軟件工程最佳實踐筆記本

步驟1.1:提供您的GitHub憑證

1. 點擊你的用戶名在右上角的工作區,然後單擊用戶設置下拉列表中。

2. 在用戶設置頁麵,點擊Git集成。

3. 在Git集成選項卡,Git提供者中,選擇GitHub。

4. 為Git供應商用戶名或電子郵件GitHub,輸入您的用戶名。

5. 為令牌,輸入您的GitHub個人訪問令牌(經典)。這種個人訪問令牌(經典)必須有回購和工作流權限。

6. 點擊保存。

步驟1.2:連接到GitHub回購

1. 在側邊欄數據科學與工程或磚機器學習環境中,點擊回購。

2. 在回購窗格中,單擊添加回購。

3. 在添加回購對話框:

   1. 點擊克隆遠程Git存儲庫。

   2. 為Git存儲庫URL,輸入GitHub克隆與HTTPSGitHub回購的URL。本文假設您的URL結尾best-notebooks.git例如,https://github.com/ < your-GitHub-username > / best-notebooks.git。

   3. 在旁邊的下拉列表Git存儲庫URL中,選擇GitHub。

   4. 離開回購的名字設置為您的回購的名稱,例如best-notebooks。

   5. 點擊創建。

步驟2.1:創建一個回購工作分支

在這個步驟中,您創建一個分支eda在你的回購。這種能力使您工作文件和代碼獨立於你的回購主要分支機構,這是一個軟件工程最佳實踐。(你可以給你的分支一個不同的名稱。)

1. 如果回購麵板不顯示,然後在側邊欄數據科學與工程或磚機器學習環境中,點擊回購。

2. 如果你連接到的回購在前麵的一步是不顯示的回購窗格,然後選擇您的工作區用戶名和選擇您連接到回購的名字在前麵的步驟。

3. 單擊下拉箭頭回購的名字,然後點擊Git。

4. 在best-notebooks對話框中,單擊+(創建分支)按鈕。

   請注意

   如果你的回購以外有一個名字best-notebooks這個對話框的標題會有所不同,這裏,在這個介紹。

5. 輸入eda然後按回車鍵。

6. 關閉該對話框。

步驟2.2:筆記本導入回購

在這個步驟中,您現有的筆記本從另一個回購導入你的回購。這個筆記本做以下:

1. CSV文件的副本owid / covid-19-dataGitHub庫到集群的工作區中。這個CSV文件包含公眾對COVID-19住院和重症監護指標的數據來自世界各地。

2. CSV文件的內容讀入熊貓DataFrame。

3. 過濾數據隻包含指標從美國。

4. 顯示數據的陰謀。

5. 拯救熊貓DataFrame作為熊貓API火花DataFrame。

6. 對熊貓API執行數據清理DataFrame火花。

7. 熊貓API在火花DataFrame寫道差值表在你的工作空間。

8. 顯示了三角洲表的內容。

雖然你可以創建自己的筆記本在你的回購,導入現有筆記本相反有助於加快這個介紹。在這個分支創建一個筆記本或移動現有的筆記本到這個分支而不是導入一個筆記本,看到的工作區文件基本用法。

1. 在回購回購窗格中,單擊下拉箭頭回購的名字,然後點擊創建>文件夾。

2. 在新文件夾名稱對話框中,輸入筆記本電腦,然後單擊創建文件夾。

3. 在回購窗格中,單擊回購的名稱,單擊旁邊的下拉箭頭筆記本電腦文件夾,然後單擊進口。

4. 在進口筆記本電腦對話框:

   1. 為進口的中,選擇URL。

   2. 輸入的原始內容的URLcovid_eda_raw筆記本的磚/ notebook-best-practices在GitHub回購。得到這個網址:

