From 5d0953bbb5d95f1df6d057334641cb7f9bcb9f16 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Wendy V Gaultier Date: Tue, 31 Oct 2023 00:08:46 +0000 Subject: [PATCH] Pipelines and Collaboration --- .../Geospatial-Analytical-Environment.md | 2 +- docs/en/4-Collaboration/Overview.md | 30 ++----- .../en/4-Collaboration/Request-a-Namespace.md | 25 ++---- "docs/fr/4-Collaboration/Aper\303\247u.md" | 90 +++++-------------- .../4-Collaboration/Demander-EspaceDeNom.md | 26 ++---- .../Environnement-Analyse-Geospatiale.md | 21 +++-- 6 files changed, 56 insertions(+), 138 deletions(-) diff --git a/docs/en/4-Collaboration/Geospatial-Analytical-Environment.md b/docs/en/4-Collaboration/Geospatial-Analytical-Environment.md index 199e402fc..837d596f6 100644 --- a/docs/en/4-Collaboration/Geospatial-Analytical-Environment.md +++ b/docs/en/4-Collaboration/Geospatial-Analytical-Environment.md @@ -13,7 +13,7 @@ The ArcGIS Enterprise Portal can be accessed in either the AAW or CAE using the API, from any service which leverages the Python programming language. -For example, in AAW and the use of [Jupyter Notebooks](https://statcan.github.io/aaw/en/1-Experiments/Jupyter/) within the space, or in CAE the use of [Databricks](https://statcan.github.io/cae-eac/en/DataBricks/), DataFactory, etc. +For example, in AAW and the use of [Jupyter Notebooks](../../1-Experiments/Jupyter/) within the space, or in CAE the use of [Databricks](https://statcan.github.io/cae-eac/en/DataBricks/), DataFactory, etc. [The DAS GAE ArcGIS Enterprise Portal can be accessed directly here](https://geoanalytics.cloud.statcan.ca/portal) diff --git a/docs/en/4-Collaboration/Overview.md b/docs/en/4-Collaboration/Overview.md index f06633aba..b484ee3c6 100644 --- a/docs/en/4-Collaboration/Overview.md +++ b/docs/en/4-Collaboration/Overview.md @@ -16,22 +16,17 @@ Sharing code, disks, and workspaces (e.g.: two people sharing the same virtual m ??? question "What is the difference between a bucket and a folder?" Buckets are like Network Storage. See the [Storage overview](../5-Storage/Overview.md) for more discussion of the differences between these two ideas. -Choosing the best way to share code, data, and compute all involve different factors, but you can generally mix and match (share code with your team through -Github, but store your data privately in a personal bucket). These cases are described more in the below sections. +Choosing the best way to share code, data, and compute all involve different factors, but you can generally mix and match (share code with your team through Github, but store your data privately in a personal bucket). These cases are described more in the below sections. ## Share code among team members -In most cases, it is easiest to share code using GitHub or GitLab to share code. -The advantage of sharing with GitHub or GitLab is that it works with users -across namespaces, and keeping code in git is a great way to manage large -software projects. +In most cases, it is easiest to share code using GitHub or GitLab to share code. The advantage of sharing with GitHub or GitLab is that it works with users across namespaces, and keeping code in git is a great way to manage large software projects. ??? note "Don't forget to include a License!" If your code is public, do not forget to keep with the Innovation Team's guidelines and use a proper License if your work is done for Statistics Canada. -If you need to share code without publishing it on a repository, -[sharing a namespace](#share-compute-namespace-in-kubeflow) might work as well. +If you need to share code without publishing it on a repository, [sharing a namespace](#share-compute-namespace-in-kubeflow) might work as well. ## Share compute (namespace) in Kubeflow @@ -39,16 +34,9 @@ If you need to share code without publishing it on a repository, !!! danger "Sharing a namespace means you share **everything** in the namespace" Kubeflow does not support granular sharing of one resource (one notebook, one volume, etc.), but instead sharing of **all** resources. If you want to share a Jupyter Notebook server with someone, you must share your entire namespace and **they will have access to all other resources (Azure Blob Storage, etc.)