使用“带参数运行”操作创建参数化笔记本

Azure Data Studio 中的参数化使用不同的参数集运行同一笔记本。

本文介绍如何使用 Python 内核在 Azure Data Studio 中创建和运行参数化笔记本。

注意

当前，可将参数化与 Python、PySpark、PowerShell 和 .NET Interactive 内核结合使用。

先决条件

• Azure Data Studio
• Python

“带参数运行”操作

当你使用“带参数运行”笔记本操作时，用户可在 UI 中输入新参数，以快速为你的笔记本设置新参数。 然后，用户可使用新参数运行笔记本。

注意

务必要使用新行上的每个新参数对参数单元格进行格式设置。

参数化示例

可使用示例笔记本文件来完成本文中的步骤：

1. 转到 GitHub 中的笔记本文件。 选择“Raw”。
2. 选择 Ctrl+S 或单击右键，然后使用 .ipynb 扩展名保存该文件。
3. 在 Azure Data Studio 中打开该文件。

设置笔记本以便执行参数化

可从在 Azure Data Studio 中打开的示例笔记本开始操作，或完成以下步骤来创建一个笔记本。 然后，尝试使用不同的参数。 所有步骤都在一个 Azure Data Studio 笔记本中运行。

1. 创建新的笔记本。 将“内核”更改为“Python 3” ：

   

2. 当包需要更新时，如果系统提示你升级 Python 包，则选择“是”：

   

3. 验证“内核”设置为“Python 3” ：

   

4. 创建一个新代码单元格。 选择“参数”，将该单元格标记为参数单元格。

   x = 2.0
   y = 5.0
   

   

5. 添加其他单元格以测试不同的参数：

   addition = x + y
   multiply = x * y
   

   print("Addition: " + str(addition))
   print("Multiplication: " + str(multiply))
   

   输出将类似于以下示例：

   

6. 将笔记本保存为“Input.ipynb”：

   

运行带参数的笔记本

1. 在笔记本工具栏上，选择“带参数运行”图标：

   

2. 一系列新对话会提示你输入 x 和 y 的新参数 ：

   

   

3. 输入新参数后，查看新的参数化笔记本。 在工具栏上，选择“全部运行”，运行所有单元格并查看新输出。 标为 # Injected-Parameters 的新单元格包含传入的新参数值：

   

后续步骤

了解有关笔记本和参数化的详细信息：

• 如何使用 Azure Data Studio 中的笔记本
• Papermill 参数化
• URI 参数化