Версия среды 3

В этой статье изложена информация о системной среде для окружающей среды версии 3.

Чтобы обеспечить совместимость для приложения, бессерверные процессы используют версию API, известную как версия среды, которая остается совместимой с более новыми версиями сервера.

Вы можете выбрать базовую среду, включающую эту версию, с помощью боковой панели Среда в ваших бессерверных записных книжках. См. раздел "Выбор базовой среды".

Новые функции и улучшения

В версии 3 среды доступны следующие новые функции и улучшения.

Обновления API

18 августа 2025 г.

Скалярные пользовательские функции Python теперь поддерживают учетные данные службы

Скалярные пользовательские функции Python могут использовать учетные данные службы Unity Catalog для безопасного доступа к внешним облачным службам. Более подробную информацию см. в статье "Учетные данные службы в скалярных пользовательских функциях Python".

13 июня 2025 г.

Версия среды 3 включает следующие обновления API:

Databricks Connect обновлено до 16.3

13 июня 2025 г.

Используйте функции и улучшения, доступные в Databricks Connect для Databricks Runtime 16.3. См. Databricks Connect для Databricks Runtime 16.3.

Улучшенная подсветка ошибок синтаксиса Python

13 июня 2025 г.

При обнаружении синтаксических ошибок в Python будут применены следующие улучшения:

  • Быстрая обработка задержек при обработке ошибок.
  • Поддержка выделения ошибок типов данных в Python.
  • Настройка Linter с помощью pyproject.toml файлов.

См. подсветку ошибок Python.

Поддержка интерфейса командной строки Git в веб-терминале и записной книжке

13 июня 2025 г.

Теперь вы можете использовать интерфейс командной строки Git в бессерверной записной книжке и веб-терминале бессерверной записной книжки.

Изменение поведения в отношении конфликтующих версий среды

13 июня 2025 г.

В случаях, когда версия среды объявлена как в выборе базовой среды блокнота, так и в пользовательском файле базовой среды, версия базового файла среды имеет приоритет, если обе заявленные версии не находятся под версией 3, в этом случае используется версия блокнота.

Рассмотрим пример.

  • Если записная книжка использует версию 1 и базовую среду использует версию 3, рабочая нагрузка будет использовать версию 3.
  • Если записная книжка использует версию 1 и базовая среда использует версию 2, рабочая нагрузка будет использовать версию 1.
  • Если записная книжка использует версию 3, а базовая среда использует версию 1, рабочая нагрузка будет использовать версию 1.
  • Если записная книжка использует версию 2 и базовую среду использует версию 1, рабочая нагрузка будет использовать версию 2.

Системная среда

  • Операционная система: Ubuntu 24.04.2 LTS
  • Python: 3.12.3
  • Databricks Connect: 16.4.19

Установленные библиотеки Python

Чтобы воспроизвести версию среды 3 в вашей локальной Python виртуальной среде, скачайте requirements-env-3.txt файл и запустите pip install -r requirements-env-3.txt. Эта команда устанавливает все библиотеки для окружения версии 3.

Library Version Library Version Library Version
annotated-types 0.7.0 anyio 4.2.0 asttokens 2.0.5
astunparse 1.6.3 azure-core 1.33.0 azure-storage-blob 12.23.0
azure-storage-file-datalake 12.17.0 black 24.4.2 boto3 1.34.69
botocore 1.34.69 cachetools 5.3.3 certifi 2024.6.2
cffi 1.16.0 chardet 4.0.0 charset-normalizer 2.0.4
click 8.1.7 cloudpickle 3.0.0 comm 0.2.1
contourpy 1.2.0 cryptography 42.0.5 cycler 0.11.0
Cython 3.0.11 databricks-connect 16.4.19 databricks-sdk 0.49.0
debugpy 1.6.7 decorator 5.1.1 Deprecated 1.2.18
dill 0.3.8 executing 0.8.3 facets-overview 1.1.1
fastapi 0.115.12 fonttools 4.51.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.37 google-api-core 2.20.0 google-auth 2.38.0
google-cloud-core 2.4.3 google-cloud-storage 3.1.0 google-crc32c 1.7.1
google-resumable-media 2.7.2 googleapis-common-protos 1.69.2 grpcio 1.71.0
grpcio-status 1.71.0 h11 0.14.0 idna 3.7
importlib-metadata 7.0.1 iniconfig 1.1.1 ipyflow-core 0.0.206
ipykernel 6.29.5 ipython 8.32.0 ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 7.7.2 isodate 0.7.2 jedi 0.19.1
jmespath 1.0.1 joblib 1.4.2 jupyter_client 8.6.0
jupyter_core 5.7.2 kiwisolver 1.4.4 matplotlib 3.8.4
matplotlib-inline 0.1.6 mlflow-skinny 2.21.3 mypy-extensions 1.0.0
nest-asyncio 1.6.0 numpy 1.26.4 opentelemetry-api 1.31.1
opentelemetry-sdk 1.31.1 opentelemetry-semantic-conventions 0.52b1 packaging 24.1
pandas 1.5.3 parso 0.8.3 pathspec 0.10.3
patsy 0.5.6 pexpect 4.8.0 pillow 10.3.0
pip 25.0.1 platformdirs 3.10.0 plotly 5.22.0
pluggy 1.5.0 prompt-toolkit 3.0.43 proto-plus 1.26.1
protobuf 5.29.4 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3
ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 py4j 0.10.9.9
pyarrow 15.0.2 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pyccolo 0.0.68 pycparser 2.21 pydantic 2.8.2
pydantic_core 2.20.1 Pygments 2.15.1 pyodbc 5.0.1
pyparsing 3.0.9 pytest 8.3.0 python-dateutil 2.9.0.post0
python-lsp-jsonrpc 1.1.2 pytz 2024.1 PyYAML 6.0.1
pyzmq 25.1.2 requests 2.32.2 rsa 4.9
s3transfer 0.10.4 scikit-learn 1.4.2 scipy 1.13.1
seaborn 0.13.2 smmap 5.0.0 sniffio 1.3.0
sqlparse 0.5.3 stack-data 0.2.0 starlette 0.46.1
statsmodels 0.14.2 tenacity 8.2.2 threadpoolctl 2.2.0
tokenize-rt 4.2.1 tornado 6.4.1 traitlets 5.14.3
typing_extensions 4.11.0 tzdata 2024.1 ujson 5.10.0
urllib3 2.2.2 uvicorn 0.34.0 wcwidth 0.2.5
wrapt 1.14.1 zipp 3.17.0 zstandard 0.23.0