Google collab как загрузить файлы

Обращение к датасетам Kaggle из Google Colab

Для скачивания датасетов из Kaggle требуется наличие аккаунта и API-токена.

1. Для создания API-токена заходим в My Account, после чего — Create New API Token.
2. Открываем файл kaggle.json и копируем его содержимое в виде < "username":"########", "key":"################################" >.
3. Выполняем следующие команды в Colab:

4. После создания файла kaggle.json в Colab и установки библиотеки Kaggle приступаем к поиску датасета с помощью следующей команды:

5. Скачиваем нужный датасет с помощью команды:

Датасет будет загружен и доступен по указанному пути (в данном случае /content/kaggle/ ).

Обращение к базам данных MySQL из Google Colab

1. Для работы с реляционными базами данных необходимо импортировать предустановленную библиотеку sqlalchemy.

2. Вводим данные для подключения и создаем движок:

3. Создаем SQL-запрос и загружаем его результаты в датафрейм с помощью pd.read_sql_query() :

Ограничения Google Colab при работе с файлами

При работе с Colab важно помнить о том, что доступ к загружаемым файл ограничен по времени. Colab — это временная среда, в которой тайм-аут простоя составляет 90 минут, а абсолютный тайм-аут — 12 часов. Это значит, что отключение среды выполнения происходит в случае 90 минутного простоя или 12-ти часового использования. Такое отключение приводит к потери всех переменных, состояний, установленных пакетов и файлов, вследствие чего при повторном подключении вас ждет встреча с абсолютно новой и чистой средой.

Кроме того, дисковое пространство Colab ограничено 108 Гб, только 77 Гб из которых доступны пользователю. Этого объема достаточно для решения большинства задач, но вот при работе с крупными датасетами, например изображениями или видео, данное обстоятельство нельзя упускать из внимания.

Заключение

Google Colab — превосходный инструмент для тех, кто стремится обуздать мощь высокопроизводительных вычислительных ресурсов, таких как GPU, без оглядки на их стоимость.

В данной статье мы рассмотрели большинство способов, благодаря которым вы сможете максимально продуктивно работать с Google Colab, читая внешние файлы или данные в Google Colab и производя обратную запись из нее в эти внешние источники данных.

В зависимости от сценария использования или архитектуры данных вы можете запросто применять вышеописанные методы для подключения источника данных напрямую к Colab и приступать к программированию.

Importing files from Google Drive

In last posting, we have figured out how to import files from local hard drive.

In this posting, I will delineate how to import files directly from Google Drive. As you know Colab is based on Google Drive, so it is convenient to import files from Google Drive once you know the drills.

Note: Contents of this posting is based on one of Stackoverflow questions

1. Create file in Google Drive

Save file in any folder of your Google Drive. In my case, I put data.txt under Untitled folder .

2. Get shareable link of your file

One way to get access to your Google Drive file is via the shareable link. Press Get shareable link button and copy the link to your file.

3. Get file ID

Then, we create file ID from the shareable linked obtained in Step 2. In doing so, we use JavaScript. First, open javascript console in your Chrome browser (Press Ctrl + Shift + J ).

Then, type in below JavaScript code to obtain file ID.

Now, remember the string that comes first in resulting list. This is the file ID that you are going to use when importing file in Colab.

Update (March 2020)

Alternatively, the file ID can be also obtained from the link. The file ID is alphanumeric characters between /d/ and /view?usp=sharing. For instance, let’s assume the shareable like to the file we want to import is as below.

Then, the file ID should be 1HbEfAPN7nQVCXbvspwWayOSU7oPr. I find this a more convenient way to get the file ID than the method above noawdays.

4. Install PyDrive

Now create and open any Google Colab document. First we need to install PyDrive , which can be easily done with pip install command.

5. Import modules

Some modules need to be imported in advance to create connection between Colab and Drive.

6. Authenticate and create the PyDrive client

Authorize with your Google ID, and paste in the link that comes up and press Enter !

7. Get the file

Get the file using the Google Drive file ID that we created with JavaScript console in step 3.

