库实用工具 (dbutils.library)（旧版）
注意
Databricks Runtime 11.0 及更高版本中已移除 dbutils.library.install 和 dbutils.library.installPyPI API。 大多数库实用工具命令已弃用。 大多数库实用工具在 Databricks Runtime ML 中不可用。 有关 dbutils.library.restartPython 的信息，请参阅在 Azure Databricks 上重启 Python 进程。
本文档已过时，将来可能不会更新。 本内容中提及的产品、服务或技术不再受支持。
Databricks 强烈建议使用 %pip magic 命令安装笔记本范围的库。 请参阅作用域为笔记本的 Python 库。
有关 Databricks 实用工具功能的完整文档，请参阅 Databricks 实用工具 (dbutils) 参考。
命令：install、installPyPI、list、restartPython、updateCondaEnv
可以通过库实用工具安装 Python 库并创建作用域为笔记本会话的环境。 这些库在驱动程序和执行程序上均可用，因此你可以在用户定义的函数中引用它们。 这样做可以实现以下操作：
- 在笔记本自身中组织笔记本的库依赖项。
- 具有不同库依赖项的笔记本用户共享群集而不受干扰。
分离笔记本会破坏此环境。 但是，你可以重新创建它，只需在笔记本中重新运行库 install API 命令即可。 请参阅 restartPython API，了解如何才能重置笔记本状态而不失去环境。
默认情况下，库实用工具处于启用状态。 因此，默认情况下会通过使用单独的 Python 可执行文件隔离每个笔记本的 Python 环境，该可执行文件在笔记本附加到群集并继承群集上的默认 Python 环境时创建。 通过 init script 安装到 Azure Databricks Python 环境中的库仍可用。 可以通过将 spark.databricks.libraryIsolation.enabled 设置为 false 来禁用此功能。
此 API 与通过 UI 和库 API 进行的群集范围的现有库安装兼容。 通过此 API 安装的库的优先级高于群集范围的库。
要列出可用命令，请运行 dbutils.library.help()。
install(path: String): boolean -> Install the library within the current notebook session
installPyPI(pypiPackage: String, version: String = "", repo: String = "", extras: String = ""): boolean -> Install the PyPI library within the current notebook session
list: List -> List the isolated libraries added for the current notebook session via dbutils
restartPython: void -> Restart python process for the current notebook session
updateCondaEnv(envYmlContent: String): boolean -> Update the current notebook's Conda environment based on the specification (content of environment
install 命令 (dbutils.library.install)
给定库的路径，在当前笔记本会话中安装该库。 通过调用此命令安装的库仅适用于当前笔记本。
要显示此命令的相关帮助，请运行 dbutils.library.help("install")。
此示例在笔记本中安装 .egg 或 .whl 库。
重要
Databricks Runtime 11.0 及更高版本中删除了 dbutils.library.install。
Databricks 建议将所有库安装命令放入笔记本的第一个单元，在该单元的末尾调用 restartPython。 在运行 restartPython 后会重置 Python 笔记本状态；笔记本会丢失所有状态，包括但不限于本地变量、导入的库和其他临时状态。 因此，建议在第一个笔记本单元中安装库并重置笔记本状态。
接受的库源是 dbfs、abfss、adl 和 wasbs。
dbutils.library.install("abfss:/path/to/your/library.egg")
dbutils.library.restartPython() # Removes Python state, but some libraries might not work without calling this command.
dbutils.library.install("abfss:/path/to/your/library.whl")
dbutils.library.restartPython() # Removes Python state, but some libraries might not work without calling this command.
