


Menaik taraf versi Python untuk persekitaran Fabric Microsoft anda
Baru-baru ini saya buntu cuba menjalankan semula buku nota python dalam Fabric menggunakan pakej Azure Event Hub untuk memuat naik data ke pangkalan data KQL. Skrip, yang telah berjalan lancar selama berbulan-bulan, tiba-tiba berhenti berfungsi selepas perubahan atau kemas kini persekitaran.
Isu pertama yang saya hadapi ialah yang berikut semasa memasang pakej dalam buku nota saya.
ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed
Ralat ini menunjukkan bahawa kebergantungan pakej bercanggah, yang sering berlaku disebabkan ketidakserasian versi persekitaran Python atau kebergantungan tidak sejajar.
Apabila cuba mengimport pakej, saya dapat melihat persekitaran ditetapkan kepada 3.10 (lihat di bawah).
Dan apabila cuba mencipta persekitaran saya sendiri, saya tidak dapat mencari pakej pypi azure-eventhub sama ada (lihat di sini).
Akhirnya, saya cuba memikirkan cara untuk menaik taraf persekitaran ular sawa, dan dengan bantuan rakan, saya dapat melakukannya.
Penyelesaian ialah menaik taraf persekitaran PySpark.
Ia menyelesaikan masalah dengan mengemas kini masa jalan Python kepada versi yang serasi dengan pakej azure-eventhub. Beralih kepada Spark Runtime 1.3 Python yang dikemas kini kepada versi 3.11.x, menyelesaikan konflik pergantungan.
Bagaimana untuk menukar Spark Runtime kepada 1.3
Pergi ke tetapan Ruang Kerja.
Pilih masa jalan yang sesuai daripada senarai lungsur turun.
Simpan dan mulakan semula buku nota anda.
Pengesahan Peningkatan Alam Sekitar
Sekarang perubahan telah digunakan, buat buku nota baharu memastikan persekitaran yang dipilih menggunakan Spark Runtime 1.3.
# Check if the environment upgrade was successful import azure.eventhub print("Environment setup successful!")
Kesimpulan
Menaik taraf persekitaran Python dalam Fabric dengan menukar masa jalan Spark menyelesaikan konflik pergantungan yang saya hadapi dengan pakej azure-eventhub. Jika anda menghadapi isu yang serupa, melaraskan versi masa jalan boleh menjadi penyelesaian pantas. Ingat untuk mengesahkan perubahan anda dan menguji skrip anda untuk memastikan semuanya berfungsi dengan lancar.
Nota: Saya kemudiannya menemui nota tentang isu saya dalam beberapa bahan latihan latihan, yang merupakan penyelesaian pertama saya tanpa parameter --force. Itu mungkin penyelesaian yang lebih baik untuk anda jika anda perlu memastikan Spark Runtime tidak berubah https://github.com/microsoft/FabricRTA-in-a-Day/blob/main/Lab3.md#steps
Rujukan:
- https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/data-engineering/runtime
- https://pypi.org/project/azure-eventhub/
- https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/blob/main/sdk/eventhub/azure-eventhub/azure/eventhub/_producer_client.py
Atas ialah kandungan terperinci Menaik taraf versi Python untuk persekitaran Fabric Microsoft anda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.
