Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Visual Studio (VS) Code untuk web menawarkan pengalaman gratis berbasis browser tanpa perlu instalasi. Ini memungkinkan penjelajahan repositori kode yang cepat dan aman dan pengeditan ringan. Untuk memulai, kunjungi situs web VS Code Dev.
Ekstensi Fabric Data Engineering VS Code juga dapat digunakan dalam Visual Studio Code untuk pengalaman Web. Ekstensi ini mendukung pengalaman notebook buat, baca, perbarui, dan hapus (CRUD) di Fabric. Perubahan dari Visual Studio Code untuk pengalaman Web segera diterapkan ke ruang kerja. Ekstensi ini juga mendukung menjalankan notebook di Visual Studio Code untuk pengalaman web.
Menginstal ekstensi Fabric Data Engineering VS Code untuk Web
Buka https://insider.vscode.dev di browser Anda.
Pilih ikon Ekstensi di bilah navigasi kiri.
Cari Fabric Data Engineering dan pilih ekstensi Fabric Data Engineering VS Code .
Pilih Instal.
Buka buku catatan dengan ekstensi Fabric Data Engineering VS Code untuk Web
Untuk membuka buku catatan di Visual Studio Code untuk pengalaman Web:
Pilih tombol Buka di Visual Studio Code (Web) pada halaman penulisan buku catatan di portal Fabric.
Setelah Anda memilih tombol, tab browser terpisah dibuka dengan Visual Studio Code untuk pengalaman web. Ekstensi secara otomatis diinstal dan diaktifkan, dan notebook dibuka.
Mengelola buku catatan dan sistem file buku catatan
Node pohon buku catatan mencantumkan semua entri buku catatan di ruang kerja saat ini. Untuk setiap item buku catatan, Anda bisa melakukan tindakan berikut:
- Membuka buku catatan
- Menghapus buku catatan
- Menambahkan file sumber daya baru
- Menambahkan folder sumber daya baru
Anda juga dapat menghapus file/folder yang ada di sistem file buku catatan.
Menjalankan dan men-debug notebook dalam pengalaman web VS Code
Anda bisa menjalankan buku catatan di Visual Studio Code untuk pengalaman web dengan memilih tombol Jalankan di editor buku catatan.
Sebelum Anda menjalankan buku catatan, pastikan Anda memilih kernel dan lingkungan bahasa yang benar untuk buku catatan.
Pilih kernel: Di antarmuka notebook, pilih opsi kernel. Pilih Microsoft Fabric Runtime sebagai kernel Anda untuk mengaktifkan fitur khusus Fabric.
Pilih lingkungan bahasa Anda: Selanjutnya, pilih Spark / Python 3 atau Python sebagai lingkungan bahasa Anda, tergantung pada kebutuhan Anda dan komputasi yang Anda gunakan.
Selain menjalankan buku catatan, Anda juga dapat men-debug buku catatan di pengalaman web Visual Studio Code. Sebelum Anda memulai sesi debug, jalankan kode berikut di buku catatan untuk mengaktifkan fitur ini.
%%configure -f
{
"conf": {
"livy.rsc.repl.session.debug-notebook.enabled": "true"
}
}
Catatan
Mungkin perlu waktu 2-5 menit untuk menyelesaikan konfigurasi. Untuk setiap sesi langsung, Anda hanya perlu menjalankan penyiapan ini sekali. Fitur ini hanya tersedia untuk notebook Spark.
Setelah menjalankan konfigurasi ini, Anda dapat mengatur titik henti di editor buku catatan dan menjalankan buku catatan dalam mode debug. Saat sesi debug dimulai, pemberitahuan ditampilkan di sudut kanan bawah editor untuk menunjukkan bahwa sesi debug dimulai.
Sesi debug ini berjalan pada komputasi jarak jauh, memerlukan lalu lintas jaringan untuk menyinkronkan informasi debug seperti status titik henti. Selama proses sinkronisasi, Anda dapat melacak kemajuan sinkronisasi di bilah status editor buku catatan.
Penting
Tunggu hingga sinkronisasi selesai sebelum Anda melanjutkan operasi debug.
Memperbarui Versi Python dari sisi Visual Studio Code
Untuk notebook Python, Anda dapat memeriksa dan memperbarui versi Python dari sisi VS Code.
Anda dapat menemukan versi python di sudut kanan bawah bilah status. Jika Anda ingin memperbarui versi Python, Anda dapat memilih nomor versi di bilah status. Anda dapat memilih versi Python dari daftar versi Python yang tersedia. Versi Python yang dipilih digunakan saat Anda menjalankan buku catatan di Visual Studio Code.
Penting
Untuk memastikan versi yang Anda pilih disimpan di ruang kerja jarak jauh, simpan buku catatan setelah Anda memilih versi Python.