请设计一段Python，要求能够将azure storage account指定容器里的指定文件夹的数据复制到azure databricks 里的dbfs

Sure, 我可以帮你设计这段 Python 代码，以下是实现这个功能的代码：

# 导入必需的 Python Azure SDK 模块
from azure.storage.blob import BlockBlobService
from azure.storage.blob import PublicAccess
from azure.storage.blob import ContentSettings
from pyspark.sql import SparkSession

# 配置 Azure Storage 账户信息
STORAGE_ACCOUNT_NAME = "<your-account-name>"
STORAGE_ACCOUNT_KEY = "<your-account-key>"
CONTAINER_NAME = "<your-container-name>"
FOLDER_NAME = "<your-folder-name>"

# 配置 Azure Databricks DBFS 访问信息
DBFS_ENDPOINT = "xxx.databricks.net"
ACCESS_TOKEN = "<your-access-token>"
DBFS_MOUNT_NAME = "/mnt/<your-mount-name>"

# 创建 Azure Storage Blob Service 对象
blob_service = BlockBlobService(account_name=STORAGE_ACCOUNT_NAME, account_key=STORAGE_ACCOUNT_KEY)

# 获取 Azure Storage Blob 中的指定文件夹路径下的所有 Blob
blobs = blob_service.list_blobs(CONTAINER_NAME, FOLDER_NAME)

# 遍历所有 Blob，然后将其下载到 Databricks 的 DBFS 中
for blob in blobs:
    source_blob_path = CONTAINER_NAME + '/' + blob.name
    destination_dbfs_path = DBFS_MOUNT_NAME + '/' + blob.name

    # 使用 Azure Storage Blob SDK 下载 Blob，并使用 PySpark 将其写入 DBFS
    with blob_service.get_blob_to_text(CONTAINER_NAME, blob.name) as myblob:
        dbutils.fs.put(destination_dbfs_path, myblob.content)

这段代码使用 Azure Storage Blob SDK 获取指定容器下指定文件夹的所有 Blob，下载每个 Blob 并将其写到 Databricks 的 DBFS 中。你只需根据自己实际的 Azure Storage 账户信息和容器、文件夹名字来修改代码中相关的参数即可。

希望这个代码可以帮到你！