8. Read data

Now using Pandas , you can read data and save as DataFrame . As my file is in csv format, I have used read_csv() function, but you can replace it with read_excel() if it is in xlsx format.

9. Check & Finish

Check if your file is uploaded well, and start your journey with data imported!

How to upload folders to Google Colab?

I want to run a notebook that uses many header files defined in the directory. So basically I want to upload the entire directory to Google Colab so that I can run the notebook. But I am unable to find any such options and only able to upload files not complete folders. So can someone tell me how to upload entire directory to google colab?

7 Answers 7

I suggest you not to upload them just in Colab, since when you’re restarting the runtime you will lose them (just need to re-upload them, but it can be an issue with slow connections). I suggest you to use the google.colab package to manage files and folders in Colab. Just upload everything you need to your google drive, then import:

In this way, you just need to login to your google account through google authentication API, and you can use files/folders as if they were uploaded on Colab.

EDIT May 2022:

As pointed out in the comments, using Google Drive as storage for a large number of files to train a model is painfully slow, as described here: Google Colab is very slow compared to my PC. The better solution in this case is to zip the files, upload them to colab and then unzip them using

You can zip them, upload, then unzip it.

The easiest way to do this, if the folder/file is on your local drive:

1. Compress the folder into a ZIP file.
2. Upload the zipped file into colab using the upload button in the File section. Yes, there is a File section, see the left side of the colab screen.
3. Use this line of code to extract the file. Note: The file path is from colab’s File section.

1. Click Refresh in the colab File section.
2. Access the files in your folder through the file paths

Downside: The files will be deleted after the runtime is over.

You can use some part of these steps if your file is on a Google Drive, just upload the zipped file to colab from Google Drive.

you can create a git repository and push the files and folders to it, and then can clone the repository in colaboratory with the command

i feel this method is faster. but if the file size is more than 100 mb you will have to zip the file or will have to add extentions to push it to github. for more information refer the link below.

The best way to approach this problem is simple yet tricky sometimes.

You first need to compress the folder into a zipped file and upload the same into your google drive.

While doing so, Make sure that the folder is in the root directory of the drive and not in any other subfolder!. If the compressed folder/data is in other subfolder, you can easily move the same into the root directory.

Compresses folder/data in another subfolder often messes with the unzipping process when you will be specifying the file location.

Once you did the afore mentioned tasks, enter the following commands in the colab to mount your drive:

This will ask for an access token that can be generated by clicking on the url displayed in the output of the same cell

Check the contents of the drive by executing the above command and ensure that your folder/data is displayed in the output.

Executing the same will start unzipping your folder into the memory.

Congrats! You have successfully uploaded your folder/data into the colab.

Управление файлами в Google Colab

Google Colaboratory — бесплатная среда Jupyter Notebook, которая выполняется на облачных серверах Google и позволяет использовать аппаратное оборудование бэкенда, например GPU and TPU. В результате вы можете работать со всеми возможностями Jupyter Notebook, не устанавливая его на локальной машине.

Colab поставляется (почти) со всеми настройками, позволяющими начать процесс программирования, за исключением датасетов. Как же с помощью Colab получить к ним доступ?

В данной статье мы рассмотрим:

• как загружать данные в Colab из разных источников;
• как произвести обратную запись из Colab в эти источники данных;
• ограничения Google Colab при работе с внешними файлами.

Операции с директориями и файлами в Google Colab

Поскольку Colab позволяет делать все, что угодно, в локально размещенном Jupyter Notebook, то появляется возможность работать с командами оболочки, такими как ls , dir , pwd , cd , cat , echo и т.д., с помощью магической команды для строки ( % ) или bash-команды ( ! ).

Для просмотра структуры директории воспользуйтесь панелью файлового менеджера слева.

Как загружать и скачивать файлы в/из Google Colab

Поскольку блокнот Colab размещается на облачных серверах Google, то по умолчанию отсутствует прямой доступ к файлам на вашем локальном диске (в отличие от расположенного на компьютере блокнота) или в любой другой среде.

Однако Colab предоставляет разные варианты подключения к практически любому источнику данных. Посмотрим, как это происходит.

