Herramientas

Cambiar variables de entorno desde Jupyter Notebook

En ciertas ocasiones puede ser necesario modificar alguna variable de entorno para poder ejecutar cierto código en un Notebook. Cuando el cambio debe ser permanente este se puede hacer en la Configuración avanzada del sistema en Windows o en los archivos de configuración del Shell en UNIX. Por otro lado, para cambios temporales se puede hacer en la terminal, pero esto obliga a reiniciar Jupyter. Además, de este modo los cambios se tienen que volver a configurar cada vez que se desee volver a ejecutar el Notebook en cuestión. En estas situaciones se puede recurrir a los comandos mágicos para modificar las variables de entorno desde Jupyter.

El comando mágico %env

IPython cuenta con el comando mágico %env con el que se pueden listar, consultar o modificar las variables de entorno. Comando que se puede emplear en los Notebooks.

El uso básico del comando, sin parámetros, devuelve un listado con todas las variables de entorno y sus valores. Así para saber cuál es la configuración activa solamente se tiene que escribir en una celda %env y ejecutarla.

Por otro lado, para saber el valor de una única variable de entorno se ha de pasar el nombre de esta como único parámetro del comando. Por ejemplo, para consultar el backend que está utilizando Matplotlib solamente se tendría que ejecutar %env MPLBACKEND.

Finalmente, para asignar un nuevo valor a esta una variable de entorno se debe escribir el comando, seguido de la variable y el valor, separado por con un espacio o el comando de asignación. Así, para asignar el backend qtagg solamente se tendría que ejecutar en una celda %env MPLBACKEND qtagg o alternativamente %env MPLBACKEND=qtagg.

Alcance de los cambios

Los cambios en las variables de entorno que se realicen mediante este método solamente surtirán efecto en el propio Notebook, sin afectar a otros programas. Por lo que es un método ideal para cambiar puntualmente el comportamiento del código.

Conclusiones

Hoy se ha visto un método para cambiar las variables de entorno desde Jupyter con el que se puede solucionar problemas puntuales. Un método que además consigue que los cambios queden documentados en el propio Notebook.

Imagen de 2427999 en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

Daniel Rodríguez

Share
Published by
Daniel Rodríguez

Recent Posts

Cómo Comparar Dos Hipotecas con Todos los Gastos Incluidos

Comparar dos hipotecas parece sencillo: la que tenga el TIN más bajo es la mejor…

5 días ago

Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV

En un artículo anterior vimos la fórmula clásica del CLV junto a sus limitaciones. Una…

7 días ago

Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)

Y llegamos al final de una serie que había programado para ser de tres entradas.…

2 semanas ago

PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado

Un modelo de credit scoring no es un artefacto estático. Se construye en un momento…

2 semanas ago

Los indicadores que se autocumplen, o cuando medir es modificar – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 7)

En las seis entregas anteriores hemos paseado por casi todos los géneros del disparate económico:…

3 semanas ago

Customer Lifetime Value: la fórmula clásica que todo analista debería dominar

El Customer Lifetime Value (CLV) es, probablemente, la métrica más importante que puede calcular una…

3 semanas ago

This website uses cookies.