      1. 去https://github.com/databricks/notebook-best-practices。

      2. 單擊筆記本電腦文件夾中。

      3. 單擊covid_eda_raw.py文件。

      4. 點擊生。

      5. 複製完整的URL從web瀏覽器的地址欄進口筆記本電腦對話框。

         請注意

         的進口筆記本電腦對話框使用Git公共存儲庫url。

   3. 點擊進口。

步驟2.3:運行筆記本

1. 如果筆記本已經不顯示了,回購回購麵板,雙擊covid_eda_raw筆記本的內部筆記本電腦文件夾打開它。

2. 在筆記本上,在旁邊的下拉列表文件把這個筆記本,選擇集群。

3. 點擊運行所有。

4. 如果有提示,單擊附加&運行或首先,連接和運行。

5. 等待筆記本運行。

筆記本完成運行後,在筆記本上應該可以看到數據的情節以及超過600行三角洲的原始數據表。如果集群不是已經開始運行這個筆記本時,可能需要幾分鍾的集群啟動之前顯示結果。

步驟2.4:檢查筆記本和合並

在這個步驟中,您將您的工作保存到目前為止你的GitHub回購。然後將筆記本從工作分支合並到你的回購主要分支。

1. 在回購回購窗格中,單擊eda分支。

2. 在best-notebooks對話框,變化選項卡中,確保筆記本/ covid_eda_raw.py文件被選中。

3. 為總結(必需),輸入添加生筆記本。

4. 為描述(可選),輸入這是的第一個版本的的筆記本。

5. 點擊提交和推。

6. 點擊曆史,或點擊創建一個請求對git提供者在彈出的鏈接。

7. 在GitHub,單擊把請求選項卡中,創建拉請求,然後合並請求拉進主要分支。

8. 在磚工作區,關閉best-notebooks如果它仍顯示對話框。

步驟3.1:創建另一個回購工作分支

1. 在您的工作空間回購回購窗格中,單擊eda分支。

2. 在best-notebooks對話框中,單擊旁邊的下拉箭頭eda分支,並選擇主要。

3. 單擊拉按鈕。如果提示繼續拉,點擊確認。

4. 單擊+(創建分支)按鈕。

5. 輸入first_modules,然後按Enter鍵。(你可以給你的分支一個不同的名稱。)

6. 關閉該對話框。

步驟3.2:筆記本導入回購

加快這個介紹,在這個分步導入另一個現有的筆記本電腦到你的回購。這個筆記本電腦做同樣的事情以前的筆記本,除了這個筆記本將調用共享代碼函數存儲之外的筆記本。再次,你可以創建你自己的筆記本在你的實際代碼做回購在這兒分享自己。

1. 在回購回購窗格中,單擊旁邊的下拉箭頭筆記本電腦文件夾,然後單擊進口。

2. 在進口筆記本電腦對話框:

   1. 為進口的中,選擇URL。

   2. 輸入的原始內容的URLcovid_eda_modular筆記本的磚/ notebook-best-practices在GitHub回購。得到這個網址:

      1. 去https://github.com/databricks/notebook-best-practices。

      2. 單擊筆記本電腦文件夾中。

      3. 單擊covid_eda_modular.py文件。

      4. 點擊生。

      5. 複製完整的URL從web瀏覽器的地址欄進口筆記本電腦對話框。

         請注意

         的進口筆記本電腦對話框使用Git公共存儲庫url。

   3. 點擊進口。

   請注意

   你可以刪除現有的covid_eda_raw筆記本在這一點上,因為新covid_eda_modular筆記本是一個共享版本的第一個筆記本。然而,你可能仍然想保持以前的筆記本供比較的目的,即使你不會使用它了。