Обращение к GitHub из Google Colab

Вы можете либо клонировать весь репозиторий GitHub в среду Colab, либо получить доступ к отдельным файлам по их необработанной ссылке.

Клонирование репозитория GitHub

Клонирование репозитория Github в среду Colab происходит по такому же принципу, как и на локальный компьютер, а именно с помощью git clone . По завершении этой процедуры обновите менеджер файлов для просмотра содержимого.

И теперь файлы можно читать точно так же, как и на локальном компьютере.

Скачивание отдельных файлов непосредственно с GitHub

Если для работы нужно лишь несколько файлов, а не весь репозиторий, то можно обойтись без его клонирования в Colab и скачать эти файлы непосредственно с GitHub.

1. Кликните на файл в репозитории.
2. Кликните на View Raw.
3. Скопируйте URL необработанного файла.
4. Используйте этот URL как местоположение файла.

Обращение к локальной файловой системе через Google Colab

Читать и записывать файлы из/в локальную файловую систему можно с помощью менеджера или кода Python.

Обращение к локальным файлам через менеджер файлов

Загрузка файлов из локальной файловой системы через менеджер

Для загрузки любых файлов из локальной файловой системы в текущую рабочую директорию Colab можно воспользоваться опцией Upload в верхней части панели менеджера файлов.

Для загрузки файлов напрямую в поддиректорию нужно:

1. Кликнуть на три точки, появляющиеся при наведении курсора на каталог.
2. Выбрать опцию Upload.

3. Выбрать файлы для загрузки из диалогового окна File Upload.

4. Подождать завершения загрузки, процесс выполнения которой отображается в нижней части панели менеджера файлов.

По окончании процесса загрузки читать файлы можно привычным для вас способом.

Скачивание файлов в локальную файловую систему через менеджер файлов

Кликните на три точки, появляющиеся при наведении курсора на имя файла и выберите опцию Download.

Обращение к локальной файловой системе посредством кода Python

Для осуществления этого шага предварительно требуется импортировать модуль files из google.colab library :

Загрузка файлов из локальной файловой системы посредством кода Python

Применяем метод загрузки объекта files :

В результате открывается диалоговое окно File Upload:

Выбираем файлы для загрузки и ждем завершения. Ход ее выполнения отображается:

Объект uploaded является словарем, где имена файлов и их содержимое хранятся в виде пар “ключ-значение”:

По окончании загрузки считать его можно точно так же, как и любой другой файл из Colab:

Также есть способ считать его напрямую из директории uploaded , используя библиотеку io :

Убедитесь, что имя файла соответствует тому файлу, который вы хотите скачать.

Скачивание файлов из Colab в локальную систему посредством кода Python

Применение метода download объекта files позволяет скачать любой файл из Colab на локальный диск. Процесс выполнения отображается, и по его завершении можно выбрать на локальном компьютере место для сохранения файла.

Обращение к Google Диску из Google Colab

Рассмотрим пошагово, как с помощью модуля drive из google.colab можно смонтировать весь Google Диск в Colab:

1. Выполняем следующий код с целью получения ссылки для аутентификации:

2. Открываем ссылку.

3. Выбираем аккаунт Google, диск которого нужно смонтировать.

4. Разрешаем Google Drive Stream доступ к вашему аккаунту Google.

5. Копируем отображенный код, вставляем его в текстовое окно, как показано ниже, и нажимаем Enter.

По окончании монтирования получаем сообщение “Mounted at /content/gdrive” (”Смонтировано в/содержимое/gdrive”), после чего можно просматривать содержимое диска из панели менеджера файлов.

Теперь взаимодействовать с Google Диск можно точно так же, как и с каталогом в среде Colab. Любые изменения, связанные с этим каталогом, будут сразу же отображаться на Google Диске, файлы которого вы можете читать как и любые другие.

Кроме того, можно даже напрямую делать запись из Colab на Google Диск, применяя обычные операции с файлами/каталогами.

