Importera Python-moduler från Git-mappar eller arbetsytefiler

Du kan lagra Python-kod i Databricks Git-mappar eller i arbetsytefiler och sedan importera Python-koden till dina Delta Live-Tables pipelines. Mer information om hur du arbetar med moduler i Git-mappar eller arbetsytefiler finns i Arbeta med Python- och R-moduler.

Kommentar

Du kan inte importera källkod från en notebook-fil som lagras i en Databricks Git-mapp eller en arbetsytefil. Lägg i stället till anteckningsboken direkt när du skapar eller redigerar en pipeline. Se Konfigurera en Delta Live Tables-pipeline.

Importera en Python-modul till en Delta Live-Tables pipeline

I följande exempel visas hur du importerar datamängdsfrågor som Python-moduler från arbetsytefiler. Även om det här exemplet beskriver hur du använder arbetsytefiler för att lagra pipelinens källkod, kan du använda den med källkod som lagras i en Git-mapp.

Använd följande steg för att köra det här exemplet:

1. Klicka på Arbetsyta i sidofältet på din Azure Databricks-arbetsyta för att öppna webbläsaren för arbetsytan.

2. Använd arbetsytans webbläsare för att select en katalog för Python-modulerna.

3. Klicka på kebabmenyn längst till höger column i den valda katalogen och klicka på Skapa > Fil.

4. Ange ett namn på filen, till exempel clickstream_raw_module.py. Filredigeraren öppnas. Om du vill skapa en modul för att läsa källdata i en tableanger du följande i redigeraren window:

   from dlt import *
   
   json_path = "/databricks-datasets/wikipedia-datasets/data-001/clickstream/raw-uncompressed-json/2015_2_clickstream.json"
   
   def create_clickstream_raw_table(spark):
     @table
     def clickstream_raw():
       return (
         spark.read.json(json_path)
       )
   

5. Skapa en modul som skapar en ny table som innehåller förberedda data genom att skapa en ny fil i samma katalog, ange ett namn på filen, till exempel clickstream_prepared_module.pyoch ange följande i den nya redigeraren window:

   from clickstream_raw_module import *
   from dlt import read
   from pyspark.sql.functions import *
   from pyspark.sql.types import *
   
   def create_clickstream_prepared_table(spark):
     create_clickstream_raw_table(spark)
     @table
     @expect("valid_current_page_title", "current_page_title IS NOT NULL")
     @expect_or_fail("valid_count", "click_count > 0")
     def clickstream_prepared():
       return (
         read("clickstream_raw")
           .withColumn("click_count", expr("CAST(n AS INT)"))
           .withColumnRenamed("curr_title", "current_page_title")
           .withColumnRenamed("prev_title", "previous_page_title")
           .select("current_page_title", "click_count", "previous_page_title")
       )
   

6. Skapa sedan en pipeline notebook-fil. Gå till din Azure Databricks-landningssida och selectSkapa en notebookeller klicka på Ny i sidofältet och selectNotebook. Du kan också skapa anteckningsboken i arbetsytans webbläsare genom att klicka på Och klicka på Skapa > anteckningsbok.

7. Namnge anteckningsboken och bekräfta att Python är standardspråket.

8. Klicka på Skapa.

9. Ange exempelkoden i notebook-filen.

   Kommentar

   Om din notebook-fil importerar moduler eller paket från en sökväg för arbetsytor eller en Sökväg för Git-mappar som skiljer sig från notebook-katalogen, måste du lägga till sökvägen till filerna manuellt med hjälp av sys.path.append().

   Om du importerar en fil från en Git-mapp måste du förbereda /Workspace/ till sökvägen. Exempel: sys.path.append('/Workspace/...') Om du utelämnar /Workspace/ sökvägen resulterar det i ett fel.

   Om modulerna eller paketen lagras i samma katalog som notebook-filen behöver du inte lägga till sökvägen manuellt. Du behöver inte heller lägga till sökvägen manuellt när du importerar från rotkatalogen i en Git-mapp eftersom rotkatalogen läggs till automatiskt i sökvägen.

   import sys, os
   # You can omit the sys.path.append() statement when the imports are from the same directory as the notebook.
   sys.path.append(os.path.abspath('<module-path>'))
   
   import dlt
   from clickstream_prepared_module import *
   from pyspark.sql.functions import *
   from pyspark.sql.types import *
   
   create_clickstream_prepared_table(spark)
   
   @dlt.table(
     comment="A table containing the top pages linking to the Apache Spark page."
   )
   def top_spark_referrers():
     return (
       spark.read.table("LIVE.clickstream_prepared")
         .filter(expr("current_page_title == 'Apache_Spark'"))
         .withColumnRenamed("previous_page_title", "referrer")
         .sort(desc("click_count"))
         .select("referrer", "click_count")
         .limit(10)
     )
   

   Ersätt <module-path> med sökvägen till katalogen som innehåller De Python-moduler som ska importeras.

10. Skapa en pipeline med hjälp av den nya notebook-filen.

11. Om du vill köra pipelinen klickar du på Start på sidan Pipelineinformation.

Du kan också importera Python-kod som ett paket. Följande kodfragment från en Delta Live-Tables notebook importerar test_utils-paketet från mappen dlt_packages i samma mapp som notebooken. Katalogen dlt_packages innehåller filerna test_utils.py och __init__.pyoch test_utils.py definierar funktionen create_test_table():

import dlt

@dlt.table
def my_table():
  return spark.read.table(...)

# ...

import dlt_packages.test_utils as test_utils
test_utils.create_test_table(spark)