Databricks中如何全局设置Python模块路径，替代逐Notebook添加代码？

方案1：通过Jupyter配置自动添加路径 #

如果使用的是Jupyter Notebook/Lab，可修改全局配置让所有Notebook启动时自动执行路径添加代码：

1. 生成Jupyter配置文件（若未生成过）：

jupyter notebook --generate-config

2. 打开配置文件（默认路径为~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py），添加以下配置：

c.InteractiveShellApp.exec_lines = [
    'import sys; sys.path.append("/Workspace/<folder>")'
]

保存后重启Jupyter服务，所有新打开的Notebook都会自动加载该路径，直接import <module>即可。

方案2：将公共模块安装为可导入包 #

把你的公共模块打包成Python包，通过pip安装后可直接导入，无需手动添加路径：

1. 在/Workspace/<folder>目录下创建setup.py文件，内容示例：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name="your-module-name",  # 替换为你的模块名称
    version="0.1",
    packages=find_packages(),
)

2. 执行安装命令（开发模式，修改模块后无需重新安装）：

pip install -e /Workspace/<folder>

完成后，所有Notebook直接执行import <module>即可导入。

方案3：针对Databricks集群配置环境变量 #

如果你使用的是Databricks Notebook（从Workspace和集群描述判断），可通过集群配置全局设置PYTHONPATH：

1. 进入集群配置页面，点击「高级选项」→「环境变量」
2. 添加环境变量：

PYTHONPATH=/Workspace/<folder>:${PYTHONPATH}

3. 重启集群，之后所有运行在该集群上的Notebook都会自动识别该路径，直接import <module>即可。

为什么之前的bash脚本无效？ #

你手动编写的bash脚本未在Notebook的Python进程环境中生效——Jupyter或Databricks的Notebook进程由平台服务管理，不会自动继承外部bash脚本的环境变量，且脚本执行时机可能晚于Python进程启动，导致PYTHONPATH未被正确加载。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Madushan