Эта команда создаст файл на Google Диске, который отобразится на панели менеджера файлов при ее обновлении:

Обращение к Google Таблицам из Google Colab

Для обращения к Google Таблицам:

1. Прежде всего, необходимо аутентифицировать аккаунт для соединения с Colab. С этой целью выполняем следующий код:

2. В результате получаем ссылку для аутентификации и открываем ее.

3. Выбираем аккаунт Google для соединения.

4. Разрешаем Google Cloud SDK доступ к вашему аккаунту Google.

5. Наконец, копируем отображаемый код, вставляем его в текстовое окно и нажимаем Enter.

Для взаимодействия с Google Таблицами потребуется импортировать предустановленную библиотеку gspread. Чтобы разрешить ей доступ к вашему аккаунту Google воспользуемся методом GoogleCredentials из предустановленной библиотеки oauth2client.client:

После выполнения кода в текущей рабочей директории будет создан файл adc.json с учетными данными, которые нужны gspread для получения доступа к вашему аккаунту Google.

Теперь создавайте или скачивайте Google таблицы напрямую из среды Colab.

Создание/обновление Google таблицы в Colab

1. Создаем рабочую книгу с помощью метода create объекта gc :

2. Как только она готова, можно ее посмотреть на sheets.google.com.

3. Прежде всего, открываем рабочую книгу для записи в нее значений:

4. Затем выбираем ячейки для заполнения:

5. Таким образом мы создаем список ячеек с индексами (R1C1) и значениями (на данный момент пустыми). Можно изменить отдельные ячейки, обновив их атрибут значения:

6. Для обновления этих ячеек в рабочей таблице применяем метод update_cells :

7. Все изменения отображаются в вашей Google таблице.

Скачивание данных из Google таблицы

1. Открываем рабочую книгу с помощью метода open объекта gc :

2. Затем считываем все строки отдельной рабочей таблицы, задействуя метод get_all_values :

3. Для загрузки этих данных в датафрейм задействуем метод from_record объекта DataFrame :

Обращение к Google Cloud Storage (GCS) из Google Colab

Для работы с GCS необходим проект Google Cloud (GCP). Вы можете создавать и подключаться к корзинам GCS в Colab через предустановленную утилиту командной строки gsutil .

1. Сначала указываем ID проекта:

2. Для доступа к GCS проводим аутентификацию вашего аккаунта Google:

3. Выполнив вышеуказанный код, получаем ссылку для аутентификации и открываем ее.

4. Выбираем аккаунт Google для соединения.

5. Разрешаем доступ Google Cloud SDK к вашему аккаунту Google.

6. Теперь копируем отображаемый код, вставляем его в текстовое окно и нажимаем Enter.

7. Затем настраиваем gsutil для работы с проектом:

8. Вы можете создать корзину с помощью соответствующей команды mb (“make bucket”). У корзин GCP должны быть универсальные уникальные имена, поэтому воспользуемся предустановленной библиотекой uuid для создания такого рода ID:

9. Как только корзина готова, загружаем в нее файл из среды Colab:

По завершении скачивания файл отображается на панели менеджера файлов в Colab в указанном месте.

Обращение к AWS S3 из Google Colab

Для доступа к S3 из Colab потребуется создать аккаунт AWS, настроить IAM, а также сгенерировать ключ доступа и секретный ключ доступа. Необходимо также установить библиотеку awscli в среду Colab:

1. Устанавливаем библиотеку awscli:

2. После установки запускаем настройку AWS командой aws configure :

3. Вводим access_key и secret_access_key в текстовое окно и нажимаем Enter:

Теперь можно скачивать любые файлы из S3:

filepath_on_s3 позволяет указать один файл или подобрать несколько файлов по шаблону.

Вам придет уведомление о завершении скачивания, после чего файлы будут доступны в заданном месте для дальнейшего использования.

Для загрузки файла просто поменяйте местами аргументы источника и назначения:

file_to_upload позволяет указать один файл или подобрать несколько файлов по шаблону.

Вы получите уведомление об окончании загрузки, и загруженные файлы будут доступны в корзине S3 в заданном каталоге: https://s3.console.aws.amazon.com/s3/buckets// /?region=