Jupyter Notebook — мощный инструмент для анализа данных и экспериментов, позволяющий пользователям объединять код, визуализации и документацию в единой интерактивной среде. В этой статье мы углубимся в один важный аспект Jupyter Notebook: переменные ОС. Переменные ОС предоставляют удобный способ хранения и доступа к настройкам конфигурации, переменным среды и другой информации, связанной с системой. Мы рассмотрим различные методы работы с переменными ОС в Jupyter Notebook, сопровождаемые примерами кода.

1. Метод 1: использование модуля os
   Модуль os в Python предоставляет набор функций для взаимодействия с операционной системой. Вот пример того, как получить доступ к переменным ОС и изменить их:

import os
# Get the value of an OS variable
variable_value = os.environ.get('VARIABLE_NAME')
# Set the value of an OS variable
os.environ['VARIABLE_NAME'] = 'new_value'
# Delete an OS variable
del os.environ['VARIABLE_NAME']

2. Метод 2: использование волшебной команды %env
   Jupyter Notebook предоставляет волшебную команду %envдля управления переменными ОС непосредственно в ячейке. Вот пример:

# Get the value of an OS variable
%env VARIABLE_NAME
# Set the value of an OS variable
%env VARIABLE_NAME=new_value
# Delete an OS variable
%env -d VARIABLE_NAME

3. Метод 3: использование пакета dotenv
   Пакет dotenvпозволяет загружать переменные среды из файла .env. Этот метод особенно полезен при работе с конфиденциальной информацией или при наличии большого количества переменных. Вот пример:

import dotenv
# Load environment variables from .env file
dotenv.load_dotenv('.env')
# Access the value of an OS variable
variable_value = os.environ.get('VARIABLE_NAME')

Переменные ОС играют решающую роль в настройке среды Jupyter Notebook. В этой статье мы рассмотрели различные методы работы с переменными ОС в Jupyter Notebook, в том числе использование модуля os, волшебной команды %envи команды dotenvпакет. Используя эти методы, вы можете легко управлять переменными ОС и использовать их для улучшения рабочих процессов анализа данных в Jupyter Notebook.