Vyvíjejte pipeline kód ve svém místním vývojovém prostředí

Zdrojový kód kanálu Python můžete vytvořit ve svém upřednostňovaném integrovaném vývojovém prostředí (IDE).

Aktualizace kódu kanálu napsaného v integrovaném vývojovém prostředí (IDE) nelze ověřit ani spustit. Soubory zdrojového kódu musíte nasadit zpět do pracovního prostoru Azure Databricks a nakonfigurovat je jako součást kanálu.

Tento článek obsahuje přehled podpory místního vývoje integrovaného vývojového prostředí (IDE). Pro interaktivnější vývoj a testování doporučuje Databricks používat Editor kanálů Lakeflow. Viz Vývoj a ladění kanálů ETL pomocí Editoru kanálů Lakeflow.

Konfigurace místního integrovaného vývojového prostředí (IDE) pro vývoj pipeline

Databricks poskytuje modul Python pro místní vývoj distribuovaný prostřednictvím PyPI. Pokyny k instalaci a použití najdete v tématu Python zástup pro DLT.

Tento modul obsahuje rozhraní a odkazy na docstring pro rozhraní pipeline v Pythonu, které poskytují kontrolu syntaxe, automatické dokončení a kontrolu datových typů při psaní kódu v integrovaném vývojovém prostředí (IDE).

Tento modul obsahuje rozhraní, ale žádné funkční implementace. Tuto knihovnu nelze použít pro lokální vytváření nebo spuštění pipeline.

Balíčky deklarativní automatizace můžete použít k zabalení a nasazení zdrojového kódu a konfigurací do cílového pracovního prostoru a k aktivaci spuštění aktualizace v kanálu nakonfigurovaném tímto způsobem. Viz Převod pipeliny na projekt balíčku.

Rozšíření Databricks pro Visual Studio Code má další funkcionalitu pro práci s pipelines pomocí deklarativních balíčků pro automatizaci. Podívejte se na Bundle Resource Explorer.

Synchronizujte kód pipeline z integrovaného vývojového prostředí (IDE) do pracovního prostoru

Následující tabulka shrnuje možnosti synchronizace zdrojového kódu kanálu mezi místním prostředím IDE a pracovním prostorem Azure Databricks:

Nástroj nebo vzor	Podrobnosti
Deklarativní balíčky automatizace	Balíčky deklarativní automatizace slouží k nasazení prostředků kanálu v rozsahu složitosti od jednoho souboru zdrojového kódu až po konfigurace pro více kanálů, úloh a souborů zdrojového kódu. Viz Převod pipeliny na projekt balíčku.
Rozšíření Databricks pro Visual Studio Code	Azure Databricks poskytuje integraci s Visual Studio Code, která zahrnuje snadnou synchronizaci mezi místním prostředím IDE a soubory pracovního prostoru. Toto rozšíření také poskytuje nástroje pro použití deklarativních automatizačních balíčků k nasazení aktiv kanálů. Viz rozšíření Databricks pro Visual Studio Code.
Soubory pracovního prostoru	Soubory pracovního prostoru Databricks můžete použít k nahrání zdrojového kódu kanálu do pracovního prostoru Databricks a následnému importu kódu do kanálu. Podívejte se na co jsou soubory pracovního prostoru.
Složky Gitu	Složky Git umožňují synchronizovat kód mezi místním prostředím a pracovním prostorem Azure Databricks pomocí úložiště Git jako zprostředkujícího. Viz složky Git Azure Databricks.