Dziś sobie zrobimy kontynuację mini cyklu związanego z Pythonem. Ostatnio pokazałem częściowo tajniki składni tego języka. Tych tajników jest znacznie więcej i napiszę o nich jeszcze, tym razem jednak podzielę się informacjami na temat wsparcia Pythona w najnowszych wersjach narzędzi Microsoft.
Zacznijmy od Visual Studio 2017. O ile przed wersją finalną były dostępne moduły instalacyjne dla Pythona i Data Science, o tyle nie trafiły ostatecznie do wersji finalnej. Update 1 czyli wersja 15.1 też tego nie przynosi. Dopiero rozwojowa wersja 15.2 znowu oferuje te funkcjonalności. Możemy ją sobie zainstalować bez żadnych komplikacji obok stabilnej wersji produkcyjnej. Widzimy, że z poziomu Visual Studio możemy wskazać instalację Pythona, a także środowiska Anaconda.
W nowym Visual Studio możemy tworzyć projekty w języku Python dedykowane dla machine learning, a także Web. Machine learning w Pythonie to też dobry temat na niejednego posta, dziś jednak skupiam się na samych narzędziach. W projekcie dla machine learning usunąłem z pliku .py predefiniowany kod i napisałem w nim kilka prostych linijek. Zauważmy, że mam Intellisense. Przy czym od razu mi nie zadziałał. Wchodząc w ustawienia edytora wg. wątku Visual Studio 2017 Preview with Python (Intellisense not working) odznaczyłem opcję “Hide advanced members”.
Mamy też okno interaktywne dla Pythona. Dodam że edytor obsługuje podział kodu na komórki w takim samym formacie, w jakim zapisuje sesję Jupyter. Rolę separatora pełni znacznik #%%. Jeśli naciśniemy CTRL + Enter przy kursorze w obrębie danej komórki, to jej kod zostanie przeklejony do okna interaktywnego i wykonany.
Visual Studio zapewnia też wygodne debugowanie.
Aktualności dotyczące Python Tools dla Visual Studio można śledzić na oficjalnym blogu Python Engineering at Microsoft. Jeśli z jakichś powodów nie możemy korzystać z najnowszej wersji 2017, to nie wszystko stracone. Istnieją Python Tools dla wcześniejszych wersji i to nie od wczoraj. Mogę polecić jeszcze cykl mini-szkoleń Getting Started with Python Development using Visual Studio. Co prawda jest z 2015 roku, ale pokazane w nim funkcjonalności są nadal aktualne w 2017.
Przejdźmy teraz do najnowszego SQL Server 2017. Wszystko zaczęło się od konferencji Data Amp, a esencją jest prezentacja Python based machine learning in SQL Server, której obejrzenie szczerze polecam. Warto odwiedzać też co jakiś czas SQL Server Blog, a zwłaszcza przeczytać umieszczony na nim post Python in SQL Server 2017: enhanced in-database machine learning. Jak szybko zacząć cieszyć się Pythonem w SQL Server? Linki do pobrania ostatniej wersji CTP 2.0 zebrane są w oficjalnym poście SQL Server 2017 Community Technology Preview 2.0 now available. Rejestrujemy się i wybieramy platformę. Póki co wybrałem instalkę dla Windows. Podczas instalacji zaznaczyłem komponenty związane z Pythonem i machine learning.
Następnie zainstalowałem najnowsze SQL Server Management Studio dostępne w wersji 17.0, które obsługuje już SQL Server 2017. Po czym odblokowałem uruchamianie zewnętrznych skryptów:
sp_configure 'external scripts enabled', 1;
RECONFIGURE;
Zrestartowałem serwer. Następnie uruchomiłem sobie skrypt jak poniżej:
Przyznaję, 17s pomieliło (narzut pomiędzy T-SQL a Pythonem? wczesna wersja CTP?), po czym wyskoczyły efekty wykonania. Generalnie bardzo fajna sprawa, zastanawia mnie tylko nieco długi czas wykonywania w stosunku do samego Pythona.
W następnym odcinku o Pythonie powrócimy do rozważań nad samym językiem.
Posty
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz