ipywidgets

ipywidgets jsou vizuální prvky, které uživatelům umožňují zadat hodnoty parametrů v buňkách poznámkového bloku. Pomocí ipywidgets můžete vytvářet interaktivní poznámkové bloky Databricks Python.

Balíček ipywidgetů obsahuje více než 30 různých ovládacích prvků, včetně ovládacích prvků formulářů, jako jsou posuvníky, textová pole a zaškrtávací políčka, a také ovládací prvky rozložení, jako jsou tabulátory, akordeony a mřížky. Pomocí těchto prvků můžete vytvořit grafická uživatelská rozhraní pro interakci s vaším kódem poznámkového bloku.

Poznámka:

Požadavky

  • ipywidgets jsou k dispozici ve verzi preview v Databricks Runtime 11.0 až do Databricks Runtime 12.2 LTS a jsou obecně dostupné v Databricks Runtime 13.0 a vyšší. Podpora tabulek katalogu Unity je dostupná v databricks Runtime 12.2 LTS a vyšší v clusterech s podporou katalogu Unity.
  • Pokud chcete v Databricks používat ipywidgety, musí mít váš prohlížeč přístup k databricks-dev-cloudfront.dev.databricks.com doméně.

Ve výchozím nastavení ipywidgets zabírá port 6062. Pokud v Databricks Runtime 11.3 LTS a novějším narazíte na konflikty s integracemi třetích stran, jako je Datadog, můžete port změnit pomocí následující konfigurace Sparku:

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

Příklad:

spark.databricks.driver.ipykernel.commChannelPort 1234

Při vytváření clusteru musí být nastavená konfigurace Sparku.

Využití

Následující kód vytvoří histogram s posuvníkem, který může převzít hodnoty mezi 3 a 10. Hodnota widgetu určuje počet košů v histogramu. Když posunete posuvník, histogram se okamžitě aktualizuje. Pokud to chcete vyzkoušet, podívejte se na ukázkový poznámkový blok ipywidgets.

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)

Následující kód vytvoří celočíselný posuvník, který může převzít hodnoty mezi 0 a 10. Výchozí hodnota je 5. Pokud chcete získat přístup k hodnotě posuvníku v kódu, použijte int_slider.value.

import ipywidgets as widgets

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

Následující kód načte a zobrazí ukázkový datový rámec z tabulky v katalogu Unity. Podpora tabulek katalogu Unity je k dispozici s modulem Databricks Runtime 12.1 a novějším v clusterech s podporou katalogu Unity.

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)

Příklad poznámkového bloku: ipywidgets

Následující poznámkový blok ukazuje některé příklady použití ipywidgetů v poznámkových blocích.

Ukázkový poznámkový blok ipywidgets

Získej poznámkový blok

Příklad poznámkového bloku: rozšířený příklad ipywidgets

Následující poznámkový blok ukazuje složitější příklad použití ipywidgets k vytvoření interaktivní mapy.

Rozšířený příklad: mapy s ipywidgets

Získej poznámkový blok

Osvědčené postupy pro používání widgetů ipywidget a Databricks

Pokud chcete přidat interaktivní ovládací prvky do Python poznámkových bloků, doporučuje Databricks používat nástroje ipywidgets. Pro poznámkové bloky v jiných jazycích používejte ovládací prvky Databricks.

Pomocí widgetů Databricks můžete předávat parametry mezi poznámkovými bloky a předávat parametry úlohám; nástroje ipywidget nepodporují tyto scénáře.

Které widgety Jupyter třetích stran jsou v Databricks podporované?

Databricks poskytuje podporu podle nejlepších možností pro widgety třetích stran, jako ipyleaflet, bqplot a VegaFusion. Některé widgety třetích stran se ale nepodporují. Pro seznam widgetů, které byly testovány v poznámkových blocích Azure Databricks, kontaktujte váš tým pro účet Azure Databricks.

Omezení

Pro více informací si přečtěte Známá omezení poznámkových bloků Databricks.

  • Last updated on