ipywidgets

發行項
09/24/2024

Ipywidgets 是視覺元素，可讓使用者在 Notebook 資料格中指定參數值。您可以使用 ipywidgets 讓 Databricks Python Notebook 成為互動式。

ipywidgets 套件包含超過 30 個不同的控制項，包括滑桿、文字輸入框和核取方塊等表單控制項，以及索引標籤、摺疊式功能表和格線等版面配置控制項。您可以使用這些元素來建置圖形化使用者介面，以與筆記本程式碼互動。

注意

若要判斷叢集支援的 ipywidgets 版本，請參閱叢集 Databricks Runtime 版本的版本資訊。
有些 ipywidget 無法在 Databricks Runtime 15.0 中運作。
如需 Databricks 小工具的相關資訊，請參閱 Databricks 小工具。如需何時使用 Databricks 小工具或 ipywidgets 的指南，請參閱使用 ipywidgets 和 Databricks 小工具的最佳做法。

需求

ipywidgets 可在 Databricks Runtime 11.0 到 Databricks Runtime 12.2 LTS 的預覽版取得，且已在 Databricks Runtime 13.0 和更新版本中正式發行。在已啟用 Unity 目錄的叢集上，提供 Databricks Runtime 12.2 LTS 和更新版本的 Unity 目錄資料表支援。
若要在 Databricks 上使用 ipywidgets，您的瀏覽器必須能夠存取 databricks-dev-cloudfront.dev.databricks.com 網域。

ipywidgets 預設會佔用連接埠 6062。使用 Databricks Runtime 11.3 LTS 和更新版本時，如果您與 Datadog 等第三方整合發生衝突，您可以使用以下的 Spark 組態變更連接埠：

spark.databricks.driver.ipykernel.commChannelPort <port-number>

例如：

spark.databricks.driver.ipykernel.commChannelPort 1234

建立叢集時，必須設定 Spark 組態。

使用方式

下列程式碼會使用接受介於 3 到 10 之間值的滑桿建立色階分佈圖。小工具的值會判定色階分佈圖中的間隔數目。當您移動滑桿時，色階分佈圖會立即更新。請參閱 ipywidgets範例 Notebook 來試用。

import ipywidgets as widgets
from ipywidgets import interact

# Load a dataset
sparkDF = spark.read.csv("/databricks-datasets/bikeSharing/data-001/day.csv", header="true", inferSchema="true")

# In this code, `(bins=(3, 10)` defines an integer slider widget that allows values between 3 and 10.
@interact(bins=(3, 10))
def plot_histogram(bins):
  pdf = sparkDF.toPandas()
  pdf.hist(column='temp', bins=bins)

下列程式碼會使用介於 0 到 10 之間的值的建立一個整數滑桿。預設值是 5。若要存取程式碼中的滑桿值，請使用 int_slider.value。

import ipywidgets as widgets

int_slider = widgets.IntSlider(max=10, value=5)
int_slider

下列程式碼會從 Unity 目錄中的資料表載入並顯示樣本 DataFrame。在已啟用 Unity 目錄的叢集上，提供 Databricks Runtime 12.1 和更新版本的 Unity 目錄資料表支援。

import ipywidgets as widgets

# Create button widget. Clicking this button loads a sampled dataframe from UC table.
button = widgets.Button(description="Load dataframe sample")

# Output widget to display the loaded dataframe
output = widgets.Output()

def load_sample_df(table_name):
  return spark.sql(f"SELECT * FROM {table_name} LIMIT 1000")

def on_button_clicked(_):
    with output:
      output.clear_output()
      df = load_sample_df('<catalog>.<schema>.<table>')
      print(df.toPandas())

# Register the button's callback function to query UC and display results to the output widget
button.on_click(on_button_clicked)

display(button, output)

Notebook 範例：ipywidgets

下列 Notebook 顯示在 Notebook 中使用 ipywidgets 的一些範例。

ipywidgets 範例 Notebook

取得筆記本

Notebook 範例：ipywidgets 進階範例

下列 Notebook 顯示使用 ipywidgets 建立互動式地圖的較複雜範例。

進階範例：使用 ipywidgets 對應

取得筆記本

使用 ipywidgets 和 Databricks 小工具的最佳做法

若要將互動式控制新增至 Python Notebook，Databricks 建議使用 ipywidgets。對於其他語言的 Notebook，請使用 Databricks 小工具。

您可以使用 Databricks 小工具在 Notebook 之間傳遞參數，並將參數傳遞至工作；ipywidgets 不支援這些案例。

Databricks 支援哪些第三方 Jupyter 小工具？

Databricks 提供第三方小工具的最佳支援，例如 ipyleaflet、bqplot 和 VegaFusion。不過，不支援一些第三方小工具。如需已在 Azure Databricks Notebook 中測試的小工具清單，請連絡您的 Azure Databricks 帳戶小組。

限制

如需詳細資訊，請參閱已知限制 Databricks 筆記本 (英文)。

共用方式為