Python Jupyter+；Pypark自动完成

很抱歉我是新手Jupyter quesion-

我已经使用本手册安装了Jupyter&PypSpark-

所有这些似乎都能工作，但对于某些“嵌套”函数，我没有自动完成功能

例如，运行“spark”->我得到spark会话

当我在“spark.”之后按tab键时->我会得到可能的建议列表，如“read”

但在spark.read之后按tab键。什么都不要展示。虽然我希望显示诸如“csv”、“parquat”等选项

重要提示-运行“spark.read.csv（“1.txt”）”有效

还尝试应用来自的建议，但不起作用

---

我缺少什么？

我开发了一个基于TabNine的Jupyter笔记本扩展，它提供了基于深度学习的代码自动完成功能。当然，它还支持

Pyspark

。以下是我工作的Github链接：

现在有空。只需发出以下命令，然后享受它：）

---

这可以通过手动导入或设置python的.env变量来完成

在python会话/笔记本中

在PySpark启动时启用它-我的案例

.bash_简介

.蟒蛇

---

理由可能更平淡无奇；我认为spark很重，因此解析依赖关系需要很多时间。如果返回的建议数量太大（或花费太多时间），则可能会终止该过程，您可能需要检查。感谢您的建议！我怎么检查这个？顺便说一下，当我运行a=spark.read时。然后运行a。我得到了我所希望的所有建议，您可以观察资源使用情况并让流程负责完成，我假设在解析库的过程中CPU的使用率会急剧上升。你上面写的可能表明事实就是这样，也许其他人可以进一步指出这个问题。

pip3 install jupyter-tabnine
jupyter nbextension install --py jupyter_tabnine
jupyter nbextension enable --py jupyter_tabnine
jupyter serverextension enable --py jupyter_tabnine

import rlcompleter, readline
readline.parse_and_bind("tab: complete")

export PYTHONSTARTUP="$HOME/.pythonrc"

import rlcompleter, readline
readline.parse_and_bind("tab: complete")