步驟3.3:增加筆記本支持共享代碼的功能

1. 在回購回購窗格中,單擊下拉箭頭回購的名字,然後點擊創建>文件夾。

   請注意

   不點擊旁邊的下拉箭頭筆記本電腦文件夾中。單擊下拉箭頭旁邊你回購的名字。你想要這個進入回購的根源,不進了筆記本電腦文件夾中。

2. 在新文件夾名稱對話框中,輸入covid_analysis,然後單擊創建文件夾。

3. 在回購回購窗格中,單擊旁邊的下拉箭頭covid_analysis文件夾,然後單擊創建>文件。

4. 在新文件的名字對話框中,輸入transforms.py,然後單擊創建文件。

5. 在回購回購窗格中,單擊covid_analysis文件夾,然後單擊transforms.py。

6. 在編輯器窗口中,輸入以下代碼:

   進口熊貓作為pd由國家代碼#過濾器。deffilter_country(pdf,國家=“美國”):pdf=pdf(pdf。iso_code= =國家]返回pdf#主指標,填補缺失值。defpivot_and_clean(pdf,fillna):pdf(“價值”]=pd。to_numeric(pdf(“價值”])pdf=pdf。fillna(fillna)。pivot_table(值=“價值”,列=“指標”,指數=“日期”)返回pdf#創建兼容三角洲表的列名。defclean_spark_cols(pdf):pdf。列=pdf。列。str。取代(”“,“_”)返回pdf#將索引列(與熊貓API火花)。defindex_to_col(df,colname):df(colname]=df。指數返回df

步驟3.4:添加共享代碼的依賴關係

前麵的代碼有幾個Python包依賴性使代碼運行正常。在這個步驟中,您聲明這些包的依賴關係。聲明依賴性提高再現性通過使用精確定義的版本庫。

1. 在回購回購窗格中,單擊下拉箭頭回購的名字,然後點擊創建>文件。

   請注意

   不點擊旁邊的下拉箭頭筆記本電腦或covid_analysis文件夾。你想要的包依賴關係列表進入回購的根文件夾,而不是筆記本電腦或covid_analysis文件夾。

2. 在新文件的名字對話框中,輸入讓,然後單擊創建文件。

3. 在回購回購窗格,點擊讓,輸入以下代碼:

   請注意

   如果讓文件是不可見的,您可能需要刷新web瀏覽器。

   我https://pypi.org/simple attrs = = 21.4.0周期計= = 0.11.0 fonttools它= = 4.33.3 iniconfig = = 1.1.1 kiwisolver = = 1.4.2 matplotlib = = 3.5.1 numpy = = 1.22.3包裝= = 21.3熊貓= = = = 1.4.2枕頭9.1.0 pluggy = = 1.0.0 py = = 1.11.0 py4j = = 0.10.9.3 pyarrow = = 7.0.0 pyparsing = = 3.0.8 pyspark pytest = = = = 3.2.1版本7.1.2 python-dateutil = = 2.8.2 pytz = = 2022.1 6 = = 1.16.0 tomli = = 2.0.1 wget = = 3.2

   請注意

   前麵的文件列出了具體的包的版本。為了更好的兼容性,可以交叉引用這些版本的安裝在您的通用集群。看到您的集群的“係統環境”一節的磚在運行時版本磚的運行時版本。

你的回購結構現在看起來應該像這樣:

|——covid_analysis |”——變換。py |——筆記本電腦| | - covid_eda_modular |”——covid_eda_raw(可選)”,讓

步驟3.5:重構筆記本運行

在這個步驟中,您運行covid_eda_modular筆記本,調用共享代碼covid_analysis / transforms.py。

1. 在回購回購麵板,雙擊covid_eda_modular筆記本在筆記本電腦文件夾中。

2. 在旁邊的下拉列表文件把這個筆記本,選擇集群。

3. 點擊運行所有。

4. 如果有提示,單擊附加&運行或首先,連接和運行。

5. 等待筆記本運行。

筆記本完成運行後,在筆記本您應當會看到類似的結果covid_eda_raw筆記本:一塊數據以及超過600行的三角洲地區的原始數據表。這個筆記本的主要區別在於,一個不同的過濾器(一個使用iso_code的DZA而不是美國)。如果集群不是已經開始運行這個筆記本時,可能需要幾分鍾的集群啟動之前顯示結果。