**. -In Kubeflow every user has a **namespace** that contains their work (their -notebook servers, pipelines, disks, etc.). Your namespace belongs to you, but -can be shared if you want to collaborate with others. You can also -[request a new namespace](Request-a-Namespace.md) (either for yourself or to -share with a team). One option for collaboration is to share namespaces with -others. +In Kubeflow every user has a **namespace** that contains their work (their notebook servers, pipelines, disks, etc.). Your namespace belongs to you, but can be shared if you want to collaborate with others. You can also [request a new namespace](Request-a-Namespace.md) (either for yourself or to share with a team). One option for collaboration is to share namespaces with others. -The advantage of sharing a Kubeflow namespace is that it lets you and your -colleagues share the compute environment and volumes associated with the -namespace. This makes it a very easy and free-form way to share. +The advantage of sharing a Kubeflow namespace is that it lets you and your colleagues share the compute environment and volumes associated with the namespace. This makes it a very easy and free-form way to share. To share your namespace, see [managing contributors](#managing-contributors) @@ -70,15 +58,11 @@ To learn more about the technology behind these, check out the ### Sharing with the world -Ask about that one in our [Slack channel](https://statcan-aaw.slack.com). There -are many ways to do this from the IT side, but it's important for it to go -through proper processes, so this is not done in a "self-serve" way that the -others are. That said, it is totally possible. +Ask about that one in our [Slack channel](https://statcan-aaw.slack.com). There are many ways to do this from the IT side, but it's important for it to go through proper processes, so this is not done in a "self-serve" way that the others are. That said, it is totally possible. ## Managing contributors -You can add or remove people from a namespace you already own through the -**Manage Contributors** menu in Kubeflow. +You can add or remove people from a namespace you already own through the **Manage Contributors** menu in Kubeflow. ![ Manage Contributors Menu](../images/kubeflow_contributors.png) diff --git a/docs/en/4-Collaboration/Request-a-Namespace.md b/docs/en/4-Collaboration/Request-a-Namespace.md index 3f654ca14..cb1da258b 100644 --- a/docs/en/4-Collaboration/Request-a-Namespace.md +++ b/docs/en/4-Collaboration/Request-a-Namespace.md @@ -1,36 +1,23 @@ # Overview -By default, everyone gets their own personal namespace, `firstname-lastname`. If -you want to collaborate with your team, you can -[request a new namespace](Request-a-Namespace.md#requesting-a-namespace) to -[share](Overview.md#share-a-namespace-in-kubeflow). +By default, everyone gets their own personal namespace, `firstname-lastname`. If you want to collaborate with your team, you can [request a new namespace](Request-a-Namespace.md#requesting-a-namespace) to [share](Overview.md#share-a-namespace-in-kubeflow). # Setup ## Requesting a namespace -To create a namespace for a team, go to the AAW portal. **Click the ⋮ menu -on -[the Kubeflow section of the portal](https://analytics-platform.statcan.gc.ca/)**. +To create a namespace for a team, go to the AAW portal. **Click the ⋮ menu on [the Kubeflow section of the portal](https://www.statcan.gc.ca/data-analytics-services/aaw)**. ![The hamburger menu to the right of Kubeflow on the portal](../images/KubeflowNamespace.PNG) -Enter the name you are requesting and submit the request. Be sure to use only -lower case letters plus dashes. -![Submit your request for a shared namespace](../images/KubeflowNamespace2.png) +Enter the name you are requesting and submit the request. Be sure to use only lower case letters plus dashes. ![Submit your request for a shared namespace](../images/KubeflowNamespace2.png) !!! warning "The namespace cannot have special characters other than hyphens" - The namespace name must only be lower-case letters `a-z` with dashes. Otherwise, - the namespace will not be created. + The namespace name must only be lower-case letters `a-z` with dashes. Otherwise, the namespace will not be created. -**You will receive an email notification when the namespace is created.