Gestion des sessions NotebookUtils pour Fabric

Utilisez notebookutils.session pour gérer le cycle de vie des sessions de carnets dans Microsoft Fabric. Vous pouvez arrêter une session interactive ou redémarrer l’interpréteur Python pour le nettoyage, la gestion des ressources et la récupération d’erreurs.

Le tableau suivant répertorie les méthodes de gestion de session disponibles :

Arrêter une session interactive

Au lieu de sélectionner manuellement le bouton Arrêter, vous pouvez arrêter une session interactive en appelant une API dans votre code.

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)

L’API notebookutils.session.stop() arrête la session interactive active de façon asynchrone en arrière-plan. Elle arrête également la session Spark et libère les ressources occupées par la session, de sorte qu’elles sont disponibles pour d’autres sessions dans le même pool.

Comportement de retour

La stop() méthode ne retourne pas de valeur. Il lance un arrêt asynchrone de la session.

Redémarrer l’interpréteur Python

Permet notebookutils.session.restartPython() de redémarrer l’interpréteur Python.

notebookutils.session.restartPython()

Comportement de retour

La restartPython() méthode ne retourne pas de valeur. Une fois le redémarrage terminé, l’exécution du code se poursuit dans la cellule suivante.

Gardez à l’esprit les éléments suivants :

• Lors de l'exécution de référence du notebook, restartPython() redémarre uniquement l'interpréteur Python du notebook actuellement en cours de référence. Cela n’affecte pas le bloc-notes parent.
• Dans de rares cas, la commande peut échouer en raison du mécanisme de réflexion Spark. L’ajout d’une nouvelle tentative peut atténuer le problème.
• Après l’appel restartPython(), l’exécution du code se poursuit dans la cellule suivante. Importez les packages nouvellement installés dans une cellule suivante.

Modèles d’utilisation

Nettoyage soigné avant d’arrêter

Utilisez un try-finally bloc pour vérifier que le nettoyage s’exécute avant l’arrêt de la session :

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()

Installer des packages et redémarrer l’interpréteur

Après avoir installé de nouveaux packages avec pip, redémarrez l’interpréteur Python afin que les packages soient 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()

Récupération d’erreur avec redémarrage de l’interpréteur

Si l’interpréteur Python atteint un état endommagé, vous pouvez tenter de récupérer en le redémarrant :

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")

Nettoyage des ressources avant l’arrêt

Nettoyez les chemins montés, les fichiers temporaires et les caches avant de terminer la session :

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()

Arrêt conditionnel pour le mode interactif uniquement

Vérifiez le contexte d’exécution avant d’arrêter pour éviter les appels inutiles en mode pipeline :

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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