我的2美分，因为我已经做了几个月这种类型的开发了：

• 使用两个Python的环境：一个安装了数据库连接（因此没有安装pyspark），另一个只安装了pyspark。当你想执行测试时，只需激活“本地”虚拟环境并像往常一样运行pytest。正如一些评论者指出的那样，确保你正在使用SparkConf（）. setMaster（“本地”）初始化pyspark会话。
• 在开发过程中，Py魅力对环境之间的切换有很大的帮助。默认情况下，我总是在“本地”venv上，但是每当我想使用数据库连接执行某些事情时，我只需从菜单中创建一个新的运行配置。简单的peisy。

此外，请注意一些数据库连接的限制：

• 它不再受到官方支持，Database ricks建议尽可能转向dbx。
• UDF在数据库连接中不起作用。
• Mlflow集成不可靠。在我的用例中，我可以下载和使用模型，但无法使用数据库跟踪uri记录新实验或跟踪模型。这可能取决于您的数据库运行时、mlflow和本地Python版本。