** Once -the shared namespace is created, you can access it the same as any other -namespace you have through the Kubeflow UI, like shown below. You will then be -able to [share and manage](Overview.md#share-compute-namespace-in-kubeflow) to -your namespace. +**You will receive an email notification when the namespace is created.** Once the shared namespace is created, you can access it the same as any other namespace you have through the Kubeflow UI, like shown below. You will then be able to [share and manage](Overview.md#share-compute-namespace-in-kubeflow) to your namespace. -To switch namespaces, take a look at the top of your window, just to the right -of the Kubeflow Logo. +To switch namespaces, take a look at the top of your window, just to the right of the Kubeflow Logo. ![Select your Namespace](../images/kubeflow_manage_contributors.png) diff --git "a/docs/fr/4-Collaboration/Aper\303\247u.md" "b/docs/fr/4-Collaboration/Aper\303\247u.md" index 8eff89de9..f163145d2 100644 --- "a/docs/fr/4-Collaboration/Aper\303\247u.md" +++ "b/docs/fr/4-Collaboration/Aper\303\247u.md" @@ -1,10 +1,6 @@ -Il existe de nombreuses façons de collaborer sur la plateforme. Selon votre -situation,ce qu vous voulez partager et le nombre de personnes que vous -souhaitez partager avec. Les scénarios se décomposent en gros en ce que vous -voulez partager (**Données**, **Code**, ou **Environnements de calcul** (e.g.: -Partager les mêmes machines virtuelles)) et avec qui vous voulez le partager -(**Personne**, **Mon équipe**, ou **Tout le monde**). Cela conduit au tableau -d'options suivant: +La collaboration est essentielle en science des données car elle permet à des individus ayant des perspectives et des parcours différents de travailler ensemble pour résoudre des problèmes complexes et générer de nouvelles informations. En science des données, la collaboration peut impliquer de travailler avec des personnes issues de divers domaines tels que les mathématiques, l’informatique et les affaires, ainsi qu’avec des experts en la matière possédant une connaissance approfondie d’une industrie ou d’un domaine particulier. + +Il existe de nombreuses façons de collaborer sur la plateforme. Selon votre situation,ce qu vous voulez partager et le nombre de personnes que vous souhaitez partager avec. Les scénarios se décomposent en gros en ce que vous voulez partager (**Données**, **Code**, ou **Environnements de calcul** (e.g.: Partager les mêmes machines virtuelles)) et avec qui vous voulez le partager (**Personne**, **Mon équipe**, ou **Tout le monde**). Cela conduit au tableau d'options suivant: | | **Privée** | **Équipe** | **StatCan** | | :---------: | :-----------------------------------: | :----------------------------------------------------------: | :------------------: | @@ -12,50 +8,35 @@ d'options suivant: | **Données** | Dossier personnel ou compartiment | Dossier d'équipe ou compartiment , ou espace de noms partagé | Compartiment partagé | | **Calcul** | Espace de nom personnel | Espace de noms partagé | N/A | +Le partage de code, de disques et d'espaces de travail (par exemple : deux personnes partageant la même machine virtuelle) est décrit plus en détail ci-dessous. Le partage de données via des compartiments est décrit plus en détail dans la section **[Stockage Blob Azure](../5-Stockage/StockageBlobAzure.md)**. + ??? question "Quelle est la différence entre un compartiment et un dossier?" - Les compartiments sont comme le stockage sur réseau. Consulter [ présentation du stockage](../Stockage.md) pour plus de détails sur les différences entre ces deux options. + Les compartiments sont comme le stockage sur réseau. Consulter [ présentation du stockage](../5-Stockage/Aperçu.md) pour plus de détails sur les différences entre ces deux options. -Choisir la meilleure façon de partager le code, les données et le calcul -implique des facteurs, mais vous pouvez