Depurar código usando Databricks Connect para la extensión del IDE Databricks

Este artículo describe cómo utilizar la integración Databricks Connect en la extensión del IDE Databricks para ejecutar y depurar archivos Python (.py) individuales. Para información sobre la extensión, véase la extensión del IDE Databricks.

La integración de Databricks Connect también permite ejecutar y depurar celdas del bloc de notas. Consulta Ejecutar y depurar celdas de notebook con Databricks Connect usando la extensión IDE de Databricks.

Requisitos

Antes de poder usar Databricks Connect desde dentro de la extensión del IDE de Databricks, primero debes cumplir los requisitos de Databricks Connect. Estos requisitos incluyen aspectos como un área de trabajo habilitada para el catálogo de Unity, requisitos de proceso y requisitos de versión para la instalación local de Python.

Activación de un entorno virtual de Python

Active un entorno Python virtual para el proyecto de Python. Los entornos virtuales de Python ayudan a garantizar que tu proyecto esté utilizando versiones compatibles de Python y paquetes de Python (en este caso, el paquete Databricks Connect).

En el panel Configuración:

1. Haga clic en el elemento rojo Activate Virtual Environment en Python Environment.
2. En la Paleta de comandos, seleccione Venv o Conda.
3. Seleccione las dependencias que quiere instalar, en caso de que corresponda.

Instalación de Databricks Connect

En la vista Configuration en Python Environment:

1. Haga clic en el botón rojo de reproducción Instalar databricks-connect.
2. Adjunte un clúster.
   • Si la sección Clúster aún no está configurada en la extensión, aparece el siguiente mensaje: "Adjunte un clúster para usar Databricks Connect". Haga clic en Asociar clúster y seleccione un clúster que cumpla los requisitos de Databricks Connect.
   • Si la sección Clúster está configurada, pero el clúster no es compatible con Databricks Connect, haga clic en el botón rojo Databricks Connect deshabilitado, haga clic en Asociar clúster y seleccione un clúster compatible.
3. Si el paquete Databricks Connect (y sus dependencias) no están ya instalados, aparece el siguiente mensaje: "Para la depuración interactiva y la función de autocompletado, es necesario Databricks Connect". Le gustaría instalarlo en el entorno <environment-name>". Haga clic en Instalar.
4. En la barra de estado de Visual Studio Code, si se muestra el botón rojo Databricks Connect deshabilitado, haga clic en él y complete las instrucciones en pantalla para activarlo.
5. Una vez que aparezca el botón Databricks Connect habilitado, ya estará listo para usar Databricks Connect.

Nota:

Si usa Poetry, puede sincronizar los archivos pyproject.toml y poetry.lock con el paquete de Databricks Connect instalado (y sus dependencias) ejecutando el comando siguiente. Asegúrate de reemplazar 16.4.1 por la versión del paquete Databricks Connect que coincida con la que instaló la extensión IDE de Databricks para tu proyecto.

poetry add databricks-connect==16.4.1

Ejecuta o depura tu código Python

Después de habilitar Databricks Connect, ejecute o depure el archivo de Python (.py):

1. En el proyecto, abra el archivo Python que desea ejecutar o depurar.

2. Establezca los puntos de interrupción de depuración dentro del archivo Python.

3. Haga clic en el icono Ejecutar en Databricks junto a la lista de pestañas del editor y, a continuación, haga clic en Depurar archivo actual con Databricks Connect.

   

   La salida aparece en el panel Consola de depuración.

   También puede hacer clic con el botón derecho en el archivo .py y luego hacer clic en Ejecutar en Databricks>Depurar archivo actual con Databricks Connect.