Introducere în Colab

Varianta rulabilă a fișierului curent poate fi accesată aici: Introducere în Colab

Ce este Colab?

Colaboratory este o instanță Jupyter notebook accesibilă full online. Asta înseamnă că nu necesită setup și le permite utilizatorilor să creeze și să colaboreze împreună cu alții pe documente live care conțin cod rulabil, vizualizări și text explicativ.

În general este util pentru a scrie prototipuri și a rezolva probleme scurte, ușor de urmărit secvențial.

Există mai multe variante pentru a rula o secvență de cod după ce ai dat click pe ea:

  • Apasă butonul de play din stânga acesteia
  • Rulează Shift + Enter pentru a trece la celula următoare
  • Rulează Cmd / Ctrl + Enter pentru a rămâne în celula curentă
print('Hello World!')

Output: Hello World

Sub celulă a apărut outputul acestuia. Outputul poate fi valoarea returnată de celulă, o afișare / serie de afișări (print) sau nimic. Obiectele apelate direct sau operațiile returnează o valoare, atribuirile nu apelează nimic:

'Hello World'

Output: Hello World

5 * 3

Output: 15

x = 6 * 4

Observi numărul care a apărut în stânga celulelor de până acum? Are forma: [1]. În colab putem rula celulele de mai multe ori, în orice ordine ne dorim. Acel număr ne indică ultimul indice de rulare corespunzător celulei - util pentru a ne da seama în proiecte mai mari care a fost ultima celulă rulată sau care a fost ordinea în care am rulat anumite celule.

Variabilele definite într-o celulă pot fi utilizate în orice celulă apelată ulterior, indiferent de poziția acesteia. Folosește săgeata în sus de pe celula de mai jos pentru a o muta deasupra atribuirii și observă rezultatul rulării acesteia:

x

Output: 24

Până acum am aflat că toate variabilele definite liber sunt globale. Rulări repetate neintenționate pot duce la confuzie în cod. Uneori aceasta poate fi rezolvată prin resetarea tuturor variabilelor globale:

%reset -f

Observi operatorul % pus la începutul liniei? Acesta anunță că vrem să folosim o funcție magică. Puteți afla mai multe detalii despre aceste funcții dacă apelați celula de mai jos:

%magic

O altă modalitate de a interacționa cu environmentul este cu ajutorul comenzii !. O putem folosi atât pentru a accesa poziția noastră în cloud cât și pentru a instala diverse pachete cu !pip install <librărie>.

!ls

Output: sample_data

Ce este sample_data?

În stânga paginii ai un buton de files care îți arată unde te afli. Atenție: Nu apăsa pe .. din directorul default, dar dacă o faci din greșeală îți poți accesa fișierele apăsând pe /content.

Directorul sample_data conține o serie de fișiere cu care te poți juca până te familiarizezi cu Colab. Citește fișierul README.md pentru mai multe detalii despre datele oferite.

Poți folosi drag & drop sau butonul de add files pentru a adăuga un fișier în sesiunea curentă. Dacă vrei să păstrezi fișierul pentru mai mult timp (sau să accesezi un fișier deja salvat) te poți conecta la contul tău Google Drive rulând codul de mai jos:

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/')

Output: Mounted at /content/drive/

De aici poți citi / scrie fișiere în root-ul drive-ului tău personal (rădăcina arborelui de fișiere), într-o locație custom scriind calea până la aceasta de fiecare dată, sau poți seta noul root în locația dorită folosind librăria os:

import os
os.chdir("/content/drive/MyDrive/Cram School")

Notebook-urile Colab pot fi shared cu view access sau cu edit access. Cum ne afectează asta:

  1. Edit access: pe măsură ce modifici celule acestea se modifică automat pentru toate persoanele care au orice fel de drept la acest fișier
  2. View access: poți face modificări direct pe fișier, dar nu se salvează automat. Le poți salva cu Ctrl + S, conectându-te la drive-ul personal folosind codul de mai sus, sau copiind pe drive-ul personal cu ajutorul butonului din headerul paginii: Copy to Drive. În practică toate aceste metode fac exact același lucru.

Pentru a crea celule noi poți folosi butoanele + Code și + Text. Le poți accesa din headerul paginii sau după ce faci hover pe linia dintre 2 celule.

Mai multe resurse despre Colab Notebooks și cum poate fi folosit pentru Data Visualisation și Machine Learning aici: Welcome to Colaboratory