在Databricks中集成AI驱动的数据分析代码编写工具GitHub Copilot，可以优化和简化开发过程。
微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-785958.html
一、简介
GitHub Copilot是由GitHub与OpenAI合作开发的人工智能驱动的代码补全助手，它采用了ChatGPT模型，旨在帮助开发人员加速编码过程，同时最大限度地减少错误。该模型基于GitHub代码库中许可的代码和公开可用的代码进行训练，具备广泛的编程范式理解能力。
Databricks是由Apache Spark团队创立的开源分析云平台，支持无缝搭建数据分析和机器学习管道。此外，它还支持用户协同工作。
将GitHub Copilot与Databricks集成后，数据分析和机器学习工程师可以高效、便捷地部署解决方案。这种集成能够提供更顺畅的代码开发体验，提高代码质量和标准化程度，提高跨语言效率，加快原型开发，并有助于文档编写，从而提高工程师的生产力和效率。
GitHub Copilot和Databricks集成的先决条件：
-
设置Databricks账户：https://www.databricks.com/try-databricks#account
-
设置GitHub Copilot：https://github.com/features/copilot
-
下载并安装Visual Studio Code：https://code.visualstudio.com/download
二、集成步骤
在Visual Studio Code Marketplace中安装Databricks插件。
配置Visual Studio Code中的Databricks插件。如果之前使用过Databricks CLI，则已经在本地的databrickscfg文件中配置好了。如果没有，请在~/.databrickscfg文件中创建以下内容。
[DEFAULT]
host = https://xxx
token = <token>
jobs-api-version = 2.0
点击“Configure Databricks”选项，然后从下拉菜单中选择第一个选项，显示上述步骤中配置的主机名，并继续选择“DEFAULT”配置文件。
完成配置后，Visual Studio Code与Databricks建立了连接。当点击Databricks插件时，就可以看到工作区和集群配置的详细信息。
用户完成GitHub Copilot账户设置后，请确保可以访问GitHub Copilot。通过Marketplace在VSCode中安装GitHub Copilot和GitHub Copilot Chat插件。
用户安装GitHub Copilot和Copilot Chat插件后，系统将提示通过Visual Studio IDE登录GitHub Copilot。如果没有提示授权，请点击Visual Studio Code IDE底部面板中的铃铛图标。
接下来，使用GitHub Copilot进行开发。
三、开发数据工程管道
数据工程师利用GitHub Copilot，可以更快的速度编写数据工程管道，包括文档编写。以下是使用提示词创建简单数据工程管道的步骤。
-
使用Python和Spark框架从S3存储桶中读取文件。
-
使用Python和Spark框架将数据帧写入S3存储桶。
-
通过主方法执行函数，并通过代码执行步骤得出结果。
四、在Databricks中使用GitHub Copilot进行数据工程和机器学习的优势
-
优秀的AI辅助编程工具，可以快速提供合理的建议并提供样板代码。
-
提供优化代码的建议。
-
更好的文档和逻辑步骤。
-
更快实现数据管道，并减少错误。
-
详细说明现有的简单/复杂功能，并提出智能代码重构技术的建议。
五、快捷键
-
打开Copilot文本/搜索栏，可以在其中输入提示信息。
Windows: [Cltr] + [I]
Mac: Command + [I]
-
在右侧打开一个独立窗口，显示前10个代码建议。
Windows: [Cltr] + [Enter]
Mac: [control] + [return]
-
在左侧打开一个独立的Copilot聊天窗口。
Windows: [Cltr] + [Alt] + [I]
Mac: [Control] + [Command] + [I]
-
取消内联建议。
Windows/Mac: Esc
-
接受一个建议。
Windows/Mac: Tab
-
查看以前的建议。
Windows: [Alt] + [
Mac: [option] + [
-
检查下一个建议。
Windows: [Alt] + ]
Mac: [option] + ]
六、结论
将AI辅助编程工具与IDE结合使用，有助于开发人员加快开发速度，实时提供代码建议，减少了查阅文档以获取样板代码和语法的时间，并使开发人员能够专注于创新和解决业务问题的用例。
更多资源
-
https://app.pluralsight.com/library/courses/getting-started-prompt-engineering-generative-ai/table-of-contents
-
https://docs.github.com/en/copilot/quickstart
推荐书单
《Pandas数据分析》
《Pandas数据分析》详细阐述了与Pandas数据分析相关的基本解决方案，主要包括数据分析导论、使用PandasDataFrame、使用Pandas进行数据整理、聚合Pandas DataFrame、使用Pandas和Matplotlib可视化数据、使用Seabom和自定义技术绘图、金融分析、基于规则的异常检测、Python机器学习入门、做出更好的预测、机器学习异常检测等内容。此外，该书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
《Pandas数据分析》适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
《Pandas数据分析》https://item.jd.com/14065178.html
精彩回顾
《严把数据质量关，用Pandas轻松进行7项基本数据检查》
《Pandas进阶指南，掌握这10个基本函数搞定数据处理（下）》
《Pandas进阶指南，掌握这10个基本函数搞定数据处理（上）》
《15个必知Pandas代码片段，助你精通数据分析》
《轻松玩转Python，5个步骤打造惊艳的折线图》
《10个Python中的数据类型技巧》
微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩
访问【IT今日热榜】，发现每日技术热点文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-785958.html
到了这里，关于数据分析进阶，Databricks集成GitHub Copilot实用指南的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
