请设计一段Python，要求能够将azure storage account文件夹里的数据复制到azure databricks 里的dbfs

非常感谢您的提问。以下是我为您准备的Python代码，可以实现将Azure Storage Account文件夹里的数据复制到Azure Databricks里的DBFS。

import os
from azure.storage.blob import BlobServiceClient, BlobClient
from pyspark.sql import SparkSession

# 设置 Azure Storage Account 的连接字符串和容器名称
connect_str = "[Azure Storage Account连接字符串]"
container_name = "[容器名称]"

# 创建 BlobServiceClient 对象并连接 Azure Storage Account
blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(connect_str)

# 获取容器内所有 blob 的迭代器
blobs = blob_service_client.get_container_client(container_name).list_blobs()

# 创建 SparkSession 对象并连接到 Azure Databricks 的 DBFS
spark = SparkSession.builder.appName("Copy Azure Blob to DBFS").getOrCreate()
dbutils.fs.mkdirs("dbfs:/mnt/[DBFS 挂载点]")

# 循环遍历容器内所有 blob
for blob in blobs:
    # 获取当前 blob 的名称和地址
    blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container_name, blob.name)
    blob_url = blob_client.url

    # 从 Azure Storage Account 中下载当前 blob 对应的文件
    with open(blob.name, "wb") as my_blob:
        download_stream = blob_client.download_blob()
        my_blob.write(download_stream.readall())

    # 将下载的文件上传到 Azure Databricks 中的 DBFS
    dbutils.fs.cp("file:%s" % os.getcwd()+"/"+blob.name, "dbfs:/mnt/[DBFS 挂载点]/"+blob.name)

    # 删除本地下载的文件
    os.remove(blob.name)

在使用上述代码之前，请先将代码中的以下部分替换为您自己的信息：

- `[Azure Storage Account连接字符串]`：替换为您的 Azure Storage Account 连接字符串。
- `[容器名称]`：替换为您要复制的 Azure Storage Account 中的容器名称。
- `[DBFS 挂载点]`：替换为您在 Azure Databricks 中要挂载到的 DBFS 路径。

需要注意的是，执行此脚本会将 Azure Storage Account 中的所有文件复制到 Azure Databricks 中的 DBFS 中，因此请谨慎操作。同时，如果您的容器中包含大量的文件，复制可能需要一些时间，请耐心等待。