在 Visual Studio Code 中建立和管理 Microsoft Fabric 筆記本
Synapse 的 Visual Studio (VS) Code 擴充功能完全支援 Fabric 中的 CRUD(建立、讀取、更新和刪除)筆記本作業。 延伸模組也支援本機和遠端工作區之間的同步處理;當您同步處理變更時,您可以解決本機和遠端工作區之間的任何衝突或差異。
透過此擴充功能,您也可以將筆記本執行至遠端 Apache Spark 計算 for Fabric。
使用 Synapse 擴充功能開啟筆記本
按兩下網狀架構入口網站筆記本撰寫頁面中的 [ 在 VS Code 中開啟] 按鈕,即可使用 Synapse VS Code 擴充功能直接開啟相同的筆記本。 在 VS Code 中啟用擴充功能並開啟筆記本一次之後,您的工作區應該會自動連線到筆記本。
提示
如果您尚未安裝 VS Code 的 Synapse 擴充功能,您必須先加以安裝。 如需詳細資訊,請參閱 安裝 Synapse 擴充功能。 公開發行擴充功能之後,就會自動化安裝。
檢視筆記本清單
筆記本樹狀節點會列出目前工作區中的所有筆記本專案。 根據 VS Code 中的變更,清單會顯示不同的色彩和字元來指出最新的狀態,如下圖所示。
- 預設值:筆記本名稱右邊的白色文字和任何字元都表示預設或已初始化的狀態。 筆記本存在於遠端工作區中,您尚未在本機下載。
- 已修改: 名稱和黃色文字右邊的 M 字元表示您已在 VS Code 本機下載和編輯筆記本,而且尚未將這些擱置的變更發佈回遠端工作區。
- 本機 :L 字元和綠色文字表示已下載筆記本,且內容與遠端工作區相同。
- 衝突: C 字元和紅色文字表示本機版本與遠端工作區版本之間存在衝突。
建立筆記本
在 VS Code Explorer 中,將滑鼠停留在筆記本工具列上。 [ 建立筆記本 ] 選項隨即出現。
選取 [建立筆記本] ,然後輸入名稱和描述。 新的筆記本會在遠端工作區中建立,並出現在默認狀態的筆記本清單中。
下載筆記本
您必須先將筆記本下載至 VS Code,才能編輯筆記本的內容。
在 VS Code 的筆記本清單中,將滑鼠停留在筆記本名稱上方。 [ 下載] 選項會出現在筆記本名稱旁邊。
選取 [ 下載 ],並將筆記本儲存到您的本機工作目錄。
開啟筆記本
在 VS Code Explorer 中,將滑鼠停留在下載的筆記本名稱上。 筆記本旁邊會出現數個選項,包括 [ 開啟筆記本資料夾] 選項。
選取 [ 開啟筆記本資料夾 ],並在 VS Code 編輯器畫面中開啟筆記本。
刪除筆記本
提示
若要避免失敗,請先關閉 [總管] 檢視中的筆記本資料夾,並在刪除筆記本之前先關閉編輯器檢視中的筆記本。
若要刪除筆記本:
在 VS Code Explorer 中,將滑鼠停留在您想要刪除的筆記本名稱上;選項會出現在名稱右側,包括 [ 刪除筆記本 ] 選項。
選取 [ 刪除筆記本] 選項。 出現提示時,選擇只刪除本機複本或本機和遠端工作區複本。
將本機變更發佈至遠端工作區
若要將本機變更推送至遠端工作區:
在 VS Code Explorer 中,將滑鼠停留在您要發布至遠端工作區的筆記本名稱上;選項會出現在名稱右側,包括 [ 發佈] 選項。
選取發行。 遠端工作區版本會隨著本機 VS Code 變更而更新。
- 如果您的本機更新建立任何合併衝突,系統會提示您在合併通過之前加以解決。
如果其他人在 Fabric 入口網站中開啟相同的筆記本,系統會收到接受或拒絕本機 VS Code 變更的通知,如下圖所示。
- 接受:您的 VS Code 變更已成功儲存在工作區中。
- 拒絕:會忽略 VS Code 的變更。
從遠端工作區提取變更
若要使用最新的工作區版本更新本機版本,請提取遠端版本:
在 VS Code Explorer 中,將滑鼠停留在您要更新的筆記本名稱上;選項會出現在名稱右側,包括 [ 更新筆記本 ] 選項。
選取 [ 更新筆記本] 選項。 VS Code 會從遠端工作區提取最新版本,並開啟 VS Code 差異編輯器,以便比較這兩個筆記本檔案。 左側畫面來自工作區,右側畫面來自本機版本:
更新左側的程序代碼/Markdown 儲存格,以解決問題。
當您解決所有衝突時,請選取 差異編輯器右上角的 [合併 ] 選項,以確認合併已完成。 (直到您選取為止合併時,筆記本會維持在衝突模式中。
重要
開啟差異編輯器一次之後,擴充功能將不會自動重新整理差異檢視的左側,以從遠端工作區擷取最新的更新。
在遠端 Spark 計算上執行或偵錯筆記本
藉由選取隨附於此延伸模組的核心 synapse-spark-kernel ,您可以在遠端 Spark 計算之上執行程式碼數據格。 選取此核心之後,在運行時間期間,擴充功能會攔截所有 PySpark API 呼叫,並將其轉譯為遠端 Spark 計算的對應 HTTP 呼叫。 針對純 Python 程式代碼,它仍會在本機環境中執行。
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