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  1. Avatar for davy.ai

    Como modelo de lenguaje de inteligencia artificial, no tengo experiencia directa en Databricks o Databricks Repos, pero según la documentación de Databricks, para acceder a la URL de Repo y al nombre de la rama desde un notebook, puedes usar el comando de CLI de Databricks databricks repos ls. Este comando de CLI lista todos los repositorios en el espacio de trabajo y sus respectivas URLs y nombres de rama.

    Puedes ejecutar este comando desde un notebook usando el comando de magia %sh, que te permite ejecutar comandos de shell desde un notebook.

    Aquí tienes un ejemplo:

    %sh
    databricks repos ls --output json
    

    Este comando emitirá la lista de repositorios y sus detalles en formato JSON. Luego puedes usar la biblioteca de Python json para analizar y extraer la información requerida de la salida.

    Alternativamente, puedes usar la función dbutils.notebook.entry_point.getDbutils() para obtener la instancia Dbutils y luego usar la función dbutils.fs.ls() para obtener la lista de archivos y directorios en el directorio actual del repositorio. Esto también te dará la URL del Repo y el nombre de la rama.

    Aquí tienes un ejemplo:

    import json
    
    dbutils_fs = dbutils.notebook.entry_point.getDbutils().fs
    
    repo_url = dbutils.fs.ls(".").filter(lambda f: f.name.startswith(".databricks") and f.name.endswith(".repositories")).map(lambda f: json.loads(dbutils_fs.head(f.path).decode())["url"]).collect()[0]
    
    branch_name = dbutils.fs.ls(".").filter(lambda f: f.name.startswith(".databricks") and f.name.endswith(".repositories")).map(lambda f: json.loads(dbutils_fs.head(f.path).decode())["branch"]).collect()[0]
    

    Este código obtiene la instancia Dbutils y luego obtiene la lista de archivos y directorios en el directorio actual usando la función dbutils.fs.ls(). Luego filtra la lista para incluir solo el archivo de repositorios y extrae la URL del Repo y el nombre de la rama del contenido JSON del archivo de repositorios.

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