您可以使用適用於 Visual Studio Code 的 Databricks Connect 擴充功能，在 Visual Studio Code 的介面中運行並偵錯整個或個別的筆記本單元格，並查看其結果。 所有程式代碼都會在本機執行，而涉及 DataFrame 作業的所有程式代碼都會在遠端 Azure Databricks 工作區的叢集上執行，並執行回應會傳回給本機呼叫端。 所有程式代碼都會在本機偵錯，而所有Spark程式代碼都會繼續在遠端 Azure Databricks 工作區中的叢集上執行。 核心 Spark 引擎程式代碼無法直接從客戶端進行偵錯。
備註
此功能適用於 Databricks Runtime 13.3 和更新版本。
若要在適用於 Visual Studio Code 的 Databricks 擴充功能中啟用筆記本的 Databricks Connect 整合，您必須在適用於 Visual Studio Code 的 Databricks 擴充功能中安裝 Databricks Connect。 請參閱使用 Databricks Connect 針對 Visual Studio Code 的 Databricks 擴充功能除錯程式碼。
執行 Python 筆記本儲存格
對於具有.py擴展名的筆記本，當您在 Visual Studio Code IDE 中開啟筆記本時，每個單元格都會顯示 [執行單元格]、[執行上方] 和 [偵錯單元格] 按鈕。 當您執行儲存格時，其結果會顯示在 IDE 中的個別索引標籤中。 當您進行偵錯時，正在偵錯的儲存格會顯示 [繼續]、 [停止] 和 [跳過 ] 按鈕。 當您偵錯數據格時，您可以使用 Visual Studio Code 偵錯功能，例如監看變數的狀態，以及檢視呼叫堆疊和偵錯控制台。
對於具有 .ipynb 擴展名的筆記本，當您在Visual StudioCode IDE中開啟筆記本時，筆記本及其單元格會包含其他功能。 請參閱執行儲存格和在筆記本編輯器中使用程式碼儲存格。
如需具有 .py 和 .ipynb 擴展名之檔名之筆記本格式的詳細資訊，請參閱 匯入和匯出 Databricks 筆記本。
執行 Python Jupyter 筆記本儲存格
若要執行或偵錯 Python Jupyter Notebook （.ipynb）：
在您的專案中，開啟您要執行或偵錯的 Python Jupyter Notebook。 請確定 Python 檔案是 Jupyter 筆記本格式，且擴展名為
.ipynb。提示
您可以在>中執行[建立：新增 Jupyter Notebook]命令，以建立新的 Python Jupyter Notebook。
單擊 [執行所有單元格] 以執行所有單元格而不偵錯，[執行單元格] 以執行個別對應的單元格而不偵錯，或 [依行執行] 以有限偵錯方式逐行執行個別單元格，並在 Jupyter 面板中顯示變數值（[檢視] > [開啟檢視] > Jupyter）。
如需在個別儲存格內進行完整的偵錯，請先設定斷點，然後在儲存格 [執行] 按鈕旁邊的選單中按一下 [偵錯儲存格]。
按兩下上述任何選項之後，系統可能會提示您安裝遺漏的 Python Jupyter Notebook 套件相依性。 按一下以安裝。
如需詳細資訊，請參閱 VS Code 中的 Jupyter Notebook。
筆記本中的全域變數
下列筆記本全域變數也已啟用：
spark，代表databricks.connect.DatabricksSession實例，會預先配置為從擴充功能取得 Azure Databricks 驗證認證來實例化DatabricksSession。 如果DatabricksSession已在筆記本儲存格的程式代碼中具現化，則會改用此DatabricksSession設定。 請參閱 適用於 Python 的 Databricks Connect 程式代碼範例。udf預先設定為pyspark.sql.functions.udf的別名，而pyspark.sql.functions.udf則是 Python UDF 的別名。 請參閱 pyspark.sql.functions.udf。sql，預先設定為spark.sql的別名。spark如先前所述，表示 預先設定的databricks.connect.DatabricksSession實例。 請參閱 Spark SQL。dbutils，預先設定為 Databricks Utilities 的實例，它會從databricks-sdk匯入，並透過從延伸模組取得 Azure Databricks 驗證認證來具現化。 請參閱 使用 Databricks 公用程式。備註
只有部分 Databricks 公用程式支援用於 Databricks Connect 的筆記本。
若要啟用
dbutils.widgets，您必須先在本機開發計算機的終端機中執行下列命令，以安裝 Databricks SDK for Python：pip install 'databricks-sdk[notebook]'display，預先設定為 Jupyter 內建IPython.display.display的別名。 請參閱 IPython.display.display。displayHTML預先設定為dbruntime.display.displayHTML的別名，而dbruntime.display.displayHTML是來自ipython的 的別名。 請參閱 IPython.display.html。
筆記本魔術
也會啟用下列筆記本魔術：
%fs，與進行dbutils.fs呼叫相同。 請參閱 混合語言。%sh，它會使用本機電腦上的儲存格 magic%%script來執行命令。 這不會在遠端 Azure Databricks 工作區中執行 命令。 請參閱 混合語言。%md和%md-sandbox，它會執行儲存格 magic%%markdown。 請參閱 混合語言。%sql，它會執行spark.sql。 請參閱 混合語言。%pip，它會在本機計算機上執行pip install。 這不會在遠端 Azure Databricks 工作區中執行pip install。 請參閱 使用%pip命令管理連結庫。%run，它會執行另一個筆記本。 請參閱 管理筆記本，並且將筆記本中的程式碼模組化。
開啟的其他功能包括：
- Spark DataFrame 會轉換成 pandas DataFrame，以 Jupyter 數據表格式顯示。
限制
在 Visual Studio Code 筆記本中執行儲存格的限制包括：
- 筆記本中
%r和%scala的魔法不受支持，如果被呼叫將顯示錯誤。 請參閱 混合語言。 - 筆記本魔術
%sql不支援某些 DML 命令，例如 顯示資料表。