Python UDFの開発

MaxCompute Studioを使用すると、Pythonのユーザー定義関数 (UDF) を開発できます。このトピックでは、Python UDFを開発、テスト、および公開する方法について説明します。

前提条件

次の操作が完了しました。

[プロジェクト] セクションで、MaxComputeスクリプトモジュールの [スクリプト] を右クリックし、[新規] > [MaxCompute Python] を選択します。
[新しいMaxCompute pythonクラスの作成] ダイアログボックスで、[名前] フィールドにクラス名を入力し、[種類] ドロップダウンリストから [python UDF] を選択し、[OK] をクリックします。
コードエディターでUDFコードを記述します。

Python UDFのテスト

UDFの開発後、UDFコードが期待どおりに機能するかどうかをテストする必要があります。 MaxCompute Studioは、コードをローカルでテストするためのローカル実行をサポートしています。特定のサンプルデータをテーブルからオンプレミスマシンにダウンロードし、サンプルデータに対してコードを実行し、コードをデバッグできます。

開発したPython UDFを右クリックし、[RUN] を選択します。
[設定の編集] ダイアログボックスでパラメーターを設定し、[OK] をクリックします。
- MaxComputeプロジェクト: UDFが実行されるMaxComputeプロジェクト。プロジェクト接続の管理で提供される操作を実行して作成したMaxComputeプロジェクトが接続されている場合、このフィールドではMaxComputeプロジェクトの名前が使用されます。プロンプトに従って他のプロジェクトを追加することもできます。
- MaxComputeテーブル: UDFが実行されるMaxComputeテーブルの名前。ドロップダウンリストからMaxComputeプロジェクトのテーブルを選択できます。
- テーブル列: UDFが実行されるMaxComputeテーブルの列。
- Download Record limit: ダウンロードできるレコードの最大数。デフォルト値：100
説明
- 指定されたデータが既にダウンロードされている場合、MaxCompute Studioはデータを再度ダウンロードしません。データを再度ダウンロードするには、MaxComputeクライアントでTunnelコマンドを実行します。
- デフォルトでは、100レコードがダウンロードされます。さらにサンプルデータをダウンロードするには、MaxComputeクライアントでTunnelコマンドを実行するか、MaxCompute Studioのテーブルダウンロード機能を使用します。
- サンプルデータのダウンロード後、warehouseディレクトリの下にあるテーブルのdataファイルのデータを表示できます。
MaxCompute Studioは、指定した列に基づいてdataファイルからサンプルデータを取得し、UDFを呼び出してサンプルデータでローカルに実行します。
説明
ローカル実行は、MaxCompute SDK for Python (PyODPS) が提供するpyouスクリプトを使用して実装されます。ローカル実行を開始するコマンドは、pyou hello.Plus<dataです。 PyODPSをインストールした後、関連するコマンドを実行してpyouスクリプトが存在するかどうかを確認できます。
- Windowsの場合は、${python}/../Scripts/pyouコマンドを実行します。
- macOSの場合は、${python}/../pyouコマンドを実行します。
コンソールタブで出力を表示し、UDFが期待どおりに機能するかどうかを確認し、必要に応じてコードをデバッグします。

Python UDFの発行

Python UDFのテスト後、本番環境に公開できます。詳細については、「PythonプログラムのアップロードとMaxCompute UDFの作成」をご参照ください。