使用
重要
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。 请参阅作用域为笔记本的 Python 库。
重要
%conda 命令已弃用，仅 Databricks Runtime 7.3 LTS ML 支持它。 Databricks 建议使用 %pip 来管理笔记本范围内的库。 如果需要只能使用 conda 安装的 Python 库，可以使用基于 conda 的 docker 容器预先安装所需的库。
Anaconda Inc. 在 2020 年 9 月为 anaconda.org 通道更新了其服务条款。 根据新的服务条款，如果依赖 Anaconda 的打包和分发，则可能需要商业许可证。 有关详细信息，请参阅 Anaconda Commercial Edition 常见问题解答。 对任何 Anaconda 通道的使用都受其服务条款的约束。
由于这一变化，Databricks 已删除 Conda 包管理器的默认通道配置。 这是一项重大更改。
若要使用 %conda 命令安装或更新包，必须使用 -c 来指定通道。 还必须更新 %conda install 和 %sh conda install 的所有使用情况，才能使用 -c 来指定通道。 如果未指定通道，则 conda 命令将失败，并显示 PackagesNotFoundError。
%conda 命令等效于 %conda 命令，并支持与下述某些限制相同的 API。 以下部分介绍如何使用 %conda 命令来管理环境的示例。 有关使用 conda 安装 Python 包的详细信息，请参阅 conda。
请注意，%conda magic 命令在 Databricks Runtime 上不可用。 它们仅在 Databricks Runtime 7.3 LTS ML 上可用。 Databricks 建议使用 pip 来安装库。 有关详细信息，请参阅了解 conda 和 pip。
如果必须在笔记本中同时使用 %pip 和 %conda 命令，请参阅 %pip。
备注
与 %conda 一起使用时，不支持以下 conda 命令：
activatecreateinitrunenv createenv remove
%conda install matplotlib -c conda-forge
%conda uninstall matplotlib
将笔记本从群集中分离时，环境不会保存。 若要保存环境以便以后重用或将其与他人共享，请按照以下步骤进行操作。
Databricks 建议仅在运行同一版本的 Databricks Runtime ML 的群集之间共享环境。
将环境另存为 conda YAML 规范。
%conda env export -f /dbfs/myenv.yml使用
conda env update将文件导入到另一个笔记本。%conda env update -f /dbfs/myenv.yml
若要显示与笔记本关联的 Python 环境，请使用 %conda list：
%conda list
若要避免冲突，请在使用 pip 或 conda 安装 Python 包和库时遵循这些准则。
- 通过库 API 或群集 UI 安装的库是使用
pip安装的。 如果已从 API 或群集 UI 安装了任何库，则在安装笔记本范围内的库时，应仅使用%pip命令。 - 如果在群集上使用以笔记本为作用域的库，则在该群集上运行的初始化脚本可以使用
conda或pip命令来安装库。 但是，如果初始化脚本包含pip命令，则仅使用笔记本中的%pip命令（而不是%conda）。 - 最好是专门使用
pip命令，或专门使用conda命令。 如果必须使用conda安装一些包，并使用pip安装另一些包，请先运行conda命令，然后再运行pip命令。 有关详细信息，请参阅在 Conda 环境中使用 Pip。
从群集 UI 或 API 安装的库可用于群集上的所有笔记本。 这些库是使用 pip 安装的；因此，如果库是使用群集 UI 安装的，则在笔记本中只能使用 %pip 命令。
使用初始化脚本安装的库可用于群集上的所有笔记本。
如果在运行 Databricks Runtime ML 的群集上使用笔记本范围内的库，则群集上运行的初始化脚本可以使用 conda 或 pip 命令来安装库。 但是，如果初始化脚本包含 pip 命令，则仅使用笔记本中的 %pip 命令。
例如，此笔记本代码片段会生成一个脚本，该脚本将在所有群集节点上安装 fast.ai 包。
dbutils.fs.put("dbfs:/home/myScripts/fast.ai", "conda install -c pytorch -c fastai fastai -y", True)
是的。
是的，可以在 Python magic 单元中使用。
%sh 和 ! 在笔记本中执行 shell 命令；前者是 Databricks 辅助 magic 命令，而后者是 IPython 的一项功能。 pip 是启用 automagic 时 %pip 的简写，这是 Azure Databricks Python 笔记本中的默认设置。
在 Databricks Runtime 11.0 及更高版本上，%pip、%sh pip 和 !pip 都将库安装为笔记本范围的 Python 库。 在 Databricks Runtime 10.4 LTS 及更低版本中，Databricks 建议仅使用 %pip 或 pip 来安装笔记本范围的库。 %sh pip 和 !pip 的行为在 Databricks Runtime 10.4 LTS 及更低版本中不一致。
错误。
- 使用
%conda env update更新笔记本环境时，不保证包的安装顺序。 这可能会导致horovod包出现问题，在这种情况下，需要在horovod之前安装tensorflow和torch，以便分别使用horovod.tensorflow或horovod.torch。 如果发生这种情况，请卸载horovod包，并在确保安装依赖项后重新安装它。 - 在 Databricks Runtime 9.1 LTS 上，笔记本范围的库与批量流式处理作业不兼容。 Databricks 建议改用群集库或 IPython 内核。