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使用适用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展将 Python 笔记本作为作业运行

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本文介绍如何使用适用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展将 Python 笔记本作为 Azure Databricks 作业运行。 请参阅什么是适用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展？。

若要将 Python 文件作为 Azure Databricks 作业运行，请参阅使用适用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展将 Python 文件作为作业运行。 若要将 R、Scala 或 SQL 笔记本作为 Azure Databricks 作业运行，请参阅使用适用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展将 R、Scala 或 SQL 笔记本作为作业运行。

此信息假定你已安装并设置适用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展。 请参阅安装适用于 Visual Studio Code 的 Databricks 扩展。

打开扩展和代码项目后，执行以下操作：

  1. 在代码项目中，打开要作为作业运行的 Python 笔记本。

    提示

    若要在 Visual Studio Code 中创建 Python 笔记本文件，首先请单击“文件”>“新建文件”，选择“Python 文件”，然后使用 .py 文件扩展名保存新文件。

    若要将 .py 文件转换为 Azure Databricks 笔记本，请将特殊注释 # Databricks notebook source 添加到该文件的开头，并在每个单元之前添加特殊注释 # COMMAND ----------。 有关详细信息，请参阅导入文件并将其转换为笔记本。

    A Python code file formatted as a Databricks notebook1

  2. 执行下列操作之一：

    • 在“资源管理器”视图（“视图”>“资源管理器”）中，右键单击笔记本文件，然后从上下文菜单中选择“在 Databricks 上将文件作为工作流运行”。

      Run File as Workflow on Databricks context menu command 1

    • 在笔记本文件编辑器的标题栏中，单击播放（“运行或调试”）图标旁边的下拉箭头。 然后在下拉列表中，单击“在 Databricks 上将文件作为工作流运行”。

      Run File as Workflow on Databricks editor command 2

此时会显示一个新的编辑器选项卡，其标题为“Databricks 作业运行”。 该笔记本将作为作业在工作区中运行，该笔记本及其输出显示在新编辑器选项卡的“输出”区域中。

若要查看有关作业运行的信息，请单击“Databricks 作业运行”编辑器选项卡中的“任务运行 ID”链接。工作区随即会打开，作业运行详细信息显示在工作区中。