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@@ -1,129 +0,0 @@
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-{
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- "cells": [
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- {
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- "cell_type": "markdown",
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- "id": "37902e8d",
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- "metadata": {},
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- "source": [
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- "# （実装案）実験パイプライン作成支援\n",
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- "\n",
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- "本セクションでは、実験の再現をするにあたって、コードの実行順（および入出力データ）を保持し、その順で実行する「実験パイプライン」の作成を支援します。\n",
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- "\n",
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- "### ◆◆◆開発メモ◆◆◆\n",
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- "\n",
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- "- 現在は最低限pipeline.yamlに必要な`tasks`以下のパラメータのみを書き出す実装。 \n",
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- "入出力データの定義は、キー名だけ書き出してユーザに埋めてもらうような方式が良いかも？\n",
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- "- また、実行されるコード側に定義しなければいけない実装はMarkdownによる手順だけの用意としている。（わかりにくいかも・・）"
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- ]
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- },
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- {
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- "cell_type": "markdown",
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- "id": "a105665d",
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- "metadata": {},
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|
- "source": [
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- "<!-- APIを利用したparameterセルの追加処理\n",
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- " →書こうと思えば書けるが、ここまでする必要はある？\n",
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- " refs: https://ohke.hateblo.jp/entry/2019/05/25/180000 -->\n",
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- "\n",
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- "## 1. 作成準備\n",
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- "\n",
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- "パイプラインの生成のため、まずはシステムにそれぞれのコードの関係を知らせるパラメータを定義します。 \n",
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- "以下の手順に沿って、それぞれのコードの関係を定義してください。\n",
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- "\n",
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- "1. 該当するコードを開きます。\n",
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- "2. 上部ツールバーから「View→Cell Toolbar→Tags」を選択します。 \n",
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- "これにより、各セルの上部にタグを追加するフォームが表示されます。\n",
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- "3. １番目の実行箇所になる最上部にセルを１つ挿入します。\n",
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- "4. 3.で挿入したセルのタグ定義フォームに、`parameters`と入力し、`Add tag`ボタンを押下します。 \n",
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- "これにより、`parameters`タグが挿入されます。\n",
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- "5. 3.で挿入したセルに、以下の通りコードを記述します。そのファイルよりも前に実行されるべきコードがある場合、そのファイル名を配列で`upstream = ['{前に実行するファイル名}']`のように定義してください。\n",
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- "```py\n",
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- "upstream = None\n",
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- "product = None\n",
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- "```"
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- ]
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- },
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- {
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- "cell_type": "markdown",
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- "id": "7ed2a8e9",
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- "metadata": {},
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- "source": [
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- "## 2. パイプライン設定ファイルの生成\n",
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- "\n",
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- "このステップでは、パイプライン全体の実行に必要な設定ファイルをシステムが作成します。以下に挿入されている`from ruamel.yaml import YAML`で始まるセルを実行してください。コードファイルを読み取り、設定ファイル`pipeline.yaml`を生成します。"
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- ]
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- },
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- {
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- "cell_type": "code",
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- "execution_count": null,
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- "id": "9604790d",
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|
- "metadata": {},
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|
- "outputs": [],
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|
- "source": [
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|
- "from ruamel.yaml import YAML\n",
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|
- "import os\n",
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|
- "import glob\n",
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- "\n",
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|
- "files = glob.glob(os.getcwd()+'/*')\n",
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|
- "code_dict = {}\n",
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|
- "\n",
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- "# YAMLのベースとなる辞書\n",
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- "yml = {'tasks': []}\n",
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|
- "\n",
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- "for file in files:\n",
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- " # ソースリストに載っている拡張子なら辞書作成する処理に修正したい\n",
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- " if os.path.splitext(file)[1] == '.ipynb':\n",
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|
- " code_dict['source'] = os.path.basename(file)\n",
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|
- " code_dict['product'] = 'output/log_' + os.path.basename(file)\n",
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|
- " yml['tasks'].append(code_dict)\n",
|
|
|
- " code_dict = {}\n",
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|
- "\n",
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|
- "with open('pipeline.yaml', 'w') as file:\n",
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|
- " yaml = YAML()\n",
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|
- " yaml.default_flow_style = False\n",
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|
- " yaml.dump(yml, file)"
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- ]
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- },
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- {
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|
- "cell_type": "markdown",
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|
- "id": "bcb09102",
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|
|
- "metadata": {},
|
|
|
- "source": [
|
|
|
- "## 3. データガバナンス機能へ書き戻し\n",
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|
- "\n",
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|
- "以上の変更をデータガバナンス機能の研究リポジトリにも反映させます。以下のセルを実行してください。"
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|
- ]
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|
- },
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|
- {
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|
|
- "cell_type": "code",
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|
|
- "execution_count": null,
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|
- "id": "b4c9d9b1",
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|
|
- "metadata": {},
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|
|
- "outputs": [],
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|
- "source": [
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|
- "# datalad save & push と同等の処理を行うセル"
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- ]
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|
- }
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- ],
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|
- "metadata": {
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|
- "kernelspec": {
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|
- "display_name": "Python 3",
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|
- "language": "python",
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|
- "name": "python3"
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|
- },
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|
- "language_info": {
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|
- "codemirror_mode": {
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|
|
- "name": "ipython",
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|
- "version": 3
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|
- },
|
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|
- "file_extension": ".py",
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|
- "mimetype": "text/x-python",
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|
- "name": "python",
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|
- "nbconvert_exporter": "python",
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|
- "pygments_lexer": "ipython3",
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|
|
- "version": "3.8.12"
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|
- }
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|
- },
|
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|
- "nbformat": 4,
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|
- "nbformat_minor": 5
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-}
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