步驟3.6:檢查筆記本電腦及其相關的代碼

1. 在回購回購窗格中,單擊first_modules分支。

2. 在best-notebooks對話框,變化選項卡中,確保以下選擇:

   • 讓

   • covid_analysis / transforms.py

   • 筆記本/ covid_eda_modular.py

3. 為總結(必需),輸入添加重構筆記本。

4. 為描述(可選),輸入這是的第二個版本的的筆記本。

5. 點擊提交和推。

6. 點擊曆史,或點擊創建一個請求對git提供者在彈出的鏈接。

7. 在GitHub,單擊把請求選項卡中,創建拉請求,然後合並請求拉進主要分支。

8. 在磚工作區,關閉best-notebooks如果它仍顯示對話框。

步驟4.1:創建另一個回購工作分支

1. 在您的工作空間回購回購窗格中,單擊first_modules分支。

2. 在best-notebooks對話框中,單擊旁邊的下拉箭頭first_modules分支,並選擇主要。

3. 單擊拉按鈕。如果提示繼續拉,點擊確認。

4. 單擊+(創建分支)按鈕。

5. 輸入first_tests,然後按Enter鍵。(你可以給你的分支一個不同的名稱。)

6. 關閉該對話框。

步驟4.2:添加測試

在這個步驟中,您使用pytest框架來測試您的共享代碼。在這些測試中,您斷言特定的測試結果是否實現。如果任何測試產生意想不到的結果,這個測試失敗本身,因此測試失敗的斷言。

1. 在回購回購窗格中,單擊下拉箭頭回購的名字,然後點擊創建>文件夾。

2. 在新文件夾名稱對話框中,輸入測試,然後單擊創建文件夾。

3. 在回購回購窗格中,單擊旁邊的下拉箭頭測試文件夾,然後單擊創建>文件。

4. 在新文件的名字對話框中,輸入文檔,然後單擊創建文件。

5. 在回購回購窗格中,單擊測試文件夾,然後單擊文檔。

6. 在編輯器窗口中,輸入以下測試數據:

   價值實體,iso_code、日期、指標,美國,美國,2022-04-17,每日ICU入住率,美國,美國,2022-04-17,每日ICU入住率每百萬,4.1美國,美國,2022-04-17,每天醫院入住率,10000年美國,美國,2022-04-17,每天醫院入住率每百萬,30.3美國,美國,2022-04-17,每周新醫院錄取,11000年美國,美國,2022-04-17,每周新入院每百萬,32.8阿爾及利亞、DZA, 2022-04-18,每日ICU入住率,1010年阿爾及利亞、DZA, 2022-04-18,每日ICU入住率每百萬,4.5阿爾及利亞、DZA, 2022-04-18,每天醫院入住率,11000年阿爾及利亞、DZA, 2022-04-18,每天醫院入住率每百萬,30.9阿爾及利亞、DZA, 2022-04-18,每周新醫院錄取,10000年阿爾及利亞、DZA, 2022-04-18,每周新入院每百萬,32.1

   請注意

   使用測試數據是一個軟件工程最佳實踐。這使您能夠運行您的測試速度,依賴一小部分具有相同的數據格式作為你的真實數據。當然,你總是想確保這個測試數據準確地代表你的真實數據在運行測試之前。

7. 在回購回購窗格中,單擊旁邊的下拉箭頭測試文件夾,然後單擊創建>文件。

8. 在新文件的名字對話框中,輸入transforms_test.py,然後單擊創建文件。

9. 在回購回購窗格中,單擊測試文件夾,然後單擊transforms_test.py。

10. 在編輯器窗口中,輸入以下的測試代碼。這些測試使用標準pytest固定裝置以及一個嘲笑內存熊貓DataFrame:

