本文介绍了如何在 Databricks IDE 扩展中使用 Databricks Connect 集成来运行和调试单个 Python.py（） 文件。 有关该扩展的信息，请参见 Databricks IDE 扩展。
Databricks Connect 集成还可以运行和调试笔记本单元。 请参见 使用 Databricks IDE 扩展通过 Databricks Connect 运行和调试笔记本单元格。
要求
在你能在 Databricks IDE 扩展中使用 Databricks Connect 之前，必须先满足 Databricks Connect 的要求。 这些需求包括支持 Unity Catalog 的工作区和计算需求。 当你使用扩展设置 Python 环境时，会为你安装正确的 Python 版本。 参见“设置你的 Python 环境”和“Databricks Connect”。
搭建你的 Python 环境并安装 Databricks Connect
你可以用这个扩展轻松搭建一个本地 Python 环境，匹配你的目标计算量。 它构建一个本地.venv（由 uv 管理），其 Python 版本和包集与运行时或无服务器版本匹配，并在设置过程中安装兼容的 Databricks Connect 版本。
在扩展的配置视图中，点击设置 Python 环境并选择计算。 有关详细信息，包括 Azure Databricks CLI 替代方案，请参见 Set up your Python environment 和 Databricks Connect。
安装 Databricks Connect 后，如果红色的 Databricks Connect 禁用按钮出现在 Visual Studio Code 状态栏，点击它并完成屏幕上的启用说明。 当 Databricks Connect 启用按钮出现时，你就可以使用Databricks Connect了。
注意
如果使用的是 Poetry，可以通过运行以下命令，将 pyproject.toml 和 poetry.lock 文件与已安装的 Databricks Connect 包 (及其依赖项) 同步。 请务必将 16.4.1 替换为与你的项目中由 Databricks IDE 扩展安装的 Databricks Connect 包版本一致的版本。
poetry add databricks-connect==16.4.1
运行或调试 Python 代码
启用 Databricks Connect 后，运行或调试 Python 文件 (.py)：
在项目中，打开要运行或调试的 Python 文件。
在 Python 文件中设置任何调试断点。
单击编辑器选项卡列表旁边的 “在 Databricks 上运行”图标，然后单击 使用 Databricks Connect调试当前文件。
输出将显示在“调试控制台”窗格中。
你还可以右键单击
.py文件，然后单击 在 Databricks 上运行，>使用 Databricks Connect 调试当前文件。