Importar módulos Python de pastas Git ou arquivos de workspace

Você pode armazenar código Python em Pastas Git do Databricks ou em arquivos de workspace e importar esse código Python para os pipelines do Delta Live Tables. Para obter mais informações sobre como trabalhar com módulos em pastas Git e arquivos de workspace, consulte Trabalhar com módulos Python e R.

Observação

Você não pode importar o código-fonte de um notebook armazenado em uma pasta Git do Databricks ou em um arquivo de workspace. Em vez disso, adicione o notebook diretamente ao criar ou editar um pipeline. Confira Criar um pipeline.

Importar um módulo Python para um pipeline do Delta Live Tables

O exemplo a seguir demonstra a importação de consultas de um conjunto de dados como módulos Python de arquivos de workspace. Embora este exemplo descreva o uso de arquivos de workspace para armazenar o código-fonte do pipeline, você pode usá-lo com o código-fonte armazenado em uma pasta Git.

Para executar esse exemplo, use as etapas a seguir:

1. Clique em Workspace na barra lateral do seu workspace do Azure Databricks para abrir o navegador do workspace.

2. Use o navegador do workspace para selecionar um diretório para os módulos Python.

3. Clique em na coluna mais à direita do diretório selecionado e clique em Criar > Arquivo.

4. Insira um nome para o arquivo, por exemplo, clickstream_raw_module.py. O editor de arquivos é aberto. Para criar um módulo para ler dados de origem em uma tabela, insira o seguinte na janela do editor:

   from dlt import *
   
   json_path = "/databricks-datasets/wikipedia-datasets/data-001/clickstream/raw-uncompressed-json/2015_2_clickstream.json"
   
   def create_clickstream_raw_table(spark):
     @table
     def clickstream_raw():
       return (
         spark.read.json(json_path)
       )
   

5. Para criar um módulo que cria uma nova tabela contendo dados preparados, crie um novo arquivo no mesmo diretório, insira um nome para o arquivo, por exemplo, clickstream_prepared_module.py, e insira o seguinte na nova janela do editor:

   from clickstream_raw_module import *
   from dlt import read
   from pyspark.sql.functions import *
   from pyspark.sql.types import *
   
   def create_clickstream_prepared_table(spark):
     create_clickstream_raw_table(spark)
     @table
     @expect("valid_current_page_title", "current_page_title IS NOT NULL")
     @expect_or_fail("valid_count", "click_count > 0")
     def clickstream_prepared():
       return (
         read("clickstream_raw")
           .withColumn("click_count", expr("CAST(n AS INT)"))
           .withColumnRenamed("curr_title", "current_page_title")
           .withColumnRenamed("prev_title", "previous_page_title")
           .select("current_page_title", "click_count", "previous_page_title")
       )
   

6. Em seguida, crie um notebook de pipeline. Acesse a página de aterrissagem do Azure Databricks e selecione Criar um Notebook ou clique no Novo na barra lateral e selecione Notebook. Você também pode criar o notebook no navegador do workspace clicando em e clicando em Criar > Notebook.

7. Nomeie seu notebook e confirme se Python é a linguagem padrão.

8. Clique em Criar.

9. Inserir o código de exemplo no notebook.

   Observação

   Se o notebook importar módulos ou pacotes de um caminho de arquivos de workspace ou um caminho de pastas Git diferente do diretório do notebook, você deverá acrescentar manualmente o caminho aos arquivos usando sys.path.append().

   Se você estiver importando um arquivo de uma pasta Git, será necessário anexar /Workspace/ ao caminho. Por exemplo, sys.path.append('/Workspace/...'). Omitir /Workspace/ do caminho resulta em um erro.

   Se os módulos ou pacotes forem armazenados no mesmo diretório do notebook, você não precisará acrescentar o caminho manualmente. Você também não precisa acrescentar manualmente o caminho ao importar do diretório raiz de uma pasta Git porque o diretório raiz é acrescentado automaticamente ao caminho.

   import sys, os
   # You can omit the sys.path.append() statement when the imports are from the same directory as the notebook.
   sys.path.append(os.path.abspath('<module-path>'))
   
   import dlt
   from clickstream_prepared_module import *
   from pyspark.sql.functions import *
   from pyspark.sql.types import *
   
   create_clickstream_prepared_table(spark)
   
   @dlt.table(
     comment="A table containing the top pages linking to the Apache Spark page."
   )
   def top_spark_referrers():
     return (
       dlt.read("clickstream_prepared")
         .filter(expr("current_page_title == 'Apache_Spark'"))
         .withColumnRenamed("previous_page_title", "referrer")
         .sort(desc("click_count"))
         .select("referrer", "click_count")
         .limit(10)
     )
   

   Substitua <module-path> pelo caminho para o diretório que contém os módulos do Python a serem importados.

10. Criar um pipeline usando o notebook novo.

11. Para executar o pipeline, na página Detalhes do pipeline, clique em Iniciar.

Você também pode importar o código Python como um pacote. O snippet de código a seguir de um notebook do Delta Live Tables importa o pacote test_utils do diretório dlt_packages dentro do mesmo diretório do notebook. O diretório dlt_packages contém os arquivos test_utils.py e __init__.py, e test_utils.py define a função create_test_table():

import dlt

@dlt.table
def my_table():
  return dlt.read(...)

# ...

import dlt_packages.test_utils as test_utils
test_utils.create_test_table(spark)