    #測試每一個轉換函數。進口pytest從textwrap進口填滿進口操作係統進口熊貓作為pd進口numpy作為np從covid_analysis.transforms進口*從pyspark.sql進口SparkSession@pytest。夾具defraw_input_df()- >pd。DataFrame:”“”創建一個測試的輸入數據集的基本版本,包括nan。”“”返回pd。read_csv(“測試/文檔”)@pytest。夾具defcolnames_df()- >pd。DataFrame:df=pd。DataFrame(數據=[[0,1,2,3,4,5]],列=(“每日ICU占用”,“每日ICU入住率每百萬”,“每日醫院入住率”,“每日醫院入住率每百萬”,“每周新住院”,“每周新入院每百萬”])返回df#確保過濾器是否按預期運行。deftest_filter(raw_input_df):過濾後的=filter_country(raw_input_df)斷言過濾後的。iso_code。drop_duplicates()(0]= =“美國”#每日的測試數據已經nan ICU入住率;這應該得到填充為0。deftest_pivot(raw_input_df):旋轉=pivot_and_clean(raw_input_df,0)斷言旋轉(“每日ICU占用”][0]= =0#測試列清洗。deftest_clean_cols(colnames_df):清洗=clean_spark_cols(colnames_df)cols_w_spaces=清洗。過濾器(正則表達式=(”“))斷言cols_w_spaces。空= =真正的#測試列創建索引。deftest_index_to_col(raw_input_df):raw_input_df(“col_from_index”]=raw_input_df。指數斷言(raw_input_df。指數= =raw_input_df。col_from_index)。所有()

你的回購結構現在看起來應該像這樣:

|——covid_analysis |”——變換。py |——筆記本電腦| | - covid_eda_modular |”——covid_eda_raw(可選)|——需求。|——testdata txt”,測試。csv”——transforms_test.py

步驟4.3:運行測試

加快這個介紹,在這個子步你使用導入的筆記本運行前的測試。這筆記本下載並安裝測試的依賴Python包到您的工作空間,運行測試,並報告測試的結果。當你可以運行pytest從集群的網絡終端,運行pytest從筆記本電腦更方便。

1. 在回購回購窗格中,單擊旁邊的下拉箭頭筆記本電腦文件夾,然後單擊進口。

2. 在進口筆記本電腦對話框:

   1. 為進口的中,選擇URL。

   2. 輸入的原始內容的URLrun_unit_tests筆記本的磚/ notebook-best-practices在GitHub回購。得到這個網址:

      1. 去https://github.com/databricks/notebook-best-practices。

      2. 單擊筆記本電腦文件夾中。

      3. 單擊run_unit_tests.py文件。

      4. 點擊生。

      5. 複製完整的URL從web瀏覽器的地址欄進口筆記本電腦對話框。

         請注意

         的進口筆記本電腦對話框使用Git公共存儲庫url。

   3. 點擊進口。

3. 如果筆記本已經不顯示了,回購回購窗格中,單擊筆記本電腦文件夾,然後雙擊run_unit_tests筆記本。

4. 在旁邊的下拉列表文件把這個筆記本,選擇集群。

5. 點擊運行所有。

6. 如果有提示,單擊附加&運行或首先,連接和運行。

7. 等待筆記本運行。

筆記本完成運行後,在筆記本上應該可以看到信息的數量通過和失敗的測試,以及其他相關的細節。如果集群不是已經開始運行這個筆記本時,可能需要幾分鍾的集群啟動之前顯示結果。

你的回購結構現在看起來應該像這樣:

|——covid_analysis |”——變換。py |——筆記本電腦| | - covid_eda_modular | | - covid_eda_raw(可選)|”——run_unit_tests |——需求。|——testdata txt”,測試。csv”——transforms_test.py

步驟4.4:檢查筆記本及相關測試

1. 在回購回購窗格中,單擊first_tests分支。

2. 在best-notebooks對話框,變化選項卡中,確保以下選擇:

