Requirements kanoniseras mot en godkänd offline-paketkatalog och lagras med Python-/runtime-profil och SHA-256-identitet. En kandidat som misslyckas ersätter inte den tidigare färdiga miljön.
ANpy för styrd Python
Kontrollerat Python-arbete i en Project-bunden runtime.
ANpy ger Python-analys en känd miljö, notebook-revision, kernel-livscykel och CellRun-post, samtidigt som produktionsisolering och paketpolicy förblir under plattformens kontroll.
Kanoniska nbformat 4-dokument använder uttryckligt manuellt sparande och starka ETags vid samtidiga skrivningar. Checkpoints och restores skapar oföränderliga versioner, medan sparad notebook head förblir en uttrycklig ändringsbar revision. En konflikt bevarar det lokala utkastet och kräver ett valt reload- eller reapply-förfarande.
Den betrodda runtime manager validerar Workspace-, notebook- och miljöidentitet före Start, Interrupt, Restart eller Stop. Indata från webbläsaren kan inte välja värdsökvägar, containers eller kontrolluppgifter.
Efter en ny kernel kan avgränsad replay återskapa tidigare lyckade och oförändrade setup-celler endast när revision, källhash, miljö och körningsevidens stämmer överens. Inaktuell eller ofullständig evidens stängs säkert.
Varje inskickad CODE-cell bevarar källidentitet, notebook-revision, miljö- och kernel-kontext, avgränsad stdout-/stderr-metadata, varaktighet och terminaltillstånd. Det aktuella webbläsargränssnittet har ingen live-ström för stdout och ingen fullständig renderer för DataFrame eller diagram.
Environment är en del av analysidentiteten.
Requirements kanoniseras mot en godkänd offline-paketkatalog och lagras med Python-/runtime-profil och SHA-256-identitet. En kandidat som misslyckas ersätter inte den tidigare färdiga miljön.
Requirements kan klistras in eller laddas upp i miljökontraktet.
Paketupplösningen är låst och sker offline mot den godkända katalogen; godtycklig installation från internet är inte tillåten.
Workspace, Python-version, normaliserade requirements och runtime-profil skapar en stabil miljöidentitet.
Notebook-tillstånd versionshanteras och skrivs inte över i tysthet.
Kanoniska nbformat 4-dokument använder uttryckligt manuellt sparande och starka ETags vid samtidiga skrivningar. Checkpoints och restores skapar oföränderliga versioner, medan sparad notebook head förblir en uttrycklig ändringsbar revision. En konflikt bevarar det lokala utkastet och kräver ett valt reload- eller reapply-förfarande.
Kernel-livscykeln styrs utanför webbläsaren.
Den betrodda runtime manager validerar Workspace-, notebook- och miljöidentitet före Start, Interrupt, Restart eller Stop. Indata från webbläsaren kan inte välja värdsökvägar, containers eller kontrolluppgifter.
Säker replay är inte en minnessnapshot.
Efter en ny kernel kan avgränsad replay återskapa tidigare lyckade och oförändrade setup-celler endast när revision, källhash, miljö och körningsevidens stämmer överens. Inaktuell eller ofullständig evidens stängs säkert.
Stop och Restart bevarar inte processminnet i Python.
Berättigade oförändrade föregångarceller kan spelas upp efter en ny kernel-generation.
Ändrad källa, miljö eller ofullständig evidens från föregångare blockerar replay i stället för att gissa namespace-tillstånd.
CellRun håller kodkörningen avgränsad och granskningsbar.
Varje inskickad CODE-cell bevarar källidentitet, notebook-revision, miljö- och kernel-kontext, avgränsad stdout-/stderr-metadata, varaktighet och terminaltillstånd. Det aktuella webbläsargränssnittet har ingen live-ström för stdout och ingen fullständig renderer för DataFrame eller diagram.
ANpy håller sin aktuella avgränsning synlig.
Välj en tillåten Drive-fil eller delad fil, bind versionen och förbered den som skrivskyddad indata för notebooken. Det kräver en konfigurerad körmiljö och ger inte automatisk åtkomst till alla projektfiler eller externa system.
Nästa steg
Börja med flödet där tvetydighet inte får förekomma.
Ta med de system, ansvariga, regler, leveranskrav och evidenskrav som är viktiga.
Diskutera ett kritiskt flödeKort förklarat
Vad gör den här delen av advanexus?
ANpy ger Python-analys en känd miljö, notebook-revision, kernel-livscykel och CellRun-post, samtidigt som produktionsisolering och paketpolicy förblir under plattformens kontroll.
Vad bör jag kontrollera före användning?
Drive-mounting, direkt table-to-DataFrame-åtkomst och fullständigt kollaborativt notebook-beteende är inte underförstådda funktioner.