généralement mélanger et assortir -(partager le code avec votre équipe via github, mais stockez vos données en -privé dans un compartiment personnel). Ces cas sont décrits plus en détail dans -les sections ci-dessous +Choisir la meilleure façon de partager le code, les données et le calcul implique un ensemble de différent facteurs, mais vous pouvez généralement mélanger et assortir (partager le code avec votre équipe via github, mais stockez vos données en privé dans un compartiment personnel). Ces cas sont décrits plus en détail dans les sections ci-dessous ## Partager le code entre les membres de l'équipe -Dans la plupart des cas, il est plus facile de partager du code en utilisant -GitHub ou GitLab. L'avantage du partage avec GitHub ou GitLab est que cela -fonctionne avec les utilisateurs à travers les espaces de noms, et conserver le -code dans github est un excellent moyen de gérer de grands projets logiciels. +Dans la plupart des cas, il est plus facile de partager du code en utilisant GitHub ou GitLab. L'avantage du partage avec GitHub ou GitLab est que cela fonctionne avec les utilisateurs à travers les espaces de noms, et conserver le code dans git est un excellent moyen de gérer de grands projets logiciels. ??? note "N'oubliez pas d'inclure une licence !" Si votre code est public, n'oubliez pas de respecter les directives de l'équipe d'innovation et d'utiliser une licence appropriée si votre travail est effectué pour Statistique Canada. -Si vous devez partager du code sans le publier sur un -référentiel,[ partager un espace de nom](#share-compute-namespace-in-kubeflow)) -pourrait aussi fonctionner. +Si vous devez partager du code sans le publier sur un référentiel,[ partager un espace de nom](#partager-le-calcul-espace-de-nom-dans-kubeflow)) pourrait aussi fonctionner. ## Partager le calcul (espace de nom) dans Kubeflow -!!! danger "Partager un espace de nom signifie que vous partagez **toutes les choses** - dans l'espace de nom". - Kubeflow ne prend pas en charge le partage granulaire d'une ressource (un bloc-notes, un compartiment MinIO, etc.), mais plutôt le partage de **tous** ressources. Si vous souhaitez partager un serveur Jupyter Carnet note avec quelqu'un, vous devez partager l'intégralité de votre espace de nom et **ils auront accès à toutes les autres ressources (compartiment MinIO, etc.)**. - -Dans Kubeflow, chaque utilisateur dispose d'un **espace de nom** qui contient -son travail (son serveur de Carnets notes, pipelines, disques, etc.). Votre -espace de nom vous appartient, mais peut être partagé si vous voulez collaborer -avec d'autres. Vous pouvez aussi -[ Demander un Espace de nom](Demander-EspaceDeNom.md) (soit pour vous-même, soit -pour partager avec une équipe). Une option de collaboration consiste à partager -des espaces de noms avec les autres. - -L'avantage de partager un espace de nom Kubeflow est qu'il vous permet, ainsi -qu'à vos collègues partagent l'environnement de calcul et les compartiments -MinIO associés au espace de nom. Cela en fait un moyen très simple et libre de -partager. +!!! danger "Partager un espace de nom signifie que vous partagez **toutes les choses** dans l'espace de nom" + Kubeflow ne prend pas en charge le partage granulaire d'une ressource (un bloc-notes, un volume, etc.), mais plutôt le partage de **toutes** ressources. Si vous souhaitez partager un serveur bloc-notes Jupyter avec quelqu'un, vous devez partager l'intégralité de votre espace de nom et **ils auront accès à toutes les autres ressources (Storage Blob Azure, etc.)