   • 測試/ transforms_test.py

   • 筆記本/ run_unit_tests.py

   • 測試/文檔

3. 為總結(必需),輸入添加測試。

4. 為描述(可選),輸入這些是的單位測試為的共享代碼。。

5. 點擊提交和推。

6. 點擊曆史,或點擊創建一個請求對git提供者在彈出的鏈接。

7. 在GitHub,單擊把請求選項卡中,創建拉請求,然後合並請求拉進主要分支。

8. 在磚工作區,關閉best-notebooks如果它仍顯示對話框。

步驟5.1:創建工作任務運行測試筆記本

1. 在側邊欄數據科學與工程或磚機器學習環境中,點擊工作流。

2. 在工作選項卡上,單擊創建工作。

3. 為添加一個名稱為您的工作(這是旁邊運行和任務標簽),輸入covid_report。

4. 為任務名稱,輸入run_notebook_tests。

5. 為類型中,選擇筆記本。

6. 為源中,選擇Git。

7. 點擊添加一個git參考。

8. 在Git信息對話框:

   1. 為Git存儲庫URL,輸入GitHub克隆與HTTPSGitHub回購的URL。本文假設您的URL結尾best-notebooks.git例如,https://github.com/ < your-GitHub-username > / best-notebooks.git。

   2. 為Git提供者中,選擇GitHub。

   3. 為Git參考(分支/標記/提交),輸入主要。

   4. 旁邊Git參考(分支/標記/提交)中,選擇分支。

   5. 點擊確認。

9. 為路徑,輸入筆記本/ run_unit_tests。不添加. py文件擴展名。

10. 為集群,從上一步選擇的集群。

11. 點擊創建。

步驟5.2:創建工作任務運行主要的筆記本

1. 單擊+(你的工作在這裏添加更多的任務)圖標。

2. 為任務名稱,輸入run_main_notebook。

3. 為類型中,選擇筆記本。

4. 為路徑,輸入筆記本/ covid_eda_modular。不添加. py文件擴展名。

5. 為集群,從上一步選擇的集群。

6. 點擊創建任務。

步驟5.3運行工作

1. 點擊現在運行。

2. 在彈出窗口中,單擊查看運行。

   請注意

   如果彈出消失得太快,然後執行以下操作:

   1. 在側邊欄數據科學與工程或磚機器學習環境中,點擊工作流。

   2. 在工作運行選項卡上,單擊開始時間最新的工作價值covid_report在工作列。

3. 的工作結果,點擊run_notebook_tests瓷磚,run_main_notebook瓷磚,或兩者兼而有之。每個瓷磚上的結果是一樣的,如果你自己的筆記本,一個接一個。

步驟6.1:建立GitHub訪問您的工作區

在這個步驟中,您建立了一個GitHub操作工作流運行的工作隻要更改合並到您的存儲庫工作區中。你這樣做給GitHub獨特的磚為訪問令牌。

出於安全原因,磚不鼓勵你給你的磚工作區GitHub用戶的個人訪問令牌。相反,磚建議你給GitHub的磚與磚服務相關聯的訪問令牌的本金。說明,請參閱AWS部分的運行磚筆記本GitHub的行動頁麵在GitHub的市場行為。

步驟6.2:添加GitHub行動工作流

在這個步驟中,您添加一個GitHub操作工作流運行run_unit_tests筆記本電腦隻要有拉力要求回購。

這個分步存儲GitHub操作工作流的文件存儲在多個文件夾級別GitHub回購。GitHub的行動需要一個特定的嵌套文件夾層次結構存在於你的回購為了正常工作。要完成這一步,您必須使用GitHub回購的網站,因為磚回購的用戶界麵不支持創建嵌套文件夾層次結構。

