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# 笔记本步骤之间的信息传递
<a name="create-notebook-auto-run-dag-seq"></a>

以下章节介绍了以环境变量和参数形式向笔记本传递信息的方法。

## 传递环境变量
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如下例所示，将环境变量作为字典传递给 `NotebookJobStep` 的 `environment_variable` 参数：

```
environment_variables = {"RATE": 0.0001, "BATCH_SIZE": 1000}

notebook_job_step = NotebookJobStep(
    ...
    environment_variables=environment_variables,
    ...
)
```

您可以使用 `os.getenv()` 在笔记本中使用环境变量，如下例所示：

```
# inside your notebook
import os
print(f"ParentNotebook: env_key={os.getenv('env_key')}")
```

## 传递参数
<a name="create-notebook-auto-run-dag-seq-param"></a>

将参数传递给 `NotebookJobStep` 实例中的第一个笔记本作业步骤时，您可能需要在 Jupyter Notebook 中标记一个单元格，以指示应用新参数或参数覆盖的位置。有关如何在 Jupyter Notebook 中标记单元格的说明，请参阅 [参数化笔记本](notebook-auto-run-troubleshoot-override.md)。

您可以通过笔记本作业步骤的 `parameters` 参数传递参数，如以下代码段所示：

```
notebook_job_parameters = {
    "company": "Amazon",
}

notebook_job_step = NotebookJobStep(
    ...
    parameters=notebook_job_parameters,
    ...
)
```

在输入笔记本中，参数会应用于标记有 `parameters` 的单元格之后，如果没有标记单元格，则会应用于笔记本的开头。

```
# this cell is in your input notebook and is tagged with 'parameters'
# your parameters and parameter overrides are applied after this cell
company='default'
```

```
# in this cell, your parameters are applied
# prints "company is Amazon"
print(f'company is {company}')
```

## 检索前一步的信息
<a name="create-notebook-auto-run-dag-seq-interstep"></a>

下面将讨论如何从上一个步骤中提取数据，并将其传递到笔记本作业步骤中。

**使用 `properties` 属性**

您可以将以下属性与上一步的 `properties` 属性一起使用：
+ `ComputingJobName`：训练作业名称
+ `ComputingJobStatus`：训练作业状态
+ `NotebookJobInputLocation`：输入的 Amazon S3 位置
+ `NotebookJobOutputLocationPrefix`：通向训练作业输出的路径，更具体地说是 `{NotebookJobOutputLocationPrefix}/{training-job-name}/output/output.tar.gz`。
+ `InputNotebookName`：输入的笔记本文件名
+ `OutputNotebookName`：输出笔记本文件名（如果作业失败，该文件名可能不存在于训练作业输出文件夹中）

以下代码片段展示了如何从属性中提取参数。

```
notebook_job_step2 = NotebookJobStep(
    ....
    parameters={
        "step1_JobName": notebook_job_step1.properties.ComputingJobName,
        "step1_JobStatus": notebook_job_step1.properties.ComputingJobStatus,
        "step1_NotebookJobInput": notebook_job_step1.properties.NotebookJobInputLocation,
        "step1_NotebookJobOutput": notebook_job_step1.properties.NotebookJobOutputLocationPrefix,
    }
```

**使用 JsonGet**

如果要传递的参数不包括前面提到的参数，且上一步的 JSON 输出位于 Amazon S3 中，请使用 `JsonGet`。`JsonGet` 是一种通用机制，可以直接从 Amazon S3 中的 JSON 文件中提取数据。

要使用 `JsonGet` 提取 Amazon S3 中的 JSON 文件，请完成以下步骤：

1. 将 JSON 文件上传到 Amazon S3。如果您的数据已经上传到 Amazon S3，请跳过此步骤。下面的示例演示了将 JSON 文件上传到 Amazon S3。

   ```
   import json
   from sagemaker.s3 import S3Uploader
   
   output = {
       "key1": "value1", 
       "key2": [0,5,10]
   }
               
   json_output = json.dumps(output)
   
   with open("notebook_job_params.json", "w") as file:
       file.write(json_output)
   
   S3Uploader.upload(
       local_path="notebook_job_params.json",
       desired_s3_uri="s3://path/to/bucket"
   )
   ```

1. 提供您的 S3 URI 和要提取的值的 JSON 路径。在下面的示例中，`JsonGet` 返回一个对象，代表与密钥 `key2` 关联的值的索引 2 (`10`)。

   ```
   NotebookJobStep(
       ....
       parameters={
           # the key job_key1 returns an object representing the value 10
           "job_key1": JsonGet(
               s3_uri=Join(on="/", values=["s3:/", ..]),
               json_path="key2[2]" # value to reference in that json file
           ), 
           "job_key2": "Amazon" 
       }
   )
   ```