Hinweis
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, sich anzumelden oder das Verzeichnis zu wechseln.
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, das Verzeichnis zu wechseln.
Sie können den Python-Prozess in Azure Databricks programmgesteuert neu starten, um sicherzustellen, dass lokal installierte oder aktualisierte Bibliotheken im Python-Kernel für Ihre aktuelle SparkSession ordnungsgemäß funktionieren.
Wenn Sie den Python-Prozess neu starten, gehen Python-Statusinformationen verloren. Databricks empfiehlt, alle sitzungsbezogenen Bibliotheken am Anfang eines Notebooks zu installieren und dbutils.library.restartPython() auszuführen, um den Python-Prozess zu bereinigen, bevor Sie fortfahren.
Sie können diesen Prozess in interaktiven Notebooks oder für Python-Aufgaben verwenden, die mit Aufträgen geplant sind.
Was ist dbutils.library.restartPython?
Die Hilfsfunktion dbutils.library.restartPython() ist die empfohlene Methode zum Neustarten des Python-Prozesses in einem Databricks-Notebook.
Hinweis
Die meisten Funktionen im dbutils.library-Untermodul sind veraltet. Databricks empfiehlt dringend die Verwendung von %pip, um alle Installationen von Bibliotheken im Notebook-Bereich zu verwalten. Informationen finden Sie unter Python-Bibliotheken im Notebook-Bereich.
Wann sollten Sie Ihren Python-Prozess neu starten?
Es empfiehlt sich, den Python-Prozess jedes Mal neu zu starten, wenn Sie eine lokale Installation durchführen, die Folgendes beinhaltet:
- Angeben einer Version eines Pakets, das in Databricks Runtime enthalten ist
- Installieren einer benutzerdefinierten Version eines Pakets, das in Databricks Runtime enthalten ist
- Explizites Aktualisieren einer Bibliothek auf die neueste Version mithilfe von
%pip install <library-name> --upgrade - Konfigurieren einer benutzerdefinierten Umgebung über eine lokale
requirements.txt-Datei - Installieren einer Bibliothek, die das Ändern der Versionen abhängiger Bibliotheken erfordert, die in Databricks Runtime enthalten sind