**. + +Dans Kubeflow, chaque utilisateur dispose d'un **espace de noms** qui contient son travail (ses serveurs bloc-notes, pipelines, disques, etc.). Votre espace de noms vous appartient, mais peut être partagé si vous souhaitez collaborer avec d'autres. Vous pouvez également [demander un nouvel espace de noms](Demander-EspaceDeNom.md) (soit pour vous-même, soit pour le partager avec une équipe). Une option de collaboration consiste à partager des espaces de noms avec d’autres. + +L'avantage du partage d'un espace de noms Kubeflow est qu'il vous permet, à vous et à vos collègues, de partager l'environnement de calcul et les volumes associés à l'espace de noms. Cela en fait un moyen de partage très simple et libre. + +Pour partager votre espace de noms, consultez [gestion des contributeurs](#gestion-des-contributeurs) ??? conseil "Demander de l'aide en production" @@ -63,48 +44,23 @@ partager. ## Partager des données -Une fois que vous avez un espace de nom partagé, vous avez deux approches de -stockage partagé +Une fois que vous avez un espace de nom partagé, vous avez deux approches de stockage partagé | Possibilité de stockage | Avantages | | :------------------------------------------------------------ | :--------------------------------------------------------------------------------------------- | | Serveurs/espaces de travail Jupyter partagés | Plus adapté aux petits fichiers, aux cahiers et aux petites expériences. | -| Compartiments partagés( consultez [Stockage](../Stockage.md)) | Mieux adapté pour une utilisation dans les pipelines, les API et pour les fichiers volumineux. | +| Compartiments partagés( consultez [Stockage](../5-Stockage/Aperçu.md)) | Mieux adapté pour une utilisation dans les pipelines, les API et pour les fichiers volumineux. | Pour en savoir plus sur la technologie qui les sous-tend, consultez le -[Stockage](../Stockage.md). - -### Partager avec StatCan - -En plus des compartiments privés ou des compartiments privés partagés par -l'équipe, vous pouvez également placez vos fichiers dans le _stockage partagé_. -Dans toutes les options de stockage de compartiment (`minimal`, `premium`, -`pachyderm`), vous disposez d'un compartiment privé, **et** d'un dossier à -l'intérieur du compartiment « partagé ». Jetez un œil, par exemple, au lien -ci-dessous : - -- [`shared/blair-drummond/`](https://minimal-tenant1-minio.covid.cloud.statcan.ca/minio/shared/blair-drummond/) - -Tout utilisateur **connecté** peut voir ces fichiers et les lire librement. - -### Partage avec le monde - -Renseignez-vous sur celui-ci dans notre -[chaîne Slack](https://statcan-aaw.slack.com). Là il existe de nombreuses façons -de le faire du côté informatique, mais il est important que cela aille par des -processus appropriés, de sorte que cela ne se fait pas de manière « -libre-service » que d'autres sont. Cela dit, c'est tout à fait possible. +[Stockage](../5-Stockage/Aperçu.md). -## Recommandation : Combinez-les tous +### Partager avec le monde -C'est une excellente idée de toujours utiliser github avec des espaces de -travail partagés est un excellent moyen de combiner le partage ad hoc (via des -fichiers) tout en gardant votre code organisé et suivi +Renseignez-vous à ce sujet sur notre [chaîne Slack](https://statcan-aaw.slack.com). Il existe de nombreuses façons de procéder du côté informatique, mais il est important que cela passe par des processus appropriés, afin que cela ne se fasse pas de manière « libre-service » comme le sont les autres. Cela dit, c'est tout à fait possible. ## Gestion des contributeurs -Vous pouvez ajouter ou supprimer des personnes d'un espace de nom que vous -possédez déjà via le Menu **Gérer les contributeurs** dans Kubeflow. +Vous pouvez ajouter ou supprimer des personnes d'un espace de noms que vous possédez déjà via le menu **Gérer les contributeurs** dans Kubeflow. ![Contributors Menu](../images/kubeflow_contributors.png) diff --git a/docs/fr/4-Collaboration/Demander-EspaceDeNom.md b/docs/fr/4-Collaboration/Demander-EspaceDeNom.md index 64e585c5e..24b871a93 100644 --- a/docs/fr/4-Collaboration/Demander-EspaceDeNom.md +++ b/docs/fr/4-Collaboration/Demander-EspaceDeNom.md @@ -1,37 +1,23 @@ # Aperçu -Par défaut, tout le monde obtient son propre espace de nom personnel, -`prénom-nom`. Si vous souhaitez collaborer avec votre équipe, vous pouvez -[demander un Espace de nom](./Demander-EspaceDeNom.md) à -[partager](Aperçu.md#share-a-namespace-in-kubeflow). +Par défaut, chaque personne a son espace de nom personnel, `prénom-nom`. Si vous souhaitez collaborer avec votre équipe, vous pouvez [demander un Espace de nom](./Demander-EspaceDeNom.md) à [partager](Aperçu.md#partager-le-calcul-espace-de-nom-dans-kubeflow). # Installation ## Demander un espace