Administración de sesiones NotebookUtils para Fabric

Use notebookutils.session para administrar el ciclo de vida de las sesiones de cuadernos en Microsoft Fabric. Puede detener una sesión interactiva o reiniciar el intérprete de Python para la limpieza, la administración de recursos y la recuperación de errores.

En la tabla siguiente se enumeran los métodos de administración de sesiones disponibles:

Detener una sesión interactiva

En lugar de seleccionar manualmente el botón detener, puede detener una sesión interactiva llamando a una API en el código.

notebookutils.session.stop()

notebookutils.session.stop()

// Detach from a high-concurrency session instead of stopping it
notebookutils.session.stop(detach = true)

notebookutils.session.stop()

# Detach from a high-concurrency session instead of stopping it
notebookutils.session.stop(detach = TRUE)

La notebookutils.session.stop() API detiene la sesión interactiva actual de forma asincrónica en segundo plano. También detiene la sesión de Spark y libera los recursos ocupados por la sesión, por lo que están disponibles para otras sesiones del mismo grupo.

Comportamiento de retorno

El stop() método no devuelve un valor. Inicia un apagado asincrónico de la sesión.

Reinicio del intérprete de Python

Use notebookutils.session.restartPython() para reiniciar el intérprete de Python.

notebookutils.session.restartPython()

Comportamiento de retorno

El restartPython() método no devuelve un valor. Una vez completado el reinicio, la ejecución del código continúa en la celda siguiente.

Tenga en cuenta las consideraciones siguientes:

• En el caso de ejecución de referencia del cuaderno, restartPython() solo reinicia el intérprete de Python del cuaderno actual al que se hace referencia. No afecta al bloc de notas principal.
• En raras ocasiones, es posible que se produzca un error en el comando debido al mecanismo de reflexión de Spark. Agregar un reintento puede mitigar el problema.
• Después de llamar a restartPython(), la ejecución de código continúa en la celda siguiente. Importe los paquetes recién instalados en una celda posterior.

Patrones de uso

Limpieza correcta antes de detener

Use un try-finally bloque para asegurarse de que la limpieza se ejecuta antes de que se detenga la sesión:

try:
    print("Starting data processing...")
    # ... processing logic here ...

except Exception as e:
    print(f"Processing failed: {str(e)}")
    raise

finally:
    print("Performing cleanup...")
    try:
        notebookutils.fs.unmount("/mnt/data")
    except:
        pass

    notebookutils.session.stop()

Instalación de paquetes y reinicio del intérprete

Después de instalar nuevos paquetes con pip, reinicie el intérprete de Python para que los paquetes estén disponibles:

import subprocess
import sys

packages = ["pandas==2.0.0", "numpy==1.24.0"]

print("Installing packages...")
for package in packages:
    subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", package])

print("Restarting Python interpreter...")
notebookutils.session.restartPython()

Recuperación de errores con reinicio del intérprete

Si el intérprete de Python alcanza un estado dañado, puede intentar la recuperación reiniciando:

def recover_from_error():
    """Attempt to recover from errors by restarting Python."""

    try:
        test_value = 1 + 1
    except Exception as e:
        print(f"Python interpreter error: {str(e)}")
        print("Restarting Python interpreter...")
        notebookutils.session.restartPython()
        return False

    return True

if not recover_from_error():
    print("Recovery attempted - check next cell")

Limpieza de recursos antes de detenerse

Limpie las rutas de acceso montadas, los archivos temporales y las memorias caché antes de finalizar la sesión:

try:
    df = spark.range(0, 1000000)
    df.cache()
    result = df.count()
    print(f"Processing completed: {result}")

except Exception as e:
    print(f"Operation failed: {str(e)}")
    raise

finally:
    spark.catalog.clearCache()
    print("Stopping session to free resources...")
    notebookutils.session.stop()

Parada condicional solo para el modo interactivo

Compruebe el contexto de ejecución antes de detener para evitar llamadas innecesarias en modo de canalización:

context = notebookutils.runtime.context

if not context['isForPipeline']:
    print("Interactive mode: stopping session...")
    notebookutils.session.stop()
else:
    print("Pipeline mode: session stops automatically after execution")

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