1. 在GitHub回購的網站,單擊代碼選項卡。

2. 在切換分支或標簽下拉列表中,選擇主要,如果尚未選中。

3. 如果切換分支或標簽下拉列表不顯示找到或創建一個分支框中,單擊主要一次。

4. 在找到或創建一個分支框中,輸入adding_github_actions。

5. 點擊創建分支:adding_github_actions從“主”。

6. 點擊添加文件>創建新文件。

7. 為命名您的文件,輸入.github /工作流/ databricks_pull_request_tests.yml。

8. 在編輯器窗口中,輸入以下代碼。這段代碼使用聲明pull_request鉤使用運行磚筆記本GitHub的行動運行run_unit_tests筆記本。

   在以下代碼中,替換:

   • < your-workspace-instance-URL >與你的磚實例名。

   • < your-access-token >前麵生成的令牌。

   • < your-cluster-id >與你的目標集群ID。

   的名字:運行測試pre-merge數據磚在:pull_request:env:#這個值替換為您的工作區實例名。DATABRICKS_HOST:https:// < your-workspace-instance-name >工作:unit-test-notebook:運行在:ubuntu-latesttimeout-minutes:15步驟:- - - - - -的名字:檢驗回購使用:行動/ checkout@v2- - - - - -的名字:運行測試筆記本使用:磚/ run-notebook@main與:databricks-token:< your-access-token >local-notebook-path:筆記本/ run_unit_tests.pyexisting-cluster-id:< your-cluster-id >git-commit:“$ {{github.event.pull_request.head.sha}}”#授予所有用戶視圖允許在筆記本的結果,這樣他們就可以#看筆記本的結果,如果他們有相關的訪問權限。access-control-list-json:>({“group_name”:“用戶”,:“permission_level CAN_VIEW”}]run-name:“EDA轉換助手模塊單位測試”

9. 選擇直接提交到adding_github_actions分支。

10. 點擊提交修改。

11. 在代碼選項卡上,單擊比較&拉請求,然後創建提取請求。

12. 在拉請求頁麵,等待圖標旁邊運行測試pre-merge數據磚/ unit-test-notebook (pull_request)顯示一個綠色的複選標記。(它可能會花幾分鍾的圖標出現。)如果有一個紅色的X,而不是一個綠色的複選標記,點擊細節為了找到原因。如果圖標或細節不再顯示,點擊顯示所有檢查。

13. 如果出現綠色複選標記,合並請求拉進主要分支。

步驟7.1:創建另一個回購工作分支

1. 在您的工作空間回購回購窗格中,單擊first_tests分支和選擇主要。

2. 單擊拉按鈕。如果提示繼續拉,點擊確認。

3. 單擊+(創建分支)按鈕。

4. 輸入trigger_tests,然後按Enter鍵。(你可以給你的分支一個不同的名稱。)

5. 關閉該對話框。

步驟7.2:改變共享代碼

1. 在您的工作空間回購回購麵板,雙擊covid_analysis / transforms.py文件。

2. 在這個文件的第三行,改變這行代碼:

   由國家代碼#過濾器。

   :

   由國家代碼#過濾器。如果沒有指定,用“美國”。

步驟7.3:改變觸發測試檢查

1. 在回購回購窗格中,單擊trigger_tests分支。

2. 在best-notebooks對話框,變化選項卡中,確保covid_analysis / transforms.py被選中。

3. 為總結(必需),輸入更新評論。

4. 為描述(可選),輸入這更新的評論為filter_country。

5. 點擊提交和推。

6. 點擊曆史,或點擊創建一個將請求鏈接彈出,然後創建請求。另外,在GitHub,單擊把請求選項卡,然後創建請求。

7. 在拉請求頁麵,等待圖標旁邊運行測試pre-merge數據磚/ unit-test-notebook (pull_request)顯示一個綠色的複選標記。(它可能會花幾分鍾的圖標出現。)如果有一個紅色的X,而不是一個綠色的複選標記,點擊細節為了找到原因。如果圖標或細節不再顯示,點擊顯示所有檢查。

8. 如果出現綠色複選標記,合並請求拉進主要分支。