Воспользуйтесь преимуществами полноценного редактора кода так же, как и на вашем локальном компьютере.

Google Colab и VS Code - самые популярные инструменты редактирования, используемые многими разработчиками Python и исследователями для разработки различных технических решений или систем (особенно в области машинного обучения и анализа данных).

Многие разработчики Python и специалисты по данным знают, как использовать Google Colab, но знаете ли вы, что вы можете настроить VS Code в Google Colab и использовать его в качестве редактора так же, как на вашем локальном компьютере?

Из этой статьи вы узнаете

  1. Как установить пакет python colabcode.
  2. Как запустить VS Code (сервер кода).
  3. Как получить доступ к онлайн-VS Code.
  4. Откройте терминал.
  5. Запустите файл python.

Шаги по использованию Google Colab с VS Code

1. Откройте блокнот Colab

Первый шаг - запустить новую записную книжку Colab в вашем Google Colab, и вы можете переименовать файл по своему усмотрению.

Например, run_vscode.ipynb.

2. Установите пакет python colabcode.

Чтобы использовать Google Colab с VS Code (сервером кода), вам необходимо установить пакет python colabcode. Это потрясающий пакет Python с открытым исходным кодом, разработанный Abhishek Thakur.

Чтобы установить пакет, выполните следующую команду в ячейке записной книжки.

!pip install colabcode

3.Импорт ColabCode

Следующим шагом будет импорт класса ColabCode из пакета.

from colabcode import ColabCode

4. Создайте экземпляр ColabCode

После импорта ColabCode вам необходимо создать экземпляр ColabCode и задать следующие аргументы.

  • порт - порт, на котором вы хотите запустить кодовый сервер. Например порт = 10000
  • пароль - вы можете установить пароль для защиты вашего кодового сервера от несанкционированного доступа. Это необязательный аргумент.
  • mount_drive - если вы хотите использовать свой Google диск. Это логический аргумент, который означает, что вы можете установить True или False. Это необязательный аргумент.
ColabCode(port=10000)

5. Запустите сервер кода.

После запуска экземпляра ColabCode он запустит сервер и покажет ссылку для доступа к серверу кода.

Вам нужно нажать на ссылку, и она откроется в новой вкладке.

Теперь вы можете воспользоваться полноценным редактором кода и проводить различные эксперименты на виртуальной машине Colab.

Примечание. Если вы проверите свой блокнот Colab, вы увидите, что ячейка, в которой запущен экземпляр ColabCode, постоянно работает. Не закрывайте записную книжку Colab, если не хотите закрыть сервер кода, на котором работает VS Code.

Советы по использованию VS Code в Google Colab

После запуска сервера кода следующие советы помогут вам начать использовать VS Code в Google Colab.

1.Открыть терминал

Чтобы открыть терминал в VS Code, который работает в Google Colab, используйте следующую команду быстрого доступа

Ctrl + Shift + `

2.Изменить тему

Вы можете изменить тему редактора, щелкнув значок настройки (нижний левый угол), а затем щелкнув «Цветовая тема». Откроется всплывающее окно с различными параметрами темы, которые вы можете выбрать.

3.Запустить файл Python

Вы можете создать файл Python, щелкнув раздел «Файл» на боковой панели и выбрав вкладку «Новый файл».

В следующем примере вы увидите, как запустить простой файл python, который обучает алгоритм машинного обучения классифицировать цветы ириса на три вида (сетоса, разноцветный или вирджинский), а затем делать прогноз.

Последние мысли о том, как использовать Google Colab с VS Code

Поздравляем 👏👏, вы дочитали до конца эту статью! Надеюсь, вы узнали что-то новое. Вы можете настроить VS Code в Google Colab и вывести кодирование на новый уровень.

Вы также можете использовать пакет python colabcode на платформе Kaggle для запуска VS Code. Вам просто нужно выполнить те же шаги, что и упомянутые выше.

Если вы узнали что-то новое или вам понравилось читать эту статью, поделитесь ею, чтобы другие могли ее увидеть. А пока до встречи в следующем посте!

Вы также можете найти меня в Twitter @Davis_McDavid.

И последнее: читайте больше подобных статей по следующим ссылкам



Подстроки Python: все, что вам нужно знать
В python строка - это последовательность символов, которая может содержать специальные символы или буквенно-цифровые символы для… носителя. com





ИИ против машинного обучения: в чем разница?
Узнайте, чем искусственный интеллект отличается от машинного обучения medium.com





Scikit-Learn 0.24: 5 лучших новых функций, которые вам нужно знать
Scikit-learn остается одной из самых популярных бесплатных библиотек машинного обучения для Python с открытым исходным кодом. … medium.com



Эта статья была впервые опубликована здесь.