Zusammenarbeit in JupyterLab mithilfe von Git

Git ist ein verteiltes Versionskontrollsystem zur Verfolgung von Änderungen im Quellcode während der Softwareentwicklung. Git wird in der Umgebung Data Science Workspace JupyterLab vorinstalliert.

Voraussetzungen

HINWEIS

Der Git-Server, den Sie verwenden möchten, muss über das Internet zugänglich sein.

Die Data Science Workspace JupyterLab-Umgebung ist eine gehostete Umgebung, die nicht in Ihrer Unternehmens-Firewall bereitgestellt wird. Daher muss der Git-Server, zu dem Sie eine Verbindung herstellen, über das öffentliche Internet zugänglich sein. Dies kann ein öffentliches oder privates Repository auf GitHub oder eine andere Instanz eines Git-Servers sein, die Sie selbst hosten möchten.

Verbinden Sie Git mit der Data Science Workspace JupyterLab Notebooks-Umgebung

Starten Sie Adobe Experience Platform und navigieren Sie zur Umgebung JupyterLabs Notebooks .

Wählen Sie in JupyterLab Datei und bewegen Sie dann den Mauszeiger über Neu. Wählen Sie im angezeigten Dropdown-Menü Terminal aus.

JupyterLab Nav

Navigieren Sie anschließend in Terminal mithilfe des folgenden Befehls zu Ihrem Arbeitsbereich: cd my-workspace.

cd workspace

TIPP

Um eine Liste der verfügbaren Git-Befehle anzuzeigen, geben Sie den Befehl aus: git -help in Ihrem Terminal.

Klonen Sie anschließend das Repository, das Sie mit dem Befehl git clone verwenden möchten. Klonen Sie Ihr Projekt mit einer https://-URL anstelle von ssh://.

Beispiel:

git clone https://github.com/adobe/experience-platform-dsw-reference.git

clone

HINWEIS

Um beispielsweise Schreibvorgänge (git push) durchzuführen, müssen die folgenden Konfigurationsbefehle für jede neue Sitzung ausgeführt werden. Beachten Sie außerdem, dass bei jedem Push-Befehl ein Benutzername und ein Kennwort angezeigt werden.

git config --global user.email "you@example.com"

git config --global user.name "Your Name"

Nächste Schritte

Nachdem Sie das Klonen Ihres Repositorys abgeschlossen haben, können Sie Git wie gewohnt auf Ihrem lokalen Computer verwenden, um mit anderen an Notebooks zusammenzuarbeiten. Weitere Informationen dazu, was Sie in JupyterLab tun können, finden Sie unter JupyterLab user guide.

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