在Databricks中，SQL和Python可以通過多種方式進行交互

1. 使用SQL查詢數據：

   在Databricks中，你可以使用SQL查詢數據并將結果存儲在臨時表中。然后，你可以在Python代碼中使用這些臨時表。例如：

   %sql
   CREATE TEMPORARY VIEW my_temp_table AS
   SELECT * FROM my_table
   

   接下來，你可以在Python代碼中使用spark.sql()函數查詢這個臨時表：

   from pyspark.sql import SparkSession
   
   spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
   result = spark.sql("SELECT * FROM my_temp_table")
   result.show()
   

2. 使用Python生成數據并將其轉換為DataFrame：

   你可以使用Python代碼生成數據，然后將其轉換為PySpark DataFrame。例如：

   from pyspark.sql import SparkSession
   from pyspark.sql import Row
   
   spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
   
   data = [Row(name="Alice", age=30), Row(name="Bob", age=25)]
   df = spark.createDataFrame(data)
   df.createOrReplaceTempView("my_dataframe")
   

   接下來，你可以在SQL代碼中查詢這個DataFrame：

   %sql
   SELECT * FROM my_dataframe
   

3. 使用Python UDF（User-Defined Function）：

   你可以在Python中定義一個函數，然后將其注冊為UDF，以便在SQL查詢中使用。例如：

   from pyspark.sql.functions import udf
   from pyspark.sql.types import StringType
   
   def my_function(input_str):
       return input_str.upper()
   
   my_udf = udf(my_function, StringType())
   spark.udf.register("my_udf", my_udf)
   

   現在，你可以在SQL查詢中使用這個UDF：

   %sql
   SELECT my_udf(name) AS upper_name FROM my_table
   

總之，Databricks提供了靈活的方式讓你在SQL和Python之間進行交互。你可以根據需要選擇最適合你的場景的方法。