Collaboration dans JupyterLab using Git

Git est un système de contrôle de version distribué permettant d’effectuer le suivi des modifications du code source au cours du développement logiciel. Git est préinstallé dans le Data Science Workspace JupyterLab environnement.

Conditions préalables

REMARQUE

Le serveur Git que vous souhaitez utiliser doit être accessible via Internet.

Le Data Science Workspace JupyterLab est un environnement hébergé qui n’est pas déployé dans le pare-feu de votre entreprise. Par conséquent, le serveur Git auquel vous vous connectez doit être accessible à partir d’Internet public. Il peut s’agir d’un référentiel public ou privé sur GitHub ou une autre instance d’une Git serveur que vous avez décidé de vous héberger vous-même.

Connexion Git au Data Science Workspace JupyterLab Notebooks environnement

Commencer par lancer Adobe Experience Platform et en accédant à la JupyterLabs Notebooks environnement.

Within JupyterLab, sélectionnez Fichier survolez Nouveau. Dans la liste déroulante qui s’affiche, sélectionnez Terminal.

Navigation dans JupyterLab

Ensuite, dans Terminal accédez à votre espace de travail à l’aide de la commande suivante : cd my-workspace.

espace de travail cd

CONSEIL

Pour afficher la liste des commandes git disponibles, lancez la commande : git -help dans votre terminal.

Ensuite, clonez le référentiel que vous souhaitez utiliser à l’aide de la fonction git clone . Cloner votre projet à l’aide d’une https:// URL plutôt que ssh://.

Exemple :

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

clone

REMARQUE

Pour effectuer toute opération d’écriture (git push par exemple) les commandes de configuration suivantes doivent être exécutées pour chaque nouvelle session. Notez également que toute commande push demande un nom d’utilisateur et un mot de passe.

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

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

Étapes suivantes

Une fois le clonage de votre référentiel terminé, vous pouvez utiliser Git comme vous le feriez normalement sur votre ordinateur local pour collaborer avec d’autres personnes sur des notebooks. Pour plus d’informations sur ce que vous pouvez faire dans JupyterLab, reportez-vous à la section JupyterLab user guide.

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