jupyter notebook 打开设置google

### 配置 Jupyter Notebook 与 Google 功能的集成 要在 Jupyter Notebook 中实现与 Google 的功能集成，通常涉及以下几个方面： #### 1. **Google Drive 文件挂载** 为了在 Jupyter Notebook 中访问存储在 Google Drive 上的数据文件，可以使用 `google.colab` 库中的驱动器挂载功能。以下是具体的操作方法： ```python from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') ``` 上述代码会弹出一个授权链接，用户需点击该链接并复制返回的认证码粘贴到提示框中完成身份验证[^5]。 #### 2. **Google BigQuery 数据查询** 对于需要从 Google BigQuery 提取大规模数据的情况，可以通过安装 `google-cloud-bigquery` 库来实现这一目标。首先确保已启用 BigQuery API 并创建服务账户密钥 JSON 文件。接着按照如下方式进行配置： ```bash pip install google-cloud-bigquery pandas ``` 随后，在 Python 脚本里加载必要的模块并初始化客户端对象： ```python from google.cloud import bigquery import os os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "/path/to/your/service_account_key.json" client = bigquery.Client() query_job = client.query(""" SELECT name, COUNT(*) as count FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current` GROUP BY name ORDER BY count DESC LIMIT 10""") results = query_job.result() for row in results: print(f"{row.name}: {row.count}") ``` 此脚本将连接至指定的大规模公共数据集，并提取前十个最常见的名字及其出现次数作为示例展示[^6]。 #### 3. **TensorFlow 和 Keras 的 GPU 加速支持** 当利用 TensorFlow 或者 Keras 进行深度学习训练时，可通过 Colaboratory 自动分配免费 GPU 实现加速运算。只需简单修改运行时类型即可开启硬件加速选项[^7]: ```python import tensorflow as tf device_name = tf.test.gpu_device_name() if device_name != '/device:GPU:0': raise SystemError('GPU device not found') print('Found GPU at: {}'.format(device_name)) ``` 以上介绍了几种常见的 Google 功能和服务同 Jupyter Notebook 结合的方式。每种方案都需要先满足特定的前提条件如API激活状态、权限授予以及相应依赖包版本匹配等问题，请根据实际需求调整部署流程。