注意
可以使用 %pip 直接安装自定义 wheel 文件。 在以下示例中，我们假设你已将库 wheel 文件上传到 DBFS：
%pip install /dbfs/path/to/your/library.whl
pip 不支持 Egg 文件，而 wheel 文件被认为是 Python 构建和二进制打包的标准。 但是，如果想要以与 %pip 兼容的方式使用 egg 文件，则可以使用以下解决方法：
# This step is only needed if no %pip commands have been run yet.
# It will trigger setting up the isolated notebook environment
%pip install <any-lib> # This doesn't need to be a real library; for example "%pip install any-lib" would work
import sys
# Assuming the preceding step was completed, the following command
# adds the egg file to the current notebook environment
sys.path.append("/local/path/to/library.egg")
installPyPI 命令 (dbutils.library.installPyPI)
给定 Python Package Index (PyPI) 包，在当前笔记本会话中安装该包。 通过调用此命令安装的库在笔记本中是隔离的。
要显示此命令的相关帮助，请运行 dbutils.library.help("installPyPI")。
此示例在笔记本中安装 PyPI 包。 version、repo 和 extras 是可选的。 使用 extras 参数可指定extras（额外要求）。
dbutils.library.installPyPI("pypipackage", version="version", repo="repo", extras="extras")
dbutils.library.restartPython() # Removes Python state, but some libraries might not work without calling this command.
重要
Databricks Runtime 11.0 及更高版本中删除了 dbutils.library.installPyPI。
version 和 extras 键不能是 PyPI 包字符串的一部分。 例如，dbutils.library.installPyPI("azureml-sdk[databricks]==1.19.0") 无效。 请使用 version 和 extras 参数指定版本和额外信息，如下所示：
dbutils.library.installPyPI("azureml-sdk", version="1.19.0", extras="databricks")
dbutils.library.restartPython() # Removes Python state, but some libraries might not work without calling this command.
注意
将 dbutils.library.installPyPI 命令替换为 %pip 命令时，Python 解释器将自动重启。 可以按以下方式运行安装命令：
%pip install azureml-sdk[databricks]==1.19.0
此示例在一个笔记本中指定库要求，并通过在另一个笔记本中使用 %run 进行安装。 为此，请首先定义库以便在笔记本中安装。 此示例使用名为 InstallDependencies 的笔记本。
dbutils.library.installPyPI("torch")
dbutils.library.installPyPI("scikit-learn", version="1.19.1")
dbutils.library.installPyPI("azureml-sdk", extras="databricks")
dbutils.library.restartPython() # Removes Python state, but some libraries might not work without calling this command.
然后将它们安装在需要这些依赖项的笔记本中。
%run /path/to/InstallDependencies # Install the dependencies in the first cell.
import torch
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import azureml
...
此示例在维护环境时重置 Python 笔记本状态。 此方法仅在 Python 笔记本中可用。 例如，你可以使用此方法重载 Azure Databricks 预安装的不同版本的库：
dbutils.library.installPyPI("numpy", version="1.15.4")
dbutils.library.restartPython()
# Make sure you start using the library in another cell.
import numpy
还可以使用此方法来安装需要在进程启动时加载的库（如 tensorflow）：
dbutils.library.installPyPI("tensorflow")
dbutils.library.restartPython()
# Use the library in another cell.
import tensorflow
list 命令 (dbutils.library.list)
列出通过库实用工具为当前笔记本会话添加的独立库。 这不包括附加到群集的库。
要显示此命令的相关帮助，请运行 dbutils.library.help("list")。
此示例列出笔记本中安装的库。
dbutils.library.list()
注意
使用 %pip 的此命令的等效项是：
%pip freeze
updateCondaEnv 命令 (dbutils.library.updateCondaEnv)
基于 environment.yml 的内容更新当前笔记本的 Conda 环境。 只有 Conda 上的 Databricks Runtime 支持此方法。
要显示此命令的相关帮助，请运行 dbutils.library.help("updateCondaEnv")。
此示例基于所提供规范的内容更新当前笔记本的 Conda 环境。
dbutils.library.updateCondaEnv(
"""
channels:
- anaconda
dependencies:
- gensim=3.4
- nltk=3.4
""")