ipywidgets

项目
11/18/2024

ipywidget 是允许用户在笔记本单元格中指定参数值的视觉元素。可以使用 ipywidgets 使 Databricks Python 笔记本成为交互式笔记本。

ipywidgets 包包含 30 多个不同的控件，其中有滑块、文本框和复选框等窗体控件，以及选项卡、可折叠项和网格等布局控件。使用这些元素可以生成图形用户界面，用于和笔记本代码进行交互。

注意

若要确定群集支持的 ipywidget 版本，请参阅群集的 Databricks Runtime 版本的发行说明。
某些 ipywidget 在 Databricks Runtime 15.0 中不起作用。
有关 Databricks 小组件的信息，请参阅 Databricks 小组件。有关何时使用 Databricks 小组件或 ipywidgets 的指南，请参阅使用 ipywidgets 和 Databricks 小组件的最佳做法。

要求

ipywidgets 在 Databricks Runtime 11.0 中通过 Databricks Runtime 12.2 LTS 作为预览版提供，在 Databricks Runtime 13.0 及更高版本中作为正式版提供。已启用 Unity Catalog 的群集上的 Databricks Runtime 12.2 LTS 及更高版本中提供了对 Unity Catalog 表的支持。
若要在 Databricks 上使用 ipywidgets，浏览器必须能够访问 databricks-dev-cloudfront.dev.databricks.com 域。

默认情况下，ipywidgets 占用端口 6062。使用 Databricks Runtime 11.3 LTS 及更高版本时，如果与 Datadog 等第三方集成发生冲突，可以使用以下 Spark 配置更改端口：

spark.databricks.driver.ipykernel.commChannelPort <port-number>

例如：

spark.databricks.driver.ipykernel.commChannelPort 1234

创建群集时必须设置 Spark 配置。

使用情况

以下代码创建一个带有滑块的直方图，该滑块的值在 3 到 10 之间。小组件的值决定直方图中的箱数。移动滑块时，直方图会立即更新。请参阅 ipywidgets 示例笔记本以试用此功能。

import ipywidgets as widgets
from ipywidgets import interact

# Load a dataset
sparkDF = spark.read.csv("/databricks-datasets/bikeSharing/data-001/day.csv", header="true", inferSchema="true")

# In this code, `(bins=(3, 10)` defines an integer slider widget that allows values between 3 and 10.
@interact(bins=(3, 10))
def plot_histogram(bins):
  pdf = sparkDF.toPandas()
  pdf.hist(column='temp', bins=bins)

以下代码创建一个整数滑块，该滑块的值在 0 到 10 之间。默认值为 5。若要访问代码中的滑块值，请使用 int_slider.value。

import ipywidgets as widgets

int_slider = widgets.IntSlider(max=10, value=5)
int_slider

以下代码从 Unity Catalog 中的表加载并显示示例数据帧。已启用 Unity Catalog 的群集上的 Databricks Runtime 12.1 及更高版本提供了对 Unity Catalog 表的支持。

import ipywidgets as widgets

# Create button widget. Clicking this button loads a sampled dataframe from UC table.
button = widgets.Button(description="Load dataframe sample")

# Output widget to display the loaded dataframe
output = widgets.Output()

def load_sample_df(table_name):
  return spark.sql(f"SELECT * FROM {table_name} LIMIT 1000")

def on_button_clicked(_):
    with output:
      output.clear_output()
      df = load_sample_df('<catalog>.<schema>.<table>')
      print(df.toPandas())

# Register the button's callback function to query UC and display results to the output widget
button.on_click(on_button_clicked)

display(button, output)

笔记本示例：ipywidgets

以下笔记本演示了在笔记本中使用 ipywidget 的一些示例。

ipywidgets 示例笔记本

获取笔记本

笔记本示例：ipywidgets 高级示例

以下笔记本演示了使用 ipywidgets 创建交互式地图的更复杂的示例。

高级示例：使用 ipywidgets 映射

获取笔记本

使用 ipywidgets 和 Databricks 小组件的最佳做法

若要向 Python 笔记本添加交互式控件，Databricks 建议使用 ipywidgets。对于其他语言的笔记本，请使用 Databricks 小组件。

可以使用 Databricks 小组件在笔记本之间传递参数，并将参数传递给作业；ipywidgets 不支持这些场景。

Databricks 支持哪些第三方 Jupyter 小组件？

Databricks 为第三方小组件提供最佳支持，例如 ipyleaflet、bqplot 和 VegaFusion。但不支持某些第三方小组件。有关已在 Azure Databricks 笔记本中经过测试的小组件的列表，请联系 Azure Databricks 帐户团队。

限制

有关详细信息，请参阅 Databricks 笔记本的已知限制。

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