Debug Bahasa Kueri Kusto Python secara inline dengan menggunakan Visual Studio Code

Beralih layanan menggunakan menu tarik-turun Versi. Pelajari selengkapnya tentang navigasi.
Berlaku untuk: ✅ Microsoft Fabric ✅ Azure Data Explorer

Anda dapat menyematkan kode Python dalam kueri Bahasa Kueri Kusto dengan menggunakan plugin python(). Plugin runtime menghosting dalam kotak pasir, yaitu lingkungan Python yang terisolasi dan aman. Kemampuan plugin python() memperluas fungsionalitas asli Bahasa Kueri Kusto dengan arsip besar paket OSS Python. Ekstensi ini memungkinkan Anda menjalankan algoritma tingkat lanjut, seperti pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, statistik, dan rangkaian waktu sebagai bagian dari kueri.

alat Bahasa Kueri Kusto tidak nyaman untuk mengembangkan dan menelusuri kesalahan algoritma Python. Oleh karena itu, kembangkan algoritma pada lingkungan pengembangan terintegrasi Python favorit Anda seperti Jupyter, PyCharm, Visual Studio, atau Visual Studio Code. Ketika algoritma selesai, salin dan tempelkan ke KQL. Untuk meningkatkan dan menyederhanakan alur kerja ini, klien Kusto Explorer atau Web UI dapat berintegrasi dengan Visual Studio Code untuk penulisan dan penelusuran kesalahan kode Python sebaris KQL.

Catatan

Alur kerja ini hanya dapat digunakan untuk men-debug tabel input yang relatif kecil (hingga beberapa MB). Oleh karena itu, Anda mungkin perlu membatasi input untuk debugging. Jika Anda perlu memproses tabel besar, batasi untuk penelusuran kesalahan dengan menggunakan | take, | sample, atau where rand() < 0.x.

Prasyarat

• Ruang kerja dengan kapasitas yang diaktifkan Microsoft Fabric.
• Sebuah database. Buat database KQL.
• Pasang Distribusi Python Anaconda. Di Opsi Tingkat Lanjut, pilih Tambahkan Anaconda ke variabel lingkungan PATH saya.
• Instal Visual Studio Code.
• Instal ekstensi Python untuk Visual Studio Code.
• Aktifkan plugin Python.

Mengaktifkan penelusuran kesalahan Python di Visual Studio Code

1. Di aplikasi klien Anda, awali kueri yang berisi Python sebaris dengan set query_python_debug;

2. Jalankan kueri.

   • Kusto Explorer: Visual Studio Code secara otomatis diluncurkan dengan skrip debug_python.py .
   • Set kueri KQL:
     1. Unduh dan simpan debug_python.py, df.txt, dan kargs.txt. Di jendela, pilih Izinkan. Simpan file dalam direktori terpilih.
     2. Klik kanan debug_python.py dan buka dengan Visual Studio Code. Skrip debug_python.py berisi kode Python sebaris, dari kueri KQL, diawali oleh kode templat untuk menginisialisasi kerangka data input dari df.txt dan kamus parameter dari kargs.txt.

3. Di Visual Studio Code, luncurkan debugger Visual Studio Code: Jalankan>Mulai Debugging (F5), pilih konfigurasi Python. Debugger diluncurkan dan secara otomatis mengatur titik henti untuk men-debug kode sebaris.

Bagaimana cara kerja penelusuran kesalahan Python sebaris di Visual Studio Code?

1. Kueri diurai dan dijalankan di server hingga klausa yang diperlukan | evaluate python() tercapai.
2. Kotak pasir Python dipanggil tetapi alih-alih menjalankan kode, kotak pasir ini menserialisasikan tabel input, kamus parameter, dan kode, dan mengirimkannya kembali ke klien.
3. Ketiga objek ini disimpan dalam tiga file: df.txt, kargs.txt, dan debug_python.py di direktori yang dipilih (Web UI) atau di direktori %TEMP% klien (Kusto Explorer).
4. Visual Studio Code diluncurkan, dimuat sebelumnya dengan file debug_python.py yang berisi kode awalan untuk menginisialisasi df dan karg dari file masing-masing, diikuti oleh skrip Python yang disematkan dalam kueri KQL.

Contoh kueri

1. Jalankan kueri KQL berikut di aplikasi klien Anda:

   range x from 1 to 4 step 1
   | evaluate python(typeof(*, x4:int), 
   'exp = kargs["exp"]\n'
   'result = df\n'
   'result["x4"] = df["x"].pow(exp)\n'
   , bag_pack('exp', 4))
   

   Lihat tabel yang dihasilkan:

   x	x4
   1	1
   2	16
   3	81
   4	256

2. Jalankan kueri KQL yang sama di aplikasi klien Anda menggunakan set query_python_debug;:

   set query_python_debug;
   range x from 1 to 4 step 1
   | evaluate python(typeof(*, x4:int), 
   'exp = kargs["exp"]\n'
   'result = df\n'
   'result["x4"] = df["x"].pow(exp)\n'
   , bag_pack('exp', 4))
   

3. Visual Studio Code diluncurkan:

   

4. Visual Studio Code men-debug dan mencetak dataframe 'hasil' di konsol debug:

   

Catatan

Mungkin ada perbedaan antara gambar kotak pasir Python dan penginstalan lokal Anda. Periksa gambar kotak pasir untuk paket tertentu dengan mengkueri plugin.

Catatan

Jika ada kesalahan saat meluncurkan sesi penelusuran kesalahan Visual Studio Code, coba atur profil terminal default ke prompt perintah:

• Tekan CTRL + SHIFT + P untuk membuka Palet Perintah.
• Cari "Terminal: Pilih Profil Default" dan pilih "Prompt Perintah"