微软行星云计算Planetary Computer——使用 Visual Studio 代码

您可以使用Visual Studio Code连接到行星计算机中心。通过此设置，您可以使用 VS Code 的本地实例（安装在您的笔记本电脑或台式计算机上）连接到在 Planetary Computer Hub 中运行的远程 Jupyter 内核。

您可能会选择这种设置 - 而不是直接登录 Hub 并在 JupyterLab 中工作 - 因为您更喜欢 VS Code 作为编辑环境并且已经自定义了您的本地环境，但是您仍然希望在 Planetary Computer Hub 中获得计算的好处，例如拥有物理上接近行星计算机数据的计算，而不必管理 Python 环境。

你正在使用的源文件将存储在本地计算机的硬盘驱动器上，但它们将在 Azure 中执行，与数据相邻。

设置 Hub 环境

在使用 VS Code 使用 Planetary Computer Hub 之前，您需要在 Hub 上启动服务器并创建 API 令牌。

在从 VS Code 连接之前登录集线器以启动笔记本服务器。

创建一个 JupyterHub API 令牌，以便 JupyterHub 在您尝试从 VS Code 连接时知道您是谁。此令牌是私有的，不应公开共享！

设置本地环境

从在线 VS 扩展市场或使用嵌入式扩展市场从 VS Code 中安装适用于 VS Code 的 Jupyter 扩展。

（可选）将Planetary Computer Examples存储库克隆到您的本地环境。此步骤不是必需的，但此 repo 提供了许多有用的入门示例。

从 VSCode 连接。

使用 VS Code 命令面板，选择“Jupyter：为连接指定本地或远程 Jupyter 服务器”：

然后选择“现有”以指定现有服务器的 URI：

最后，输入您的连接字符串，它应该如下所示https://pccompute.westeurope.cloudapp.azure.com/compute/user//?token=：

该 URI 中的组件是：

枢纽地址： https://pccompute.westeurope.cloudapp.azure.com/compute

/user/

您的用户名：可能是您的电子邮件地址。当您登录 Hub 时，从浏览器中的 URL 获取此信息。

/?token=

您刚刚在 Hub 上生成的令牌。

按“Enter”连接到该内核。

然后重新加载 Jupyter 扩展，您应该已连接。

VS Code 将保存此配置。下次连接时，您只需启动服务器并选择现有的连接字符串。

Visual Studio 云计算

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