de nom -Pour créer un espace de noms pour une équipe, accédez au portail ETAA. **Cliquez -sur le ⋮ menu sur -[la section Kubeflow du portail](https://analytics-platform.statcan.gc.ca/)**. +Pour créer un espace de noms pour une équipe, accédez au portail ETAA. **Cliquez sur le ⋮ menu sur [la section Kubeflow du portail](https://www.statcan.gc.ca/services-analyse-donnees/etaa)**. ![Le menu hamburger à droite de Kubeflow sur le portail](../images/KubeflowNamespace.PNG) -Entrez le nom que vous demandez et soumettez la demande. Veillez à n'utiliser -que lettres minuscules plus tirets. -![Soumettez votre demande d'espace de noms partagé](../images/KubeflowNamespace2.png) +Entrez le nom que vous demandez et soumettez la demande. Veillez à n'utiliser que lettres minuscules plus tirets. ![Soumettez votre demande d'espace de noms partagé](../images/KubeflowNamespace2.png) -!!! avertissement "L'espace de noms ne peut pas avoir de caractères spéciaux autres que - des traits d'union" +!!! avertissement "L'espace de noms ne peut pas avoir de caractères spéciaux autres que des traits d'union" Le nom de l'espace de noms ne doit être composé que de lettres minuscules « a-z » avec des tirets. Sinon,l'espace de noms ne sera pas créé. -**Vous recevrez une notification par e-mail lorsque l'espace de noms sera -créé.** Une fois l'espace de noms partagé est créé, vous pouvez y accéder comme -n'importe quel autre l'espace de noms que vous avez via l'interface utilisateur -de Kubeflow, comme illustré ci-dessous. Vous serez alors capable de -[partager et gérer](Aperçu.md#share-a-namespace-in-kubeflow) à votre espace de -nom. +**Vous recevrez une notification par e-mail lorsque l'espace de noms sera créé.** Une fois l'espace de noms partagé créé, vous pouvez y accéder de la même manière que n'importe quel autre espace de noms dont vous disposez via l'interface utilisateur de Kubeflow, comme illustré ci-dessous. Vous serez alors capable de [partager et gérer](Aperçu.md#partager-le-calcul-espace-de-nom-dans-kubeflow)) à votre espace de nom. -Pour changer d'espace de noms, jetez un œil en haut de votre fenêtre, juste à -droite du logo Kubeflow. +Pour changer d'espace de noms, jetez un œil en haut de votre fenêtre, juste à droite du logo Kubeflow. ![Select your Namespace](../images/kubeflow_manage_contributors.png) diff --git a/docs/fr/4-Collaboration/Environnement-Analyse-Geospatiale.md b/docs/fr/4-Collaboration/Environnement-Analyse-Geospatiale.md index 9626416ac..e32f1338a 100644 --- a/docs/fr/4-Collaboration/Environnement-Analyse-Geospatiale.md +++ b/docs/fr/4-Collaboration/Environnement-Analyse-Geospatiale.md @@ -14,7 +14,7 @@ Le portail ArcGIS Enterprise est accessible dans ETAA ou EAC à l'aide de l'API, à partir de n'importe quel service qui exploite le langage de programmation Python. -Par exemple, dans ETAA et l'utilisation de [Jupyter Notebooks](https://statcan.github.io/aaw/en/1-Experiments/Jupyter/) dans l'espace, ou pour EAC l'utilisation de [Databricks](https://statcan.github.io/cae-eac/en/DataBricks/), DataFactory, etc. +Par exemple, dans ETAA et l'utilisation de [Bloc-notes Jupyter](../../1-Experiences/Jupyter/) dans l'espace, ou pour EAC l'utilisation de [Databricks](https://statcan.github.io/cae-eac/en/DataBricks/), DataFactory, etc. [Le portail DAS GAE ArcGIS Enterprise est accessible directement ici](https://geoanalytics.cloud.statcan.ca/portal) @@ -52,7 +52,7 @@ Par exemple, dans ETAA et l'utilisation de [Jupyter Notebooks](https://statcan.g print("Connexion réussie sous le nom de: " + gis.properties.user.username) ``` -4. - La sortie vous redirigera vers un portail de connexion. +4. La sortie vous redirigera vers un portail de connexion. - Utilisez l'option de connexion Azure de StatCan et votre identifiant Cloud - Après une connexion réussie, vous recevrez un code pour vous connecter en utilisant SAML. - Collez ce code dans la sortie. @@ -62,7 +62,7 @@ Par exemple, dans ETAA et l'utilisation de [Jupyter Notebooks](https://statcan.g
### Afficher les informations utilisateur -En utilisant la fonction "me", nous pouvons afficher diverses informations sur l'utilisateur connecté. +En utilisant la fonction « me », nous pouvons afficher diverses informations sur l'utilisateur connecté. ```python me = gis.users.me username = me.username @@ -73,7 +73,7 @@ display(me)
### Rechercher du contenu -Recherchez le contenu que vous avez hébergé sur le portail SAD EAG. En utilisant la fonction "me", nous pouvons rechercher tout le contenu hébergé sur le compte. Il existe plusieurs façons de rechercher du contenu. Deux méthodes différentes sont décrites ci-dessous. +Recherchez le contenu que vous avez hébergé sur le portail SAD EAG. En utilisant la fonction « me », nous pouvons rechercher tout le contenu hébergé sur le compte. Il existe plusieurs façons de rechercher du contenu. Deux méthodes différentes sont décrites ci-dessous. **Recherchez tous vos éléments hébergés dans le portail géographique SAD.** ```python @@ -106,6 +106,7 @@ flood_item ### Obtenir du contenu Nous devons obtenir l'élément du portail géographique SAD afin de l'utiliser dans le bloc-notes Jupyter. Cela se fait en fournissant le numéro d'identification unique de l'article que vous souhaitez utiliser. Trois exemples sont décrits ci-dessous, tous accédant à la même couche. + ```python item1 = gis.content.get(my_content[5].id) #de la recherche de votre contenu ci-dessus display(item1) @@ -120,10 +121,11 @@ display(item3)
### Effectuer une analyse + Une fois les couches importées dans le bloc-note Jupyter, nous sommes en mesure d'effectuer des types d'analyse similaires à ceux que vous vous attendriez à trouver dans un logiciel SIG tel qu'ArcGIS. Il existe de nombreux modules contenant de nombreux sous-modules qui peuvent effectuer plusieurs types d'analyses.
-À l'aide du module arcgis.features, importez le sous-module use_proximity ```from arcgis.features import use_proximity```. Ce sous-module nous permet de `.create_buffers` - des zones à égale distance des entités. Ici, nous spécifions la couche que nous voulons utiliser, la distance, les unités et le nom de sortie (vous pouvez également spécifier d'autres caractéristiques telles que le champ, le type d'anneau, le type de fin et autres). En spécifiant un nom de sortie, après avoir exécuté la commande buffer, une nouvelle couche sera automatiquement téléchargée dans le portail SAD EAG contenant la nouvelle fonctionnalité que vous venez de créer. +À l'aide du module `arcgis.features`, importez le sous-module use_proximity ```from arcgis.features import use_proximity```. Ce sous-module nous permet de `.create_buffers` - des zones à égale distance des entités. Ici, nous spécifions la couche que nous voulons utiliser, la distance, les unités et le nom de sortie (vous pouvez également spécifier d'autres caractéristiques telles que le champ, le type d'anneau, le type de fin et autres). En spécifiant un nom de sortie, après avoir exécuté la commande buffer, une nouvelle couche sera automatiquement téléchargée dans le portail SAD EAG contenant la nouvelle fonctionnalité que vous venez de créer.
```python @@ -165,10 +167,13 @@ plt.show() ``` **Exemple : librairie ipyleaflet** -Dans cet exemple, nous utiliserons la librairie 'ipyleaflet' pour créer une carte interactive. Cette carte sera centrée autour de Toronto, ON. Les données utilisées seront décrites ci-dessous. +Dans cet exemple, nous utiliserons la librairie `ipyleaflet` pour créer une carte interactive. Cette carte sera centrée autour de Toronto, ON. Les données utilisées seront décrites ci-dessous. Commencez par coller ```conda install -c conda-forge ipyleaflet``` vous permettant d'installer les librairies ipyleaflet dans l'environnement Python. +
+ Importer les bibliothèques nécessaires. + ```python import ipyleaflet from ipyleaflet import * @@ -183,8 +188,8 @@ toronto_map ```
-##En savoir plus sur l'API ArcGIS pour Python +## En savoir plus sur l'API ArcGIS pour Python [La documentation complète de l'API ArcGIS peut être trouvée ici](https://developers.arcgis.com/python/) -##En savoir plus sur l'environnement analytique géospatial (GAE) et les services SAD +##E n savoir plus sur l'environnement analytique géospatial (GAE) et les services SAD [Guide d'aide GAE](https://statcan.github.io/daaas-dads-geo/)