome do notebook

Criação de um notebook a partir de um repositório Git¶

Você pode sincronizar o desenvolvimento de seu notebook com um repositório Git. Em seguida, você pode criar Snowflake Notebooks a partir de notebooks naquele repositório Git.

Para criar um notebook a partir de um arquivo no Git, consulte Criação de um notebook a partir de um arquivo em um repositório Git.

Duplicação de um notebook existente¶

Você pode duplicar os Snowflake Notebooks existentes. Duplicar notebooks pode ser útil se você quiser, por exemplo, testar algumas alterações de código sem alterar a versão original do notebook.

Quando você duplica um notebook, o notebook copiado é criado com a mesma função e warehouse do notebook original e fica contido no mesmo banco de dados e esquema do notebook original. Por isso, não é possível duplicar um notebook para movê-lo para um banco de dados e esquema diferentes ou para alterar a propriedade.

Para duplicar um notebook, execute as seguintes etapas:

1. Faça login no Snowsight.

2. Selecione Projects » Notebooks.

3. Abra o notebook que deseja duplicar.

4. Selecione o menu de reticências verticais e, em seguida, selecione Duplicate.

5. (Opcional) Digite um nome para o notebook duplicado e selecione Duplicate.

6. Na caixa de diálogo de confirmação, selecione Close para retornar ao notebook original, ou Open notebook para abrir o notebook duplicado.

Abra um notebook existente¶

Para abrir um notebook existente, siga estas etapas:

1. Faça login na Snowsight.

2. Selecione Notebooks.

   Nota

   Os notebooks usados recentemente também aparecem em Snowsight. Em Recently viewed, selecione Notebooks.

3. Revise a lista de notebooks.

   Você pode ver todos os notebooks pertencentes à sua função ativa ou pertencentes a uma função herdada pela sua função ativa. Cada notebook exibe as seguintes informações:

   • Title: o título do notebook

   • Viewed: a última vez que o notebook foi visualizado

   • Updated: a última vez que o notebook foi executado

   • Environment: o ambiente de tempo de execução do notebook (Container Runtime ou Warehouse Runtime)

   • Location: os locais do banco de dados e do esquema do notebook

   • Owner: o proprietário do notebook

4. Selecione um notebook para abri-lo para edição.

   Para obter mais detalhes sobre a edição de notebooks, consulte Desenvolvimento e execução de código nos Snowflake Notebooks.

Ao abrir um notebook, você pode ver os resultados armazenados em cache da última vez que executou alguma célula no notebook. O notebook fica no estado Not connected por padrão, mas se você selecionar esse estado ou executar qualquer célula, seu notebook se conectará ao seu warehouse virtual.