Python PySpark：从另一个笔记本导入变量时，如何在PySpark单元格中抑制%run输出？

我正在PySpark中使用多个笔记本电脑，并使用

%run path

在这些笔记本电脑之间导入变量。每次我运行该命令时，我在原始笔记本中显示的所有变量都会再次显示在当前笔记本（运行了我%的笔记本）中。但我不希望它们显示在当前笔记本中。我只希望能够使用导入的变量。如何抑制每次显示的输出？注意，我不确定这是否重要，但我在DataBricks工作。谢谢大家!

命令示例：

%run /Users/myemail/Nodebook

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这是预期的行为，当您使用%run命令时，允许您在笔记本中包含另一个笔记本。此命令允许您连接表示关键ETL步骤、Spark分析步骤或特别探索的各种笔记本。然而，它缺乏构建更复杂数据管道的能力

笔记本工作流是对%run的补充，因为它们允许您从笔记本返回值。这使您可以轻松构建具有依赖关系的复杂工作流和管道。您可以正确地参数化运行（例如，获取目录中的文件列表，并将名称传递给另一个笔记本，这是%run无法实现的），还可以基于返回值创建if/then/else工作流。笔记本电脑工作流允许您通过相对路径调用其他笔记本电脑

您可以使用dbutils.notebook方法实现笔记本工作流。与所有dbutils API一样，这些方法仅在Scala和Python中可用。但是，可以使用dbutils.notebook.run调用R笔记本

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有关更多详细信息，请参阅“”

，不幸的是，我现在只能访问社区版的Databricks。但我想象能够通过如下方式在笔记本上传递参数：dbutils.notebook.run（“笔记本名”，60，{“参数”：“数据”，“参数2”：“数据2”，…}）