Importar módulos Python de pastas Git ou arquivos de espaço de trabalho

O senhor pode armazenar o código Python em pastasDatabricks Git ou em arquivosworkspace e, em seguida, importar esse código Python para o pipeline Delta Live Tables. Para obter mais informações sobre como trabalhar com módulos em pastas Git ou arquivos workspace, consulte Work with Python and R modules.

Observação

O senhor não pode importar o código-fonte de um Notebook armazenado em uma pasta Databricks Git ou em um arquivo workspace. Em vez disso, adicione o Notebook diretamente quando o senhor criar ou editar um pipeline. Consulte Configurar um pipeline do Delta Live Tables.

Importe um módulo Python para um pipeline Delta Live Tables

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

Para executar este exemplo, utilize os seguintes passos:

Clique em workspace na barra lateral de seu Databricks workspace para abrir o navegador workspace.
Use o navegador workspace para selecionar um diretório para os módulos Python.
Clique em na coluna mais à direita do diretório selec ionado e clique em Create > File (Criar arquivo).

Digite 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, digite 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)
    )

Para criar um módulo que crie uma nova tabela contendo dados preparados, crie um novo arquivo no mesmo diretório, digite um nome para o arquivo, por exemplo, clickstream_prepared_module.py, e digite 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")
    )

Em seguida, crie um pipeline Notebook. Acesse seu site Databricks páginas de aterrissagem e selecione Create a Notebook, ou clique em New na barra lateral e selecione Notebook. O senhor também pode criar o Notebook no navegador workspace clicando em e em Create > Notebook.
Nomeie seu Notebook e confirme que o Python é o idioma default.
Clique em Criar.
Digite o código de exemplo no Notebook.

Observação

Se o seu Notebook importar módulos ou pacotes de um caminho de arquivos workspace ou de um caminho de pastas Git diferente do diretório Notebook, o senhor deverá anexar manualmente o caminho aos arquivos usando sys.path.append().

Se estiver importando um arquivo de uma pasta Git, o senhor deve acrescentar /Workspace/ ao caminho. Por exemplo, sys.path.append('/Workspace/...'). A omissão de /Workspace/ no caminho resulta em um erro.

Se os módulos ou o pacote estiverem armazenados no mesmo diretório que o Notebook, o senhor não precisará acrescentar o caminho manualmente. O senhor também não precisa anexar manualmente o caminho ao importar do diretório raiz de uma pasta Git porque o diretório raiz é automaticamente anexado 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 Python a serem importados.
Crie um pipeline usando o novo Notebook.
Para executar o pipeline, na página de detalhes do Pipeline , clique em começar.

O senhor também pode importar o código Python como um pacote. O seguinte trecho de código de um Delta Live Tables Notebook importa o pacote test_utils do diretório dlt_packages dentro